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

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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:

 

1.png

2.png

3.png

4.png

 

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(2piysort(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_s100,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]);

 01_175m`