雷达信号分选关键技术研究综述
雷达信号处理的关键技术研究
雷达信号处理的关键技术研究雷达作为一种重要的探测手段，在军事、民用等领域都发挥着不可或缺的作用。
而雷达信号处理则是决定雷达性能的核心环节，其关键技术的研究和发展对于提高雷达系统的准确性、可靠性和适应性具有重要意义。
雷达信号处理的首要任务是对接收的回波信号进行滤波和放大。
在这个过程中，需要使用高性能的滤波器来去除噪声和干扰，同时将微弱的有用信号进行放大。
这不仅要求滤波器具有良好的频率响应特性，还需要能够适应不同的信号环境和工作条件。
为了实现这一目标，研究人员不断探索新的滤波算法和结构，如自适应滤波器、数字滤波器等，以提高滤波效果和处理速度。
目标检测是雷达信号处理的关键环节之一。
传统的检测方法如恒虚警检测（CFAR）在一定程度上能够有效地检测出目标，但在复杂的电磁环境下，其性能往往受到限制。
近年来，基于机器学习和深度学习的目标检测算法逐渐崭露头角。
这些算法通过对大量的雷达数据进行学习和训练，能够自动提取目标的特征，从而提高检测的准确性和可靠性。
然而，这些算法也存在一些问题，如对训练数据的依赖性较强、计算复杂度较高等。
因此，如何将传统的检测方法与新兴的机器学习算法相结合，以实现更优的目标检测性能，是当前研究的热点之一。
在目标跟踪方面，雷达需要对检测到的目标进行连续的观测和估计，以获取目标的运动轨迹和状态信息。
常用的跟踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。
卡尔曼滤波算法基于线性系统模型，计算简单、效率高，但对于非线性、非高斯的系统模型，其性能会受到影响。
粒子滤波算法则能够处理非线性、非高斯的系统模型，但计算复杂度较高。
为了提高跟踪的精度和稳定性，研究人员提出了多种改进的跟踪算法，如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波等。
此外，多目标跟踪也是一个具有挑战性的问题，需要解决目标的关联、数据关联等问题，以实现对多个目标的准确跟踪。
雷达信号的参数估计也是雷达信号处理中的重要内容。
通过对雷达回波信号的分析，可以估计出目标的距离、速度、方位等参数。
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法【摘要】雷达侦察设备在军事领域发挥着重要作用，而脉内调频信号是一种常见的信号类型。
本文针对脉内调频信号进行了特点分析，并提出了一种分选识别算法。
通过实验验证和性能分析，证明了该算法的有效性和可靠性。
文章最后总结了研究成果，展望了未来可能的改进方向，强调了该方法在雷达信号处理领域的重要价值。
本研究不仅对提高雷达侦察设备对脉内调频信号的识别能力有意义，同时也对相关领域的技术发展具有重要研究价值。
【关键词】雷达侦察设备、脉内调频信号、分选识别、算法、实验验证、性能分析、改进方向、总结、展望、研究价值。
1. 引言1.1 研究背景雷达侦察设备在军事领域具有重要的应用价值，可以用于探测和识别目标信息，实现情报收集和目标追踪。
随着技术的不断发展，雷达侦察设备的性能也在逐步提升，其中脉内调频信号分选识别方法是其中重要的研究方向。
脉内调频信号是一种具有调频特性的信号，其频率随时间变化，具有一定的频谱展宽性和频谱特点。
传统的雷达信号处理方法在对脉内调频信号进行处理时存在一定的局限性，难以有效地实现信号的分选和识别。
研究如何利用雷达侦察设备对脉内调频信号进行分选识别方法具有重要的现实意义。
通过深入分析脉内调频信号的特点，结合有效的信号处理算法，可以提高雷达侦察设备对信号的识别准确性和速度，进一步完善雷达系统的性能，提升其在侦察情报收集领域的应用效果。
1.2 研究意义脉内调频信号是一种具有重要应用价值的信号形式，具有广泛的实际意义和研究价值。
雷达侦察设备对脉内调频信号的分选识别方法的研究，可以有效提高雷达系统在目标识别和追踪方面的性能，增强雷达在复杂环境下的应对能力。
脉内调频信号的识别对于军事侦察能力的提升具有重要意义，能够帮助军事部队更准确、更快速地获取敌方目标的相关信息，提高军事行动的效率和精准度。
对脉内调频信号分选识别方法的研究还可以为民用雷达技术的发展提供基础支撑，推动雷达应用在民用领域的深入和广泛应用。
雷达信号分选技术研究
雷达信号分选技术研究作者：王杨来源：《中国科技纵横》2016年第09期【摘要】现代电子抗干扰技术随着时间的流逝在近十年来得到了很大的进步和发展，本论文是结合我们实际工作，通过不断对民航系统雷达工作机制的研究和掌握，结合电子对抗中不能回避的日益复杂的电磁环境。
重点讨论从复杂的电磁环境中如何能够实时分离每部雷达源辐射的信息，并且在民航系统中应用该技术获取到其精确的参数，来正确引导系统进行抗干扰等处理。
【关键词】雷达信号分选脉内特征 PRI 变换法1 选题的背景和意义对于民用航空而言，随着通信技术的不断提高，地方电台铺设的密度不断增多，导致航空管制员在指挥航班进行正常起飞、巡航、着陆的过程中，经常会在雷达屏幕上发现干扰目标或假目标存在，这给航空管制员的工作增加了一定的难度，对正常的航空管制带来了诸多影响。
雷达信号分选技术，能够帮助我们对管制雷达捕获的信号进行特性分析，从中识别出各种干扰源和假目标源，通过信号的分选筛查，滤除这些无用的信号源，然后投影到管制雷达屏幕当中，为航空管制工作的正常运行铺平道路。
综上，雷达信号分选技术研究具有十分深远和重要的意义。
2 雷达信号传统的分选算法2.1 雷达信号传统分选算法传统雷达信号的分选可以分为两个阶段，即预分选和主分选。
其中一般使用 RF、DOA、PW[1]等对信号进行分选的方法正常都是用在预分选阶段，但是当上述的这些方法不能应用于相互交迭的信号去完全的分选出来时，此时就需要利用脉冲TOA信息去做进一步的分选工作，即所谓的重频分选。
