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

目录

1.算法描述

2.仿真效果预览

3.MATLAB核心程序

4.完整MATLAB


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:

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_第1张图片

 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_第2张图片

 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_第3张图片

 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_第4张图片

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]);
 01_175m

4.完整MATLAB

V

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