CN117310636A - 一种固定脉冲重复间隔测量方法、设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种固定脉冲重复间隔测量方法、设备和介质，包括以下具体步骤：获取待测脉冲数据，解算脉冲到达时间差DT；采用聚合聚类法对DT进行聚类；对聚类后的脉冲进行脉冲序号提取，确定待测辐射源的脉冲串；获取待测辐射源的脉冲串对应的参考DT中心值，对脉冲串之间的脉冲相对序号进行估计；根据脉冲相对序号估计值进行直线拟合，得到待测脉冲串的脉冲重复间隔值PRI。利用DT值将待测脉冲串从混叠的脉冲串中提取出来，解决了辐射源之间的脉冲混叠问题，基于DT聚类获取初始PRI值得到脉冲串脉冲之间的相对序号，反映辐射源漏脉冲情况；通过直线拟合得到PRI值，提高了对混叠脉冲的抑制能力和本辐射源脉冲重复间隔的测量精度。
Description
技术领域
本发明涉及脉冲测量技术领域，具体涉及一种固定脉冲重复间隔测量方法、设备和介质。
背景技术
脉冲重复间隔（PRI）是雷达波形中一个非常重要的参数，高精度的PRI参数测量可以应用到特定辐射源识别系统中。PRI测量一般都是利用分选后同一部雷达相邻脉冲到达时间（TOA）之差来实现的。目前精确测量PRI的方法主要有电子计数法、内插法、时间幅度转换法等。这几种方法都是首先高精度测量每一个脉冲的TOA，获取相邻脉冲TOA的差值，然后得到同一部雷达相邻脉冲的PRI，最后通过统计分析获得最终的PRI值。以上方法在脉冲串全部为同一部雷达发射，并且无脉冲丢失的情况下有比较好的测量结果，但是不能适应脉冲丢失、混叠情况下的PRI测量。随着雷达技术的快速发展，电子侦察系统面临的电磁环境越来越密集复杂，雷达脉冲序列在时域上高度混叠、频域上参数接近、能量域上功率管控，导致电子侦察接收机实际截获过程中极易出现脉冲丢失和混叠现象，即使通过脉冲分离后在一个脉冲串中依然不能完全剔除其它辐射源混叠的脉冲。因此，如何在高脉冲丢失率和少量其它辐射源脉冲混叠情况下精确测量雷达信号PRI是亟待解决的问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是在辐射源脉冲存在丢失并且还混叠有其它不感兴趣辐射源脉冲的情况下，辐射源固定脉冲重复间隔测量精确度低，目的在于提供一种固定脉冲重复间隔测量方法、设备和介质，首先利用聚合聚类法剔除大部分混叠的其它辐射源脉冲，然后再利用回归分析多次迭代解算PRI，可以提高对混叠脉冲的抑制能力以及本辐射源脉冲重复间隔的测量精度。
本发明通过下述技术方案实现：
本发明第一方面提供一种固定脉冲重复间隔测量方法，包括以下具体步骤：
获取待测脉冲数据，解算脉冲到达时间差DT；
采用聚合聚类法对DT进行聚类；
对聚类后的脉冲进行脉冲序号提取，确定待测辐射源的脉冲串；
获取待测辐射源的脉冲串对应的参考DT中心值，对脉冲串之间的脉冲相对序号进行估计；
根据脉冲相对序号估计值进行直线拟合，得到待测脉冲串的脉冲重复间隔值PRI。
本发明通过不同辐射源在同一时间段为了避免串扰而存在一定的频率差异的特点来解算脉冲的DT值，利用DT值可以实现不同辐射源脉冲的分离，从而可以将感兴趣的待测脉冲串从混叠的脉冲串中提取出来，解决了辐射源之间的脉冲混叠问题，通过第一个脉冲为参考脉冲，基于DT聚类过程中获取的初始PRI值来推断脉冲串脉冲之间的相对序号，进而形成一个采用脉冲相对序号和到达时间表示的脉冲串，相对序号反映了辐射源漏脉冲情况；同时，采用一元线性回归的直线拟合方法对脉冲序号和到达时间进行直线拟合，拟合后的直线斜率即为待测量的固定PRI值，克服了漏脉冲对PRI测量的影响，提高了对混叠脉冲的抑制能力以及本辐射源脉冲重复间隔的测量精度。