本章主要先通过介绍各种重频模型，最后将重点问题落在研究基于PRI的雷达辐射源信号分选。
2.2 PRI变换法的基本原理我们假设脉冲到达监测点的时间，是通过采用脉冲序列前面到达监测点的那段脉冲所用的时间作为参考基准点的。
那么可以设，它们分别为脉冲的有效到达时间，其中表示本次采样所需的总共的脉冲数。
如果我们只将 TOA 值作为使用参数，那么对于采样脉冲来说，我们就能够对这个脉冲序列进行建模，这样表示成单位冲击函数的和的公式如下：（1）下面是的积分变换公式：（2）式中，有数学方法可以得到，所描述的是一种 PRI 频谱图，也就是说在有 PRI 值的地方将会出现峰值。
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法引言雷达侦察设备是军事领域中重要的侦察装备，能够通过发射和接收电磁波来获取目标信息，在军事侦察和探测方面发挥着重要作用。
脉内调频信号是一种常见的雷达信号类型，它具有频率随时间变化的特点，因此对于雷达侦察设备来说，如何对脉内调频信号进行分选识别是一项关键的技术挑战。
本文将介绍一种基于数字信号处理的脉内调频信号分选识别方法，以期提高雷达侦察设备对脉内调频信号的识别精度和效率。
一、脉内调频信号的特点脉内调频信号是一种频率在脉内连续变化的信号，其频率特性使得它在信号处理过程中具有一定的特殊性。
脉内调频信号可以通过频率调制技术实现，其频率随时间连续变化的特点使得其在频谱上呈现出一定的频率扩展特性。
这种频率扩展特性使得脉内调频信号在频谱分析过程中比传统的常频信号更加复杂。
脉内调频信号的频率随时间变化，使得其在时间域上呈现出一定的不稳定性，因此在时域信号处理过程中也需要考虑该特点。
二、脉内调频信号的分选识别方法1. 时频分析方法时频分析方法是一种基于瞬时频率的信号分析方法，在对脉内调频信号进行分选识别时具有一定的优势。
通过时频分析方法可以将信号在时域和频域上的特性进行综合分析，从而获取信号的瞬时频率和瞬时幅度信息。
在脉内调频信号的分选识别过程中，可以通过时频分析方法获取信号的瞬时频率特性，进而进行信号类型的分选识别。
常见的时频分析方法包括短时傅里叶变换(STFT)、时频分布和小波变换等，通过这些方法可以获取到脉内调频信号的时频信息，为信号的分选识别提供有力的支持。
2. 脉压技术脉压技术是一种常见的雷达信号处理技术，它可以有效地对雷达信号进行脉冲压缩，提高信噪比和分辨率。
对于脉内调频信号而言，脉压技术也可以被应用到信号的分选识别中。
通过脉压技术可以将脉内调频信号进行压缩处理，增强信号的频率特征，进而方便进行信号的频谱分析和瞬时频率提取。
脉压技术在脉内调频信号的分选识别过程中具有一定的应用潜力，可以提高信号的识别精度和灵敏度。
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法【摘要】本文主要探讨雷达侦察设备在对脉内调频信号分选识别方法中的应用。
首先介绍了脉内调频信号的特点及雷达侦察设备的工作原理，然后分析了现有的识别方法。
接着详细阐述了基于频谱特征和基于时频分析的识别方法。
在结论部分总结了目前研究成果，并展望了未来的研究方向。
通过本文的研究，可以为雷达侦察设备在脉内调频信号分选识别方法方面提供参考，促进雷达技术的发展和应用。
【关键词】雷达侦察设备、脉内调频信号、分选识别方法、频谱特征、时频分析、研究背景、研究意义、工作原理、现有识别方法、研究成果、未来研究方向。
1. 引言1.1 研究背景脉内调频信号是一种常见的信号类型，其在现代雷达侦察中具有重要的作用。
由于脉内调频信号具有频率变化、时间变化等特点，其识别对于雷达侦察设备来说具有一定的挑战性。
通过对脉内调频信号进行准确的识别分选，可以有效提高雷达侦察设备的目标识别准确率和可靠性，同时有助于对目标性质和行为进行更精准的分析。
目前，针对脉内调频信号的识别方法已经得到一定程度的研究和应用，但仍然存在一些挑战和亟待解决的问题。
对脉内调频信号识别方法进行深入研究，提出新的有效方法，对于提高雷达侦察设备的性能具有积极的意义。
通过本文的研究，将探讨基于频谱特征和时频分析的脉内调频信号识别方法，为未来的研究提供参考和借鉴。
1.2 研究意义雷达侦察设备对脉内调频信号的识别方法在军事领域具有重要的意义。
脉内调频信号具有较强的抗干扰能力和隐蔽性，常被用于伪装目标或干扰雷达侦察系统。
对脉内调频信号进行准确、快速的识别具有重要的实际意义。
雷达侦察设备是军事情报获取的重要手段，对脉内调频信号进行分选识别有助于提高情报获取的准确性和效率。
当前现有的识别方法存在一定的局限性，需要进一步完善和提升。
深入研究雷达侦察设备对脉内调频信号的识别方法，不仅有助于提高军事情报获取的能力，还有利于提升国防安全水平。
研究意义在于为我国军事技术发展提供技术支持和创新思路，同时也有助于推动雷达侦察领域的科学研究和技术进步。
雷达信号分选关键技术研究综述
雷达信号分选关键技术研究综述摘要：雷达信号分选技术在雷达侦探干扰技术中占据重要位置，在较为复杂的电磁环境下进行信号分选技术是通过雷达将所需要研究的问题进行截取。
本文结合近年来国内与国外的雷达分选技术的实际发展情况展开深入的研究，并针对其中存在的问题制定切实可行的解决方案。
关键词：雷达；信号；分选技术雷达在军事方面发挥着重要的作用，在现代化技术的时代背景下，不论是在导弹、路基，还是舰载中都会存在雷达设备，这在很大程度上说明了雷达技术的重要。
雷达分选技术是在截获脉冲流中将各种形式的辐射源进行筛选，在侦查工作中发挥着主要优势，只有将信号进行分选才能确保后期识别、分析、测量的工作有序完成。
1.雷达分选技术的发展现状迄今为止，雷达技术在电子对抗中已经具有数十年的历史，信号分选由简单到复杂的过程逐渐深入，并在实际战场中得到充分的应用。
通过雷达在电磁环境中开展对抗主要是将侦查的雷达信号进行汇总。
