m基于matlab的雷达信号分选技术研究,包括PRI分选器以及SDIF法

1.算法描述

       雷达信号分选是电子侦察的重要组成部分，主要包括预分选和主分选两个步骤。对于预分选包括已知雷达辐射源的匹配扣除，初步的信号分类等；其目的是为了稀释脉冲流，使得后续的处理更加简单。在预分选阶段，可使用DOA和载频进行聚类，对雷达信号进行初步的分选。

 

       在以pri(脉冲重复周期)为主要参数的主分选阶段，其实质是对于脉冲到达时间的二次处理，因此发展出了很多的信号分选算法，主要包括传统直方图算法、累计差值直方图算法（CDIF）、序列差值直方图算法（SDIF）、pri变换法等。

 

       首先对于传统直方图算法，其原理很简单，就是穷举两两脉冲之间的差值即脉冲重复周期，统计不同脉冲重复周期的个数，以pri为横坐标，不同pri的个数为纵坐标，在二维空间画图，纵坐标与门限相对比。对于门限的确立我们可以很清楚的看到，在一定的观测时间内，脉冲重复周期越大，则脉冲的个数越少，因此门限是与横坐标成反比的一条曲线。

 

      雷达信号分选的方法 在整个的发展的过程当中，可以分为三种

 

1. 基于通道时间TOA的重频分选（PRI）方法

 

a. PRI 、PW 时域多参数分选；

 

b. PRI 、PW 加 RF 多参数综合分选；

 

c. PRI 、PW 加 DOA 多参数综合分选；

 

d. PRI 、PW 加 RF 、DOA 多参数综合分选；

 

e.PRI 时域单参数分选；

 

        序列差直方图法（SDIF）是一种基于CDIF的改进算法。SDIF与CDIF的主要区别是：SDIF对不同阶的到达时间差直方图的统计结果不进行累积，其相应的检测门限也与CDIF不同。

 

        首选计算相邻两脉冲的TOA差构成第一级差直方图。如果差直方图中只有一个位置超过门限，则把该值当作可能的PRI进行序列搜索；如果有几个超过门限的PRI值，计算下一级差直方图，直到只有一个位置超过门限。如果能成功地分离出相应序列，那么从采样脉冲列中扣除，并对剩余脉冲列从第一级形成新的SDIF差直方图；若序列检索不能成功地分离出相应的序列，则计算下一级的SDIF直方图，重复上述过程。

 

2.仿真效果预览

matlab2022a仿真结果如下：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.MATLAB核心程序

 

clc;
clear;
close all;
warning off;
 
load data.mat
ysort = sort(t); 
N     = length(ysort); 
K     = 1000; 
Tao1  = 0; 
Tao2  = 10; 
b     =(Tao2-Tao1)/K; 
Cv    = zeros(1,K); 
Dv    = zeros(1,K); 
for i=1:K 
    Tao_s(i)=(i-1/2)*(Tao2-Tao1)/K+Tao1; 
end 
 
n     = 2; 
while n<=N 
    m=n-1; 
    while m>=1 
        Tao = ysort(n)-ysort(m); 
        if Tao>Tao1 & Tao<=Tao2
           for k=1:K 
               if Tao>(Tao_s(k)-b/2) & Tao<=(Tao_s(k)+b/2)
                  Dv(k) = Dv(k)+exp(2*pi*ysort(n)*j/Tao); 
                  Cv(k) = Cv(k)+1; 
               end 
           end
        end
        if Tao>Tao2 
           m = m - 1; break; 
        end
        if Tao<=Tao1 
           n = n + 1; break; 
        end 
        m = m - 1; 
    end 
    n = n + 1; 
end 
 
figure;
plot(Tao_s*100,abs(Dv),'b-*') ;
hold on                                                          %??????? 
plot(Tao_s*100,225./Tao_s,'r-') 
xlabel('PRI/us');
ylabel('PRI累积统计值') 
title('PRI变换法');
ylim([0,500]);
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