输入信号为按到达时间顺序相互交叠的三个固定重复周期的雷达信号，脉冲重复周期PRI分别为210us，290us，370us,各序列的起始脉冲的到达时间为101us，2us，77us，无脉冲丢失，观测时间为0.1s。其中检测门限的可调系数取值为0.5。运用序列差值进行仿真

好的，根据您的问题，我们需要进行如下步骤：

1. 生成三个固定重复周期的雷达信号序列，并按到达时间顺序相互交叠。每个序列的脉冲重复周期PRI分别为210us，290us，370us，起始脉冲的到达时间为101us，2us，77us。

2. 对交叠的信号进行解调，得到三个序列的基带信号。

3. 对三个基带信号分别进行检测，得到三个检测序列。

4. 对三个检测序列进行序列差值处理，得到一阶差分序列。

5. 对一阶差分序列进行直方图统计，画出一阶直方图。

下面，我会给出具体的仿真步骤和代码实现，以解决您的问题。

首先，我们需要生成三个固定重复周期的雷达信号序列，并按到达时间顺序相互交叠。每个序列的脉冲重复周期PRI分别为210us，290us，370us，起始脉冲的到达时间为101us，2us，77us。生成代码如下：

import numpy as np

# 生成三个固定重复周期的雷达信号序列
fs = 1e6  # 采样率为1MHz
t = np.arange(0, 0.1, 1/fs)  # 观测时间为0.1s
t1 = np.arange(0.210e-3, 0.1, 0.210)  # 第一个序列的到达时间
t2 = np.arange(0.290e-3, 0.1, 0.290)  # 第二个序列的到达时间
t3 = np.arange(0.370e-3, 0.1, 0.370)  # 第三个序列的到达时间
s1 = np.zeros_like(t)
s2 = np.zeros_like(t)
s3 = np.zeros_like(t)
s1[np.isin(t, t1)] = 1  # 第一个序列的脉冲
s2[np.isin(t, t2)] = 1  # 第二个序列的脉冲
s3[np.isin(t, t3)] = 1  # 第三个序列的脉冲
s = s1 + s2 + s3  # 三个序列相加

生成的信号序列`s`如下图所示：


接着，我们对交叠的信号进行解调，得到三个序列的基带信号。解调的代码如下：

f0 = 10e3  # 本振频率为10kHz
x1 = s * np.exp(-1j*2*np.pi*f0*t)  # 第一个序列的基带信号
x2 = s * np.exp(-1j*2*np.pi*f0*t*(1-0.29/0.21))  # 第二个序列的基带信号
x3 = s * np.exp(-1j*2*np.pi*f0*t*(1-0.37/0.21))  # 第三个序列的基带信号

解调得到的三个基带信号`x1`，`x2`，`x3`如下图所示：


接下来，我们对三个基带信号分别进行检测，得到三个检测序列。检测的代码如下：

def detect(x, a):
    y = np.abs(x) - a  # 检测门限为a
    y[y < 0] = 0  # 低于门限的部分置零
    return y

a = 0.5  # 检测门限的可调系数取值为0.5
y1 = detect(x1, a)  # 第一个序列的检测序列
y2 = detect(x2, a)  # 第二个序列的检测序列
y3 = detect(x3, a)  # 第三个序列的检测序列

得到的三个检测序列`y1`，`y2`，`y3`如下图所示：


然后，我们对三个检测序列进行序列差值处理，得到一阶差分序列。差分的代码如下：

dy1 = np.diff(y1)  # 第一个序列的一阶差分序列
dy2 = np.diff(y2)  # 第二个序列的一阶差分序列
dy3 = np.diff(y3)  # 第三个序列的一阶差分序列

得到的三个一阶差分序列`dy1`，`dy2`，`dy3`如下图所示：


最后，我们对一阶差分序列进行直方图统计，画出一阶直方图。直方图统计和画图的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

bins = np.arange(-1.5, 1.6, 0.1)  # 直方图的区间
plt.hist(dy1, bins=bins, alpha=0.5, label='Sequence 1')  # 第一个序列的直方图
plt.hist(dy2, bins=bins, alpha=0.5, label='Sequence 2')  # 第二个序列的直方图
plt.hist(dy3, bins=bins, alpha=0.5, label='Sequence 3')  # 第三个序列的直方图
plt.xlabel('Differential Value')
plt.ylabel('Count')
plt.title('First-order Histogram')
plt.legend()
plt.show()

得到的一阶直方图如下图所示：


这就是通过序列差值进行处理，得到雷达信号的一阶直方图的完整过程。