自雷达产生后，模拟电磁环境问题一直存在，这是由于电磁环境在侦查工作中处于关键的位置，并不能通过战场中真实的电磁环境进行检测与侦收，因此，需要借助模拟来进行。
主要分为三种，即射频模拟、视频模拟、参数模拟。
射频模拟，是借助射频发射器在雷达信号平台中展开模拟，这种方式较适用于在真实的环境中，以此全面侦查雷达信号情报处理器或侦察机的性能，但是这一模式由于数量较多，需要微波屏蔽。
视频模拟，利用微机进行操控，结合视频雷达脉冲或者平台所具备特征展开真实的模拟，这种方式的主要功能是能及时监测情报系统中的信号与信号处理器，这一模拟形式在国防科大中较为重视，并得到深入的研究。
参数模拟，是通过微机来截获雷达数据中的数据。
例如：信号的特性、信号的脉冲波形、信号参数等。
由于侦查数据中含有大量的信息及数据，因此可以获取真实的结果。
加上其设备简易，使用时较为方便。
在监测情报体系时，要全方位地考虑多个方面，例如信号处理器、接收机、平台运转特性等。
2.雷达信号分选技术研究2.1分选技术算法信号分选技术在雷达侦查中发挥着重要的作用，自上世纪六七十年代开始，信号分选技术经历了若干个环境，即纯软件处理、与专业的器件相结合、PDW滤波器组、常规频率去交错器至捷变频去交错器这几个过程。
一种雷达信号综合分选方法研究
形成新 的差值直方 图 ， 经过子谐 波检验 后 ， 若 有 多 个 峰 值 大
于检测门限 ， 则 从 大 于 门 限 的 峰 值 所 对 应 的最 小 脉 冲 间 隔 起 进 行 序 列检 索 ， 最 后 进 行 参 差鉴 别 。Ｓ Ｄ Ｉ Ｆ算 法 的 改 进 之 处 在
在 实 际 复 杂 而 多 样 的脉 冲环 境 中 ， 相 邻 脉 冲之 间 的 间 隔
期检索 ， 为此， 文 中提 出 了 一 种 序 列 差 值 直 方 图 法 （ Ｓ Ｄ Ｉ Ｆ ） 和
（ １ ）
修正 Ｐ Ｒ Ｉ 变 换 法 相 结 合 的分 选方 法 。
其中， 是 小 于 １的 常 数 。
１ 序 列 差 值 直 方 图算 法 （ Ｓ ＤＩ Ｆ）
１ ． １ 序 列 差 值 直 方 图 算 法 的原 理
雷达信号分选的实质就是对脉 冲串的去交叠 、 去 交 错 过
程 。基 于 脉 冲 重 复 间 隔 （ Ｐ Ｒ Ｉ ） 的分 选 算 法 主 要 有 扩 展 关 联 法 、 累积差直方 图法 （ Ｃ Ｄ Ｉ Ｆ ） 、 序 列差直 方图法 （ Ｓ Ｄ Ｉ Ｆ ） 、 和Ｐ Ｒ Ｉ 变 换法 【 １ ］ 。现实 中雷 达接 收机 接 收 到 的信 号 往 往 是 常 规 雷 达 （ 恒
证。 该 方 法 有 着很 好 的 分 选 效 果 。
关 键 词 ：Ｐ ＲＩ ；信 号 分 选 ；Ｓ 号 ： Ｔ Ｎ ９ ７ １
文献标识码 ： Ａ
文 章编 号 ：１ ６ ７ ４ — ６ ２ ３ ６ （ ２ ０ １ ３ ） Ｏ １ — ０ ０ ９ ６ — ０ ３
高密度环境下雷达脉冲信号分选技术研究
高密度环境下雷达脉冲信号分选技术研究摘要：针对高密度环境下的雷达脉冲信号分选技术展开讨论，分析信号分选原理与特点，总结分选流程与技术应用，最后阐述雷达脉冲信号分选算法的实际运用，选择最佳分选技术，优化电子对抗雷达脉冲信号分选效果。
关键词：高密度；雷达脉冲信号分选技术；电子对抗；抗干扰性电子对抗行业在信息化环境冲击下，逐渐实现了现代化电子对抗这一目标。
但与此同时，行业环境也呈现出高密度特点，集中表现为信号密集且复杂。
随着行业领域的发展，也涌现出一些全新的雷达体制，新型雷达抗干扰性得到提升。
处在这一高密度环境下，雷达脉冲信号分选技术也面临更高的要求。
面对关键干扰辐射源，引导对抗系统要快速明确干扰方式，选择脉冲流。
对于信号分选技术，一方面要简洁化处理相关设备，另一方面加强分选效率与准确性，多路接收信号处理也应该注重效率的提升。
基于此，围绕高密度环境下的雷达脉冲信号分选技术，建议结合现阶段电子对抗领域发展进行探讨。
一、雷达脉冲信号分选概述当雷达分选系统在工作环境下运行，接收不同辐射源会在系统内部接收机端形成相应的信号。
所谓雷达脉冲信号分选，一般是基于宽频段与宽空域的运行。
现如今我国雷达技术水平不断提升，运行环境也日趋复杂且具有高密度特点[1]。
辐射源数量增多，分选系统信号环境密集度高，必须要提升分选系统处理能力。
雷达电子防护方面技术水平提升，辐射源信号模式也越来越复杂，应用LPI技术、频率捷变和脉内调制等成为关键要求。
与此同时，辐射源工作频段增多，各个频段辐射源甚至出现重叠工作频段现象。
基于此。
信号截获技术创新，脉冲分选技术也在其影响下不断发展。
为了能够适应雷达电子对抗设备的要求与现代化工作环境，雷达信号环境必须要保证时域、频率、空域、功率谱密度、极化满足要求。
二、雷达脉冲信号分选技术的应用（一）雷达脉冲信号分选流程多参数雷达信号分选需要进行预处理、主分选、后续处理。
①预处理阶段。
已知脉冲辐射源信号经过匹配扣除之后，通过DOA、PW、RF等方式进行分选，在这一阶段需要将接收脉冲信号流稀释，做好前期准备工作；②主分选。
基于盲信号抽取的雷达信号分选技术研究
(2)
这里， c 为电磁波在空间中的传播速度， d j 为 j 天线阵元到参考点的基线长度， p 为天线阵元数。假 设矩阵 B 为各天线阵元对 S 的响应，这样可得：
− j ωc0 d0 sinθ0 e − j ω0 d sinθ 1 0 c B=e −稀释预处理，因为目标的空间位置在一定的时间段内不会突变，所以信号的到达方向是一
个相对不变的量。这样，我们就可以将密集信号分成若干个块，完成信号的粗分选，达到稀释的作用。其 次，根据稀释后的分块，根据 DOA 从小到大的原则再进行相应的分选工作，这里我们利用的是盲抽取的方 法，相关算法在下一部分介绍。
∗
国家自然科学基金（60272046） 、教育部博士点基金（20020286014） 1
