复杂电磁环境雷达信号综合分选技术研究

发布时间：2021-12-10 18:45

　　提出了一种基于多维度去交错、滤杂波后,根据脉冲到达时间（TOA）做统计、分析、处理的雷达信号综合分选新方法。阐述了新方法的各部分原理,及其如何解决实际复杂电磁环境下由于脉冲密度高所造成的数据量过大,噪声、杂波、非雷达信号干扰,漏脉冲以及测量误差等问题。最后,通过实际数据对该算法进行了分析、验证了该算法的正确性及可行性。 

【文章来源】：现代雷达. 2020,42(04)北大核心CSCD

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

信号1到达时间-重周

为使分选中最重要、最可靠的PRI值计算准确、计算量变小,统计数据可靠性更高,本文提出的算法首先需要在时域、频域、空域、功率域等维度进行去交错和去干扰数据;其次,重点在TOA维度做进一步分析、统计,进而估计出分选过程中最重要的PRI参数及其类型;最后,进行简单的参数合并,呈现结果。分选算法基本流程如图1所示。1.1 多维度联合去交错

经过多维度去交错后,PRI参数估计需要解决漏脉冲造成的PRI倍增,去杂波,判断复杂重周类型等重难点问题。本文的PRI参数估计的整体流程如图2所示。连续到达k个脉冲记为ni, 其到达时间为ti(i=1,2,…,k),其脉冲重复周期为T,即ti-tj=T,其中 i-j=1,则理论上统计直方图的峰值只有一个,峰值为k,对应脉冲固定,且PRI为T;而实际上假定每隔三个脉冲左右随机漏一个脉冲,则ti-tj=2×T, 设总共漏 k 100 个脉冲,则会造成 k 100 个脉冲倍频,统计直方图出现两个峰值,一个为0.98k,对应相邻脉冲的差值(D1TOA)为T,一个峰值为0.01k,对应D1TOA为2T。同理,漏更多脉冲,则会产生更多虚假PRI,同时主峰值会降低。根据上述推导,可针对低PRI进行去PRI谐波处理,即将m×PRI处脉冲进行合并,由雷达设计体制可知,脉冲参差的参数互质,故不会影响真实PRI值的估计。

【参考文献】：
期刊论文
[1]利用脉冲TDOA的雷达信号分选方法[J]. 郑惠文,黄建冲.  现代防御技术. 2017(02)
[2]现代雷达信号分选技术综述[J]. 王杰贵,靳学明.  雷达科学与技术. 2006(02)
[3]用于信号处理的重复周期变换[J]. 孟建,胡来招.  电子对抗技术. 1998(01)

硕士论文
[1]脉冲雷达信号分选识别算法研究[D]. 吕松玲.电子科技大学 2016



本文编号：3533189