基于雷达脉冲重复间隔设计的Radon-Fourier变换盲速旁瓣抑制

盲速旁瓣可能增加长时间相干积累方法 Radon-Fourier变换(RFT)的虚警概率并影响检测性能。为此,该文提出一种基于脉冲重复间隔(PRI)设计的盲速旁瓣抑制方法。利用不同PRI盲速旁瓣位置及速度分辨率的关系,给出了PRI具体设计方法。然后,联合处理两个相邻相参处理间隔(CPI)的RFT输出结果,在不降低RFT积累性能的情况下实现盲速旁瓣(BSSL)的抑制。最后,数值实验结果验证了该文所提方法的有效性。

基于脉冲重复间隔变换的脉冲重复间隔估计

传统的脉冲重复间隔估计方法是以计算接收到的脉冲串的自相关函数为基础 ,很容易出现信号的脉冲重复间隔及其整数倍 (即子谐波 )同时存在的现象 ,给雷达脉冲去交叉造成了困难 .为克服上述缺点 ,提出了基于脉冲重复间隔变换的脉冲重复间隔估计方法 ,几乎完全地抑制了出现在自相关函数中的子谐波 .研究了这种算法对于稳定重频、参差重频、抖动重频、滑变重频的适用性 .计算机仿真结果表明 ,这种算法在检测各种信号的脉冲重复间隔时 ,具有较强的适用性 .此外 ,对于重频抖动的信号 ,为了获得良好的检测效果 ,需要改变容差参数的大小 ,因此也讨论了改变容差参数的方法 .

基于随机脉冲重复间隔Radon-Fourier变换的相参积累

针对远程隐身目标微弱回波的低信噪比检测和多普勒模糊下的参数测量问题,该文采用随机脉冲重复间隔Radon-Fourier变换(RPRI-RFT)实现回波脉冲的长时间相参积累和盲速旁瓣(BSSL)抑制。通过分析PRI随机抖动量与多普勒模糊旁瓣均值、随机调制噪声谱方差的定量关系,表明增加积累脉冲数量可以降低调制噪声的影响,并针对脉冲数增加导致的回波跨距离单元的问题,提出RPRI-RFT实现回波脉冲的有效相参积累。理论分析和仿真结果表明,RPRI-RFT能够降低随机调制噪声,同时可以抑制盲速旁瓣,从而有效提高低重复频率雷达对远程、微弱高速多目标的检测和测量能力。

对基于PRI谱计算脉冲重复间隔的一种改进方法

通过PR I变换可以得到PR I谱图,基于PR I谱估计脉冲重复间隔是一种有效的方法,具有很广的应用范围,但也有其局限性。本文针对PR I谱方法对参差雷达的PR I估计效果不理想的情况,结合脉冲列的自相关和一阶直方统计给出了一种改进方法。这种改进方法不仅保留了PR I谱方法的优点,对参差雷达也得到了很好的估计结果。

基于脉冲重复间隔的信号分选方法研究

脉冲重复间隔(PRI)是重要的雷达信号分选参数,已有许多关于PRI抖动和参差的分选方法研究。文章首先研究了到达时间(TOA)差值直方图法、传统PRI变换法、修正PRI变换法等PRI分选算法,并针对大量脉冲信号丢失的情况,仿真分析以上方法的PRI分选能力,结果表明PRI变换法的分选性能优于累积差值直方图法(CDIF)和序列差值直方图法(SDIF)。为抑制子谐波和提高修正PRI变换法的分选性能,提出一种以SDIF算法辅助修正PRI变换法的改进方法,仿真结果表明新改进法对大量脉冲信号丢失的分选效果较好。

基于脉冲序列间隔变换的重复周期分选方法

简要介绍了基于脉冲序列间隔变换算法,对脉冲序列间隔变换算法进行计算机仿真和分析。实际应用的结果表明,基于脉冲序列间隔变换的重复周期分选方法对固定和参差重复周期形式的雷达脉冲序列的分选有较好的效果。

常用脉冲重复间隔估计算法

雷达信号分选是电子战系统(EW)与反辐射导弹(ARM)的关键技术,脉冲重复间隔(PRI)是信号分选与识别的一个重要参数,它决定了雷达的最大无模糊距离和最大无模糊径向速度。目前以脉冲序列的自相关函数为基础,利用脉冲到达时间(TOA)提出了多种脉冲重复间隔估计算法。本文介绍了几种常用算法的原理,讨论了各算法的缺陷,并给出了PRI变换应用于抖动PRI序列时的计算机仿真结果。最后分析了各种算法的性能与适用范围。

PRI变换在脉冲列去交错中的适用性分析

传统雷达脉冲列去交错方法中的脉冲重复间隔(PRI)估计算法,是以接收到的脉冲串的自相关函数为基础,很容易出现信号的PRI及其整数倍(即子谐波)同时存在的现象,给雷达脉冲串的去交错造成了困难。为克服上述缺点,提出了PRI变换的估计方法,几乎完全抑制了出现在自相关函数中的子谐波。研究了这种算法对于各种不同PRI信号的适用性。计算机仿真结果表明,这种算法适用于检测不同信号的PRI。

基于PRI的雷达脉冲序列分选方法

高密度复杂信号环境下的信号分选处理技术是新一代雷达截获接收机信号处理的关键技术,也是雷达截获领域一个亟待解决的问题。文中讨论基于脉冲重复间隔(PRI)的脉冲分选算法,深入分析了基于直方图统计算法和PRI变换算法的优缺点,并对算法进行计算机仿真。最后针对这两种算法的优缺点提出一种综合的分选算法。