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−j
ω1
c
d0 sin θ1 d1 sin θ1
e
−j
ω1
c
e
−j
ω1
c
d p−1 sin θ1
ω − j m−1 d1 sin θ m−1 c e ω − j m−1 d p−1 sin θ m−1 e c e
−j c d0 sin θ m−1
ωm−1
(3)
当考虑到空间混叠且混叠矩阵为 H ，各天线阵元的输出信号为：
G1 ( u ) = G2 ( u ) =
G ( ⋅)
1 log cosh ( a1u ) a1 1 exp ( −a2 u 2 2 ) a2
g ( ⋅) = G′ ( ⋅)
雷达信号识别关键技术分析
雷达信号识别关键技术分析摘要：雷达信号识别效率和准确性对雷达系统运行水平具有直接性影响，本位以典型的FMCW雷达结构为例，在对雷达侦察系统简要概述的基础上，分析雷达信号识别的关键技术应用及要求，以期为相关研究提供参考。
关键词：雷达；雷达信号识别；关键技术雷达系统发展已经有较为悠久的历史，相关技术研究依然处于高速发展中，尤其是在数字技术应用的推动作用下，各方面技术依然有较大的提升空间。
就本质上而言，雷达系统是通过无线电发送对目标的相关数据进行测量，以此确定其具体位置和变化情况。
因此在系统工作中，实现定位过程的优化，是确保雷达识别技术提升的关键。
1、雷达侦察系统概述1.1 雷达侦察系统的功能雷达侦察处理系统的功能主要包括信号处理、信号的分析和识别、内容输出三个基本方面[1]。
信号处理功能主要是通过对随机信号的重新排序来实现的，也就是能够更加精准的识别信号源的类型，判断其危险等级。
在完成初步处理之后，就可以对信号进行分选，以此为信号的深度分析和识别奠定基础。
分选输入是以脉冲描述形式来表征脉冲属性的特征量。
输出过程则是用来表征每个辐射源属性的特征量，输出数据会直接进入雷达数据库，为后续分析提供参考。
1.2 雷达侦察系统分选技术雷达侦察系统分选技术主要包括一维分选和多维分选两种形式，一维分选又称为单参数分选，其主要是应用于较为简单的信号环境中，而多维分选则是先用一个或多个参数进行粗分选，首先分选出信号主体，然后再利用特定参数实现细节层面的分选。
多维分选效果更加更加明显，但是其对设备运行性能要求更高，使得程序设计更加复杂，运行空间要求更高，处理时间也随之加长，因此在具体应用中，应当根据实际需要选择对应的分选技术。
1.3 雷达信号检测系统雷达信号检测系统运行的基本任务是通过回波信号测定正常目标的坐标位置，但是在实际运行中，回波信号必然会受到各种干扰信号的影响，使得目标信号与干扰信号混合在一起。
而借助雷达信号检测系统，则能够通过设置阈值的方式对目标信号进行检测，被阈值筛选掉的信号被认为是干扰信号，而在阈值范围内的信号则被认定为是目标信号。
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法【摘要】雷达侦察设备在现代军事领域中起着重要作用，对脉内调频信号的分选识别方法具有重要意义。
本文首先分析了脉内调频信号的特点，包括频率变化快、带宽大等特点。
然后探讨了主要的分选识别方法，包括基于特征提取的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
特别是深度学习技术的应用为该领域带来了新的突破和可能性。
最后总结了研究结果，指出未来的研究方向应该集中在提高识别准确性和速度上。
通过本文的研究，可以更好地理解和应用雷达侦察设备对脉内调频信号的分选识别方法，为军事侦察和情报收集提供更加有效的技术支持。
【关键词】雷达侦察设备、脉内调频信号、分选识别方法、特征提取、机器学习、深度学习、研究背景、研究意义、脉内调频信号特点、研究结果总结、未来研究方向。
1. 引言1.1 研究背景雷达侦察设备是一种重要的军事技术装备，其在军事情报收集、敌情监视等方面发挥着关键作用。
随着科技的不断进步，雷达侦察设备的功能日益完善和复杂化，可以实现对各种类型的信号进行侦察和分析。
脉内调频信号是一种常见的信号类型，具有频率随时间变化的特点，难以被传统雷达侦察设备准确地识别和分选。
研究如何有效地对脉内调频信号进行分选识别方法，成为了目前雷达侦察设备研究的一个重要课题。
通过对脉内调频信号的特点进行分析和研究，可以为雷达侦察设备提供更加精准和高效的信号识别和分选功能，有助于提升军事情报收集和敌情监视的效果和能力。
本文将对脉内调频信号的特点进行详细分析，并结合主要的分选识别方法，探讨基于特征提取、机器学习和深度学习等方法在脉内调频信号分选识别中的应用和优势。
1.2 研究意义脉内调频信号在军事领域中具有重要的应用价值，能够提供关键情报支持。
随着技术的不断发展，敌对方对脉内调频信号的伪装和欺骗能力也越来越强，给雷达侦察设备的信号分选识别带来了挑战。
研究如何有效地对脉内调频信号进行分选识别，具有重要的现实意义和实用价值。
雷达信号重频分选方法分析与讨论
雷达信号重频分选方法分析与讨论雷达信号分选是电子对抗环境中不可或缺的关键技术。
本文分析了几种主要的雷达信号重频分选方法，并进行了matlab 仿真实验。
雷达信号分选主要利用到达时间(TOA)、到达方位角(DOA)、载频(RF)、脉宽(PW)、脉冲幅度(PA)等参数编码成的脉冲描述字(PDW)进行分选。
其中，TOA是主要的分选参数，它能提取出脉冲重复间隔(PRI)，进而实现脉冲序列的去交错处理。
基于PRI的重频分选算法主要有动态扩展关联法、累积差直方图法(CDIF)、序列差直方图法(SDIF)和PRI变换法。
动态扩展关联法的基本思想是准PRI由两个脉冲之间的间隔确定，然后用这个准PRI在脉冲群里向前或者向后搜索下一个脉冲。
具体步骤包括形成准PRI、分选脉冲序列、提取准雷达脉冲列和对剩余的脉冲流重复上述步骤。
