一种基于等差鉴别的改进的SDIF分选算法

发布时间：2021-12-01 21:16

　　对于子周期呈等差数列变化的参差雷达,利用传统的序列差值直方图（Sequential Difference histogram,SDIF）分选算法进行信号分选时,将分选出多部固定脉冲重复间隔（Pulse Repetition Interval,PRI）的雷达,即目标增批.导致严重影响电子战中己方信号分选结果的准确性.为解决传统的SDIF分选算法在此场景下出现的问题,提出了一种基于PRI等差鉴别的改进的SDIF分选算法.该算法通过改进传统的SDIF分选流程,在每一次一阶到达时间差值（Time Difference of Arrival,DTOA）统计后加入等差鉴别,从而预先排除存在固定PRI雷达的可能性,防止目标增批现象的出现.仿真结果表明,本文提出的基于等差鉴别的改进的SDIF分选算法不仅不影响传统SDIF分选算法原本适用场景,而且能够在满足参差设计的场景下正确分选出子周期等差的参差雷达. 

【文章来源】：哈尔滨商业大学学报(自然科学版). 2020,36(03)

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

参差分析流程图

图2中等差鉴别主要包括最长等差子序列搜索和序列搜索两部分．通过寻找出一阶潜在PRI序列中的峰值相近且TOA差值呈等差递增的子序列，作为潜在参差雷达的子PRI序列．然后再通过以潜在参差雷达的骨架周期为潜在PRI进行序列搜索，若搜索成功，说明待该潜在参差雷达信号的确存在与待分选的脉冲序列中．最后将该参差雷达信号提取出来．4 仿真结果与分析

场景1TOA差值直方图统计图

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3527070