雷达信号分选算法探讨：基于脉间参数与多参数联合

"这篇文档主要探讨了基于脉间参数特征的雷达信号分选技术，包括基于雷达PRI的分选、序列差值直方图SDIF、PRI变换算法以及可视化平面变换算法。此外，还提到了多参数联合的分选方法，如多参数关联比较算法。" 在雷达信号处理中，分选是一项重要的任务，用于识别和分类不同来源的辐射源。分选依据的参数主要包括频域、空域和时域特性，如载频频率、脉冲到达时间、脉冲宽度、脉冲重复周期（重复频率）以及信号到达方向等。这些参数可以用来表征雷达信号的特征，并为后续的信号分析和跟踪提供基础。 在基于脉间参数特征的分选中，首先介绍了基于雷达PRI（Pulse Repetition Interval）的分选。此方法通过计算TOA（Time of Arrival）差值的累积直方图来估计可能的PRI值，然后进行脉冲序列搜索。然而，这种方法存在计算量大、最优门限设定困难以及在脉冲缺失时可能导致谐波误判等问题。 为了解决这些问题，序列差值直方图SDIF被提出。它只处理当前级的TOA差值直方图，提高计算速度并检测谐波，以减少虚假检测。但这种方法会丢失部分能量信息，影响分选准确性，并且门限设置依赖于信号复杂度，可能不适应密集的电磁环境。 接着，PRI变换算法被引入，它通过TOA序列的复值自相关积分映射到PRI谱上，以高精度估计PRI值，同时抑制子谐波干扰。这种方法对于PRI抖动的信号也有一定的处理能力，但不能有效地处理PRI组变和编码等复杂雷达信号。 此外，可视化平面变换算法根据PRI的变化规律来分选信号，具有较强的直观性，能适应多种复杂体制的雷达。不过，这种方法需要滤除噪声和虚假点，并且需要大量的脉冲采样数据。 最后，多参数关联比较算法结合了DOA、RF、PW等多个参数进行比较和分组，通过内容可寻址存储器进行存储。这种方法可以更全面地识别信号，但需要预先设定参数范围，且需处理噪声和数据量的问题。 雷达信号分选是一个复杂的过程，涉及多种算法和技术，每种都有其优势和局限性，需要根据实际应用场景和需求来选择合适的分选策略。