直方图法的基本思想是计算任意两个脉冲的DTOA，对介于PRImin与PRImax之间的DTOA，统计其对应的脉冲个数，作出(脉冲数/DTOA)TOA差直方图，然后选择分选准则对其进行分析，确定可能的PRI，最后分选总的脉冲群。
其中，累计差直方图CDIF是其中的一种实现方法。
总的来说，雷达信号分选是高科技战争中至关重要的组成部分，正确的分选方法对于战场胜利至关重要。
各种重频分选方法各有优缺点，需要根据具体情况选择合适的方法。
首先，通过计算相邻两个脉冲的DTOA并制作DTOA直方图，对第一级TOA进行差值计算，确定可能的PRI（直方图值大于门限时，该间隔为可能的PRI）。
然后，根据可能的PRI进行搜索。
如果成功，就从全脉冲序列中分选出来，并根据第一级差值直方图形成新的CDIF 直方图。
重复这个过程直到没有足够的脉冲；如果不成功，则继续对第二级TOA进行差值计算，每隔一个脉冲计算其DTOA，并制作直方图，然后与上一级直方图累积，确定可能的PRI。
以此类推。
顺序差直方图SDIF是一种基于CDIF的改进算法。
复杂环境下雷达信号分选算法研究的开题报告
复杂环境下雷达信号分选算法研究的开题报告一、选题背景随着科技的不断进步，雷达技术在军事、民用等领域得到了广泛运用。
但是，雷达存在一些问题，例如天气、地形、无人机等因素会给雷达信号带来干扰，导致信号不稳定，这给雷达应用带来了很大的困难。
为了解决这些问题，需要研究复杂环境下雷达信号分选算法，目前国内外对于此类算法的研究依然较为稀缺，因此本文提出了对该问题进行研究的建议。
二、研究目标本文的目标是研究复杂环境下雷达信号分选算法，包括但不限于以下内容：1. 研究复杂环境下雷达信号的性质和特点。
2. 研究现有的雷达信号干扰和障碍物识别算法，包括常见的滤波器、自适应滤波器、小波变换等方法。
3. 提出一种基于深度学习的复杂环境下雷达信号分选算法，利用神经网络模型，对雷达信号进行分类和识别，以提高信号抗干扰能力。
4. 对算法进行仿真分析，评估算法的性能和适用性。
三、研究方法本研究将采用以下研究方法：1. 文献综述：对于现有的雷达信号干扰和障碍物识别算法进行研究和分析，综述目前的研究进展和存在的问题。
2. 理论分析：分析复杂环境下雷达信号的特点和性质，理论上探讨基于深度学习的复杂环境下雷达信号分选算法的可行性和优越性。
3. 系统设计：设计基于深度学习的复杂环境下雷达信号分选系统，包括数据采集、特征提取、分类识别等模块。
4. 算法实现：采用深度学习方法，建立神经网络模型，对雷达信号进行分类和识别，提高信号的抗干扰性能。
5. 仿真分析：采用MATLAB等仿真软件对算法进行仿真，评估算法的性能和适用性。
四、研究意义本文的研究意义主要体现在以下方面：1. 提高雷达信号的抗干扰能力，使其更适用于复杂环境下的应用场景。
2. 探索基于深度学习的雷达信号分选算法的适用性和性能，为该领域的研究提供新思路和方法。
3. 建立实用的雷达信号分选系统，具有广泛的应用前景，在军事、民用等领域具有重要的意义。
五、拟定进度本研究计划于2022年3月开始，历时18个月，进度安排如下：1. 第一阶段（3个月）：文献调研和综述。
现代雷达信号分选技术综述
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【2017年整理】雷达信号分选方法研究
西南科技大学本科生毕业论文I西南科技大学毕业设计（论文）加QQ652783983代做论文设计题目名称：雷达信号分选方法研究做论文加260046902年级：2003级■本科□专科学生学号：20034965学生姓名：甘德强指导教师：陈红艳学生单位：信息工程学院技术职称：讲师学生专业：电子信息工程教师单位：信息工程学院西南科技大学教务处制加QQ652783983代做论文设计西南科技大学本科生毕业论文II雷达信号分选方法研究摘要：当今世界，雷达技术发展迅速，各种雷达层出不穷，雷达工业体制朝着多样化、复杂化发展，并且由于各种体制的综合利用，如何在当今越来越复杂的电磁信号环境中进行雷达信号的正确识别和分选是雷达侦察机的一个重要任务。
本文首先对电子对抗环境进行了介绍，并对雷达侦察机的信号环境的时域特征、频域特征、空域特征、功率密度（能量）特征以及极化特征进行了详细的分析，研究了在复杂电磁环境中进行雷达信号分选和电子对抗的常用分选办法并对雷达侦察接收信号分选系统设计的主要依据进行了研究。
针对传统雷达信号分选方法存在的一些问题，采用了一种新的数字信号处理技术-独立分量分析（ICA）的方法进行雷达信号分选，仿真结果表明，基于独立分量分析的分选方法能较好的完成复杂的雷达信号分选，而且方法简单，自适应强，是一种较好的雷达信号分选方法。
关键词：雷达信号分选；独立分量分析；电子对抗西南科技大学本科生毕业论文III 加QQ652783983代做论文设计Research on the Sorting Method of Radar SignalAbstrac t：Nowadays, there are different radars with the development of radar technology. It is an important task of radar scout to identify and sort radar signals correctly in more and more complicated electromagnetic environment. The dissertation introduces the electronic counter environment, then analysis the signal environment of radar scout in detail, including time domain