基于PRI变换的雷达信号分选

雷达信号分选是电子对抗的关键技术,而脉冲重复间隔是雷达信号分选的关键参数。目前基于PR I参数提出了很多分选方法。传统的PR I变换法对脉冲重复间隔具有很高的估计精度,它克服了直方图统计法中的子谐波问题,但是它的抗抖动能力很差。该文引入的修正的PR I变换法针对传统PR I变换法的缺点,利用可变的时间起点避免了相位因子的相位差,利用重叠的PR I箱增加PR I箱宽度,有效地克服了传统PR I变换中的缺点。此外,文中还给出了相应的门限设定方法和快速的脉冲抽取算法。仿真表明,该修正的PR I变换算法对固定PR I、抖动PR I和参差PR I脉冲序列都有较好的估计效果,它是精度较高的雷达信号分选方法。

基于PRI变换的未知雷达信号分选算法研究

针对未知雷达信号主处理中脉冲重复间隔的精确分选部分,介绍了PRI变换的脉冲重复间隔估计算法,提出针对固定重频、抖动重频和参差重频信号的PRI变换算法的仿真和改进方法。

基于YOLOv5与PRI变换的无人机编队检测

针对无人机编队数量的检测,文中从信号处理角度,提出了一种基于YOLOv5与脉冲重复间隔(PRI)变换的无人机编队检测算法。首先对无人机旋翼的雷达回波微多普勒信号进行建模与参数化表征,用时频变换方法得到微多普勒时频图,然后对其中的闪烁脉冲用YOLOv5进行检测并得到每个闪烁脉冲的位置信息,最后用PRI变换对闪烁脉冲进行分选,并基于分选结果得到无人机数量的估计。实验结果表明,该方法在信噪比为2 dB时,对4架无人机编队的检测准确率能够达到90%以上。

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。

基于PRI的脉冲序列去交错方法

论述使用脉冲重复间隔 (PRI)对雷达脉冲去交错的算法 ,分析PRI变换算法并对算法进行计算机仿真。对PRI变换算法进行改进 。

一种改进型PRI变换雷达信号分选技术

在对传统的脉冲重复间隔(PRI)变换法进行介绍的基础上,提出了一种改进型的PRI变换法来估计脉冲重复间隔,并给出了相应的门限设定方法,另外,文中还提出了一种适用的快速脉冲抽取算法。仿真表明,该方法对固定PRI、抖动PRI和参差PRI脉冲序列都有较好的估计效果。

一种基于PRI变换的雷达信号分选方法

信息作战环境日益复杂,而雷达信号分选技术是作为现代信息对抗领域的重要发展方向之一,对于雷达侦察非常重要。对于雷达信号分选,基于PRI参数提出了很多分选方法。传统的PRI变换能克服直方图统计法中的子谐波问题,但抗抖动性差。讨论了修正的PRI变换分选算法,有效地克服了传统PRI变换的缺点,并对算法进行了计算机仿真。最后还讨论了重频参差抖动脉冲序列的分选方法。

基于短时PRI变换的多目标分选和识别算法

针对经典脉冲重复间隔(PRI)变换类算法和平面变换类算法无法自主获取复杂信号的实时重频变化特性的问题,在修正PRI变换算法基础上提出短时PRI变换方法。该方法结合对目标脉冲序列短时加窗和PRI变换的方法,获取了目标信号连续的重频变化信息。仿真结果表明:这种算法不仅能够高精度地估计目标PRI中心值,还能获取PRI的特征信息和调制方式,实现实时有效的多目标分选和截获。

基于PRI变换的DSP实现

雷达侦察系统利用脉冲的到达时间（TOA）来估计脉冲的重复间隔，已提出了多种算法，如：直方图法、时域滤波法（序列搜索）、累计直方图法（CDIF）和序列差直方图法（SDIF）。这些算法都是以计算接收脉冲序列的自相关函数为基础。由于周期信号的相关函数仍然是周期函数，因此上述算法很容易出现信号的脉冲重复间隔（PRI）及其整数倍值（称子谐波）同时存在的现象。在有脉冲丢失的情况下，这种现象十分严重，需要用其他的方法，提取信号正确的PRI。

基于WPT-PRI的未知雷达辐射源分选

对未知雷达辐射源信号进行准确分选是当前电子对抗领域亟待解决的一个难题。基于小波包变换(WPT)可实现多种不同调制信号的分类,且对噪声不敏感,但对于相同调制样式不同调制参数的信号则无效。该文提出一种基于WPT-PRI的新方法,首先利用WPT实现不同调制样式信号的分类,对于具有相同调制样式、不同调制参数的信号基于脉冲重复间隔(PRI)进一步细分。仿真结果验证新方法准确有效。

基于PRI谱内特征的参差雷达信号分选算法研究

通过分析参差雷达信号的基本特征,针对PRI变换算法在参差雷达信号分选中存在的不足,提出了一种基于PRI谱内特征的参差雷达信号分选算法。该算法利用PRI变换获取信号的时域PRI谱,进而根据PRI谱内脉冲对数特征完成参差信号帧周期的分选工作。仿真结果表明,该方法能够较好地实现参差雷达信号的分选工作。