火力与指挥控制
火力與指揮控製
화력여지휘공제
FIRE CONTROL & COMMAND CONTROL
2015年
5期
34-39
,共6页
小样本数%样本子图%匹配%分选
小樣本數%樣本子圖%匹配%分選
소양본수%양본자도%필배%분선
insufficient samples%PSS(Pulse Sequence Subpattern)%matching%deinterleaving
针对交错的雷达脉冲信号中,辐射源脉冲样本数较少而无法统计脉间参数规律实现脉冲提取的问题,提出了一种基于自提取样本子图的全脉冲匹配分选算法.该算法利用全脉冲移位匹配搜索自相关函数极大峰值,序贯提取辐射源时间维样本子图,同时筛选出匹配脉冲,无需对脉冲特征参数做统计分析,因此,可实现小样本数雷达信号的脉冲提取.仿真实验表明在有脉冲漏失的信号环境中,算法处理样本数充足情况下的脉冲信号与传统多参数统计方法性能相当,而且能提取出小样本数的脉冲信号.
針對交錯的雷達脈遲信號中,輻射源脈遲樣本數較少而無法統計脈間參數規律實現脈遲提取的問題,提齣瞭一種基于自提取樣本子圖的全脈遲匹配分選算法.該算法利用全脈遲移位匹配搜索自相關函數極大峰值,序貫提取輻射源時間維樣本子圖,同時篩選齣匹配脈遲,無需對脈遲特徵參數做統計分析,因此,可實現小樣本數雷達信號的脈遲提取.倣真實驗錶明在有脈遲漏失的信號環境中,算法處理樣本數充足情況下的脈遲信號與傳統多參數統計方法性能相噹,而且能提取齣小樣本數的脈遲信號.
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