characteristic, frequency domain characteristic, airspace characteristic, power density (energy) and polarization characteristic. The common methods used to sorting radar signals in complex electromagnetic environment are also introduced. Then the new method of radar sorting based on Independent Component Analysis is proposed for the shortcomings of traditional sorting methods. The experimental results show that the proposed method can separate different radar signals from each other perfectly. Theory analysis and simulation results indicate that the method based on ICA is an effective sorting method of radar signals, which has the advantages of simplicity and self-adaptation.Keywords: Radar signal sorting, Independent component analysis, Electronic countermeasure西南科技大学本科生毕业论文IV目录第1章绪论 (1)1.1研究背景 (1)1.1.1电子对抗的发展 (1)1.1.2雷达信号分选的重要性 (2)1.2国内外研究现状 (2)1.3本文主要研究内容 (4)第2章常规雷达信号分选方法 (5)2.1雷达信号分选的系统组成 (5)2.2雷达分选信号源的产生 (5)2.3雷达信号预处理 (6)2.4 常规雷达信号分选方法 (7)第3章独立分量分析理论 (10)3.1概述 (10)3.2独立分量分析的基础 (10)3.2.1相关理论基础 (10)3.2.2主分量分析（PCA） (12)3.2.3独立分量分析（ICA） (13)3.3独立分量分析算法研究 (16)3.3.1独立分量分析目标函数 (17)3.3.2独立分量分析优化算法 (19)3.4独立分量分析的典型应用 (20)3.4.1独立分量分析在语音信号处理中的应用 (20)3.4.2独立分量分析在图像处理中的应用 (22)第4章基于ICA的雷达信号分选技术 (24)4.1ICA原理的引入 (24)4.2基于FastICA算法的雷达信号分选 (24)4.2.1信号源模拟 (24)西南科技大学本科生毕业论文V4.2.2利用FastICA算法分选雷达信号并仿真 (27)4.3FastICA算法与传统算法的比较 (31)结论 (33)致谢 (34)参考文献 (35)附录1预处理函数 (36)附录2FastICA算法 (37)附录3基于ICA的雷达信号分选函数 (44)西南科技大学本科生毕业论文第1章绪论1.1研究背景1897 年，Marconi 第一次在英吉利海峡进行的无线电信号收发实验获得成功，揭开了现代通信革命的序幕。
浅析雷达信号分选技术
Ｔ”ｆｇ ｒ ｉ ｕ ｅ，ｉ ｉ ｅ ｉ ｅ ｈ ｔｔ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｉ ｅｔｒ ｏ ａ ａ ｉｎ ｌｓ ｒｉｇ． ｔ ｓｖ ｒｆ ｄ ｔ ａ ｈ ｔ ｏ ｓ ｂ ｔｅ ｎ ｒ ｄ ｒ ｓｇ ａ ｏ ｔ ｉ ｎ
Ｋｅ ｒ ： ｉ ｎ ｌｓ ｒｉｇ；ｐ ｌｅ ｄ ｓ ｒｂｉｇ ｗｏ ｄ；ｓｇ ａ ｅ ｃ ｉ ｉ ｇ ｗｏ ｄ ｙ ｗｏ ｄｓ ｓｇ ａ ｏ ｔ ｎ ｕｓ ｅ ｃｉ ｎ ｒ ｉｎ ｌｄ ｓ ｒｂ ｎ ｒ
控制 下实 现参 数相 关 和脉 冲过滤 。经 相关 过滤 后
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从 采集 存储 器 中读取 Ｐ Ｗ， 分 选 算法 进 行 脉 冲 Ｄ 按
收 稿 １ ：０８—０ ３期 ２０ ４—１ 修 回 １期 ：０８ ５— ６ ６； ３ ２０ —０ ０ 作 者 简 介 ： 者 简 介 ： 涛 （９０一） 男 ， 级 工 程 师 ； 慨 （９７一） 男 ， 程 师 。 作 何 １７ ， 高 康 １７ ， 工
电子 信 息 对 抗 技 术 ・ ２ 第 ３卷 ２０ 年 １ ０８ １月第 ６期
何
涛， 康
慨
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浅 析 雷 达 信 号 分 选 技 术
பைடு நூலகம்
中 图分 类 号 ：Ｎ ７ ． Ｔ ９ １１
文 献标 志 码 ： Ａ
文 章 编 号 ：６４ ２０ ２０ ）６ ０５— ４ １７ —２３ （０８ ０ —００ ０
发挥 作 战效能 的主要 原 因之一 。
和信 号 处 理 计 算 机 组 成 。 其 原 理 框 图 如 图 １所
示。
本文对 现 有信号 分选 技术 的不 足进 行 了初 步
雷达信号分选技术
雷达信号分选技术
刘扬;刘璘;杨波
【期刊名称】《舰船电子对抗》
【年(卷),期】2008(031)005
【摘要】从分选算法和硬件两方面分析了雷达信号分选的关键技术,阐述了雷达信号分选算法的原理,并对各种算法的优缺点进行了对比,讨论了硬件在实现信号分选中的技术、特点和发展趋势,提出了雷达信号分选领域中亟待解决的问题和发展方向.
