优化的雷达脉冲去交织算法

"Improved algorithm for the deinterleaving of radar pulses" 本文主要介绍了一种改进的雷达脉冲去交织算法，该方法基于到达时间分析和序列差分直方图（Sequential Difference Histogram, SDIF）来确定脉冲重复间隔（Pulse Repetition Interval, PRI）。通过在SDIF直方图中确定最优检测阈值，显著提高了算法的效率。新算法适用于经典、频率捷变和交错PRI的雷达信号，并在高脉冲密度雷达环境和复杂信号类型中表现出极高的成功率。此外，文章特别关注了将这种方法应用于多参数去交织算法。 1. 引言 雷达脉冲的去交织是雷达侦察系统中的关键步骤，它涉及到同时活跃的雷达发射机的探测和识别。这一过程需要根据雷达发射机的特性对接收到的脉冲进行排序。传统的去交织方法可能在处理高密度脉冲环境和复杂信号时遇到挑战，因此，改进的算法显得尤为重要。 2. 方法 新方法的核心在于结合时间到达分析和SDIF。时间到达分析用于估计脉冲到达的时间，而SDIF则用来估计脉冲之间的间隔。通过分析序列差分直方图，可以精确地确定脉冲间的重复间隔，从而更准确地区分不同的雷达发射机。 3. 最优检测阈值 在SDIF直方图中确定最优检测阈值是提高算法性能的关键。这个阈值能够有效区分不同雷达发射机的信号，减少误识别率，提高整体系统的可靠性。 4. 应用场景 新算法不仅适用于传统固定PRI的雷达信号，还能应对频率捷变和交错PRI的雷达信号。对于这些复杂的信号类型，新方法显示出更高的适应性和准确性。在高脉冲密度环境下，它能有效地处理大量同时存在的脉冲，降低信号交织带来的干扰。 5. 多参数去交织 除了单一的PRI识别，文章还讨论了新方法在多参数去交织算法中的应用。这意味着算法能够处理多个特征参数，如频率、功率等，以进一步提升雷达信号的分离和识别能力。 6. 结论 提出的改进算法在雷达脉冲去交织领域提供了一个高效且适应性强的解决方案。它在高脉冲密度和复杂信号环境下的出色表现，使得该方法成为未来雷达信号处理领域的重要工具，对于提升雷达侦察系统的性能具有重要意义。