雷达信号分选技术：基于脉内特征与多参数联合

"本文介绍了基于脉内细微特征的分选技术，特别是应用于雷达信号分选的策略，涵盖了多种分选算法，包括基于脉间参数特征的分选和基于多参数联合的分选。" 在雷达系统中，有效地分选不同来源的辐射源信号是至关重要的。这涉及到对信号的各种特征参数的识别和利用。这些参数包括频域参数（如载频频率、频率变化规律）、空域参数（如信号到达方向、方位角、仰角）、时域参数（脉冲到达时间、脉冲宽度、脉冲重复周期）以及脉冲的幅度参数（如天线调制参数、扫描周期等）。通过分析这些参数，可以区分不同的雷达信号。 在分选算法方面，基于脉间参数特征的分选是最常用的一种。其中，基于雷达PRI（脉冲重复间隔）的分选算法包括累积差值直方图（CDIF）、序列差值直方图（SDIF）、PRI变换算法和可视化平面变换算法。CDIF算法通过直方图统计各级TOA差值来估计PRI，但存在运算量大、最优门限设定困难和谐波误判的问题。SDIF通过只检测当前级的TOA差值直方图，提高了速度，但可能会丢失部分能量信息，且对复杂环境适应性有限。PRI变换算法则通过复值自相关积分处理提高估计精度，抑制子谐波干扰，但对P RI组变和编码信号的分选效果不佳。可视化平面变换算法则利用PRI的变化规律，适用于多种复杂体制雷达，但需要大量脉冲采样数据并需滤除噪声。 除了基于单一参数的分选，还有基于多参数联合的分选策略，如多参数关联比较算法。该算法预先设定雷达信号参数的上下限值，通过关联比较器对参数进行匹配，将相似特征的信号分组，存储在内容可寻址存储器中。这种方法可以更全面地考虑信号的特征，提高分选的准确性和鲁棒性。 总结来说，雷达信号分选涉及多种复杂的算法和技术，每种方法都有其优缺点，需要根据实际应用场景选择合适的方法。在设计和优化分选系统时，必须综合考虑实时性、计算效率、抗干扰能力和识别准确性等因素。随着技术的发展，如数字中频处理法等新型技术的应用，将有望进一步提升雷达信号分选的性能。