【总页数】5页(P64-68)
【作者】刘扬;刘璘;杨波
【作者单位】空军航空大学,长春,130022;空军航空大学,长春,130022;空军航空大学,长春,130022
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.51
【相关文献】
1.基于改进SDIF算法的雷达脉冲信号分选技术研究 [J], 安琦;李勇华;杨建文;何子述
2.复杂密集电磁环境下低重频雷达信号分选技术 [J], 童智靖;陈臻
3.雷达信号分选关键技术探究 [J], 李伟;刘海起;魏方圆;宋廷
4.基于PRI信息的雷达脉冲信号分选技术研究综述 [J], 石荣; 吴聪
5.复杂信号环境下的雷达信号分选技术研究 [J], 黄建冲;郑惠文;沈家煌
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雷达信号分选技术研究综述
雷达信号分选技术研究综述发布时间：2022-09-12T01:09:54.700Z 来源：《建筑创作》2022年第2期1月作者：李为光[导读] 雷达在现代战争中起着重要作用李为光桂林长海发展有限责任公司，广西桂林 541000摘要：雷达在现代战争中起着重要作用。
船舶、平台和导弹上安装的雷达设备在电子对抗中充分证明了雷达技术的重要性。
雷达信号分选是雷达侦察信号处理的重要内容之一，也是提取雷达特征、识别和威胁评估的前提和依据。
雷达技术干扰检测的一个重要部分是复杂电磁环境下雷达信号的筛选技术。
信号分选是雷达截获过程中正在进行的一个技术和理论研究问题。
本文介绍了雷达信号分选技术的发展现状，进一步提出了现有的信号分选问题，总结了雷达信号分选技术的研究现状。
关键词：雷达信号；分选技术；研究分析前言：雷达信号分选是雷达信号识别处理的一个重要组成部分，它从输入的密集雷达脉冲电流中分离出属于不同雷达辐射源的脉冲。
只有在选择了信号流中随机重叠的每一个雷达脉冲序列后，才能测量、分析和识别信号参数，消除对雷达威胁放射源的干扰，或为各种形式的欺骗干扰构造假目标回波信号。
因此，国内外正在深入研究选择能够适应现代高密度雷达信号环境的雷达信号的一些基本理论和关键技术，以及研究和开发新一代雷达对抗侦察系统。
1 雷达分选技术概述雷达信号分选的基本原理是分析截获信号的参数，主要包括SF >脉冲到达方向、>载波频率、>紫外脉冲宽度，脉冲宽度u >和到达时间。
将随机重叠的脉冲信号流自动分离为每个雷达的单个脉冲序列，精确测量和详细分析每个雷达的特性参数和雷达辐射源的地理分布，以确定其用途、平台类型，就民用航空而言，随着通信技术的不断改进，当地广播电台的架设密度不断增加，这往往导致空中监测员在指挥航班正常起飞、巡航和着陆时在雷达屏幕上发现干扰目标或虚假目标雷达信号分选技术可以帮助我们分析控制雷达所采集信号的特征，识别各种干扰源和假目标，通过信号分选和过滤筛选来筛选这些不必要的信号源，然后将其投影到控制雷达屏幕上，从而为真空管的正常运行铺平道路。
雷达信号的分析与信号处理技术研究
雷达信号的分析与信号处理技术研究随着科学技术的不断发展，雷达技术应用得越来越广泛，需要的信号处理技术也越来越复杂。
雷达信号的分析与信号处理技术研究，是雷达技术发展的重要研究方向，也是一项重要的工程实践。
本文将从雷达信号的特点、分析方法、信号处理技术等方面进行探讨。
一、雷达信号的特点雷达系统是利用电磁波来探测、测量、跟踪和识别目标的一种高科技手段。
其中雷达信号是指雷达系统所发送的电磁波信号。
雷达信号与地面目标的反射系数、目标的形状、材料属性等都有关系，其主要特点如下：1. 雷达信号的频率范围广，可从几兆赫至数百千兆赫。
2. 雷达信号在传播过程中会遭受信号衰减、多普勒效应、散射效应等干扰，导致信号失真。
3. 雷达信号的功率很小，与目标的距离和反射特性有关，需要进行信号处理才能提取有用信息。
二、雷达信号的分析方法雷达信号是一种包含多种信息的复杂信号，需要采用合适的方法对其进行分析。
常用的雷达信号分析方法有：1. 时域分析时域分析主要是采用时间序列分析法对雷达信号进行分析。
该方法能提供信号的波形、脉冲宽度、重复频率等信息。
2. 频域分析频域分析主要是采用快速傅里叶变换（FFT）等方法对雷达信号进行频域分析。
该方法能得到信号的幅度、相位、频率等信息，较为常用。
3. 时间-频率分析时间-频率分析方法是将信号在时域和频域上进行联合分析。
多尺度小波分析法是其中重要的一种方法，可以对信号进行局部化分析，得到时间-频率分布图，更好地反映信号的特性。
三、雷达信号的处理技术对于复杂的雷达信号，需要采用不同的信号处理技术进行处理，以得到有用的信息。
常用的雷达信号处理技术有：1. 脉冲压缩技术脉冲压缩技术是一种有效提高雷达分辨率和探测距离的信号处理技术。
该技术通过使短时宽带脉冲经过匹配滤波器得到压缩脉冲，使得系统的分辨率和探测距离得到提高。
2. 多普勒处理技术多普勒处理技术是一种有效提高雷达目标信号检测和跟踪性能的信号处理技术。
雷达信号分选与协同干扰技术的研究
雷达信号分选与协同干扰技术的研究541000摘要：雷达信号分选与协同干扰技术是雷达对抗领域的核心组成部分，对于提高我方雷达系统的抗干扰能力以及实施有效干扰至关重要，本文旨在深入剖析雷达信号分选与协同干扰技术的原理、应用以及发展趋势，为相关领域的研究和实践提供理论支持。
关键词：雷达信号分选；协同干扰技术引言在现代战争中，雷达扮演着至关重要的角色，然而，随着电子对抗技术的不断发展，雷达面临的干扰威胁也日益严重，因此，研究雷达信号分选与协同干扰技术，对于提高雷达系统的性能具有重要意义。
1.对现有分选算法的差异对比现有的雷达信号分选算法主要包括基于脉冲重复间隔（PRI）的分选方法、聚类分选方法以及基于脉内细微特征的分选方法等。
这些算法各有特点，在实际应用中显示出不同的性能。
基于PRI的分选方法，如直方图法、CDIF和SDIF等，主要利用脉冲到达时间差进行统计，从而分离出不同PRI的雷达信号。
这类方法在处理固定或规律变化的PRI信号时效果显著，但在面对复杂多变的PRI时可能受限。
聚类分选方法，如K-Means等，是通过计算脉冲参数之间的相似性来进行归类的，这类方法在处理无先验信息或参数交叠严重的雷达信号时具有优势，能够自适应地分离出不同的信号源。
基于脉内细微特征的分选方法则侧重于利用信号的指纹特征进行识别，这种方法具有较高的分辨率，但受限于指纹数据库的完备性和实时性。
各种算法的差异主要在于其处理信号的方式、适用场景以及性能表现。
在实际应用中，需根据具体的电磁环境和任务需求选择合适的分选算法。
同时，随着技术的发展，融合多种算法的优势，形成复合型的分选策略，将是未来研究的重要方向。
2.协同干扰技术研究干扰策略的制定需要根据敌方雷达系统的特性、工作频段、信号特征等因素，选择合适的干扰方式和干扰参数，这需要深入研究敌方雷达的工作原理，分析其信号特征，从而制定出具有针对性的干扰策略。
多个干扰源需要按照一定的规则和策略进行协同工作，以实现最佳的干扰效果，这涉及到干扰源的布局、功率分配、时序控制等多个方面，通过合理的协同配合，可以实现对敌方雷达的多角度、多层次干扰，从而有效破坏其正常工作或降低其性能。
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雷达信号分选关键技术研究综述
发表时间：2019-01-02T16:18:54.110Z 来源：《知识-力量》2019年3月中作者：姜如意
[导读] 雷达信号分选技术在雷达侦探干扰技术中占据重要位置，在较为复杂的电磁环境下进行信号分选技术是通过雷达将所需要研究的问题进行截取。
（32140部队，河北石家庄 050000）
摘要：雷达信号分选技术在雷达侦探干扰技术中占据重要位置，在较为复杂的电磁环境下进行信号分选技术是通过雷达将所需要研究的问题进行截取。
本文结合近年来国内与国外的雷达分选技术的实际发展情况展开深入的研究，并针对其中存在的问题制定切实可行的解决方案。
关键词：雷达；信号；分选技术
雷达在军事方面发挥着重要的作用，在现代化技术的时代背景下，不论是在导弹、路基，还是舰载中都会存在雷达设备，这在很大程度上说明了雷达技术的重要。
雷达分选技术是在截获脉冲流中将各种形式的辐射源进行筛选，在侦查工作中发挥着主要优势，只有将信号进行分选才能确保后期识别、分析、测量的工作有序完成。
1.雷达分选技术的发展现状
迄今为止，雷达技术在电子对抗中已经具有数十年的历史，信号分选由简单到复杂的过程逐渐深入，并在实际战场中得到充分的应用。
通过雷达在电磁环境中开展对抗主要是将侦查的雷达信号进行汇总。
自雷达产生后，模拟电磁环境问题一直存在，这是由于电磁环境在侦查工作中处于关键的位置，并不能通过战场中真实的电磁环境进行检测与侦收，因此，需要借助模拟来进行。
主要分为三种，即射频模拟、视频模拟、参数模拟。
射频模拟，是借助射频发射器在雷达信号平台中展开模拟，这种方式较适用于在真实的环境中，以此全面侦查雷达信号情报处理器或侦察机的性能，但是这一模式由于数量较多，需要微波屏蔽。
视频模拟，利用微机进行操控，结合视频雷达脉冲或者平台所具备特征展开真实的模拟，这种方式的主要功能是能及时监测情报系统中的信号与信号处理器，这一模拟形式在国防科大中较为重视，并得到深入的研究。
参数模拟，是通过微机来截获雷达数据中的数据。
例如：信号的特性、信号的脉冲波形、信号参数等。
由于侦查数据中含有大量的信息及数据，因此可以获取真实的结果。
加上其设备简易，使用时较为方便。
在监测情报体系时，要全方位地考虑多个方面，例如信号处理器、接收机、平台运转特性等。
2.雷达信号分选技术研究
2.1分选技术算法
信号分选技术在雷达侦查中发挥着重要的作用，自上世纪六七十年代开始，信号分选技术经历了若干个环境，即纯软件处理、与专业的器件相结合、PDW滤波器组、常规频率去交错器至捷变频去交错器这几个过程。
分选技术的算法主要是在脉冲宽度、脉冲达到方向、脉冲载频的基础上将雷达信号分选中的相关技术进行处理，再通过稀释方式来处理密集脉冲流，其次，将是在脉冲重复间隔中将雷达信号进行分选，但是结合现阶段的实际发展情况分析，脉冲序列中的去交错技术是分选过程中的重点与难点。
依据概率统计以及雷达信号分析的新算法，具有较强的实用性，并提升了预分选速。
总体上分析，雷达信号中的分选技术都是依据周期脉冲信号来实现，TOA差值直方图方法与动态扩展关联法都属于分选技术中最基础的两种方法。
TOA差值直方图方法是将所有TOA与后续的TOA相减，并对其差值进行累积，以此得到全差直方图，但是在实际使用中这种方法存在一定的局限，经过大量的脉冲后有可能出现虚警信号。
动态扩展关联法，是在同一个脉冲群内进行，将其中一个脉冲视为基准脉冲，假设它能够与下一个脉冲成对，进行前后扩展试探，保证信号能够取得稀释。
除此之外，在以上两种基础的算法上，即便存在一定的优势，但是由于所包含的计算量较大，因此，要想有效地改变GDIF的计算量，要对其算法进行优化改进，借助复值自相关积分算法将TOA差值转换至另一个谱内，能够有效地反映出各个脉冲系列之间存在的关联性，这种算法在该领域得到了广泛的认可。
2.2测量技术
对辐射源信号进行精准的测量会直接影响到信号参数最终的分选技术，这样能够在很大程度上提升信号的可信程度与真实性，并降低参数的模糊化与计算量。
信号分选技术最为关键的四个部分即RF脉冲载频、DOA达到角、PRI重复间隔以及PW脉宽，只有将这四部分的分选工作做好，才能确保后续工作的有序进行。
其中的参数量主要是指设计动态测量脉宽电路、研制天线瞬时测向技术以及研制天线瞬时测频技术。
但是，结合现阶段的实际发展情况来看，测量技术缺乏一定的精度，致使后期的监测工作存在一定的困难。
2.3分选技术
为了保证分选技术能够在现代化的战场中得到充分利用，雷达反干扰借助了多种类型的捷变频信号，不论是参差还是抖动，都会导致信号出现交错或者是重叠的情况。
目前，信号分选技术仍然不能够对捷变频信号高效地进行分选处理，致使相应的干扰技术未能达到理想的效果，能够满足雷达电子对抗的实际需求。
结束语
综上所述，在现代化的战争环境下，雷达分选技术不断被发展与完善，但是，在发展的过程中，信号的实时性与准确性面临着巨大的挑战，只有将其通过合理的方案予以解决，才能够确保后期工作的稳定发展。
立足于原有的信号分选技术，要研制创新型的信号分选技术，实验小型化、系统化、低能耗的先进技术，保证雷达信号技术在前沿领域发挥自身的优势。
参考文献
[1]赵贵喜,刘永波,王岩,郑洪涛.数据场和K-Means算法融合的雷达信号分选[J].雷达科学与技术,2016,14(05):517-520+525.
[2]郭利荣,何明浩,郁春来,王冰切.基于频谱图像中心矩特征的雷达信号分选方法[J].探测与控制学报,2015,37(02):77-81.
[3]李星雨,杨承志,张荣.基于PRI熵和转移矩阵的雷达信号主分选算法[J].舰船电子工程,2013,33(09):45-49。