进一步的，所述解算脉冲到达时间差DT具体包括：
获取待测脉冲数据，测量每一个脉冲的到达时间和频率值；
根据脉冲频率参数解算脉冲到达时间差DT。
进一步的，所述采用聚合聚类法对DT进行聚类具体包括：
获取样本集合，通过聚合聚类法对样本进行分类；
获取类中心欧式距离，将类中心欧式距离小于设定门限的对应类进行两两合并；
重复将类中心欧式距离小于设定门限的对应类进行两两合并，直到任意两类中心欧氏距离都不小于设定的门限，完成聚类。
进一步的，所述确定待测辐射源的脉冲串具体包括：
获取符合门限条件的类对应的脉冲个数，对符合门限条件的类对应的脉冲个数求和得到s：
如果s大于总脉冲数的一半，则根据对应的类脉冲序号提取脉冲；
如果s不大于总脉冲数的一半，则重新设定符合门限条件的类；
重复获取符合门限条件的类对应的脉冲个数，对符合门限条件的类对应的脉冲个数求和得到s的步骤，选择重复步骤中值最大的s作为选定s，获取选定s对应的类脉冲序号提取脉冲，得到待测辐射源的脉冲串。
进一步的，所述获取符合门限条件的类包括：
随机选取一个类作为参考类，计算参考类的中心值；
计算每一个类的中心值相对于参考类中心值的余数；
获取余数小于设定门限或中心值和余数的差小于设定门限的类，得到符合门限条件的类。
进一步的，所述对脉冲串之间的脉冲相对序号进行估计具体包括：
获取待测辐射源的脉冲串对应的参考DT中心值，作为待测辐射源的脉冲串的初始PRI值；
根据初始PRI值对脉冲串之间的脉冲相对序号进行估计，得到待测辐射源的脉冲串每一个脉冲的相对序号值。
进一步的，所述根据脉冲相对序号估计值进行直线拟合具体包括：
获取待测脉冲串的相对序号和到达时间；
将待测脉冲串的相对序号作为自变量，将到达时间作为因变量进行直线拟合，得到斜率作为待测脉冲串的PRI值。
进一步的，所述待测脉冲串的PRI的计算步骤包括：
根据直线拟合得到的斜率，计算斜率对应的均方差σ；
基于均方差判断落在设定范围外的离群脉冲是否小于设定阈值；
若否，则剔除离群脉冲，重新对脉冲串之间的脉冲相对序号进行估计；
若是，则输出当前斜率。
本发明第二方面提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现一种固定脉冲重复间隔测量方法。
本发明第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现一种固定脉冲重复间隔测量方法。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
本发明针对脉冲混叠问题，基于不同辐射源在同一时间段为了避免串扰而存在一定的频率差异的特点来解算脉冲的DT值，该DT值反映了同一个辐射源不同脉冲之间的脉冲间；利用DT值可以实现不同辐射源脉冲的分离，从而可以将感兴趣的待测脉冲串从混叠的脉冲串中提取出来，解决了辐射源之间的脉冲混叠问题；针对脉冲丢失问题，通过第一个脉冲为参考脉冲，基于DT聚类过程中获取的初始PRI值来推断脉冲串脉冲之间的相对序号，进而形成一个采用脉冲相对序号和到达时间表示的脉冲串，相对序号反映了辐射源漏脉冲情况；同时，采用一元线性回归的直线拟合方法对脉冲序号和到达时间进行直线拟合，拟合后的直线斜率即为待测量的固定PRI值，不但克服了漏脉冲对PRI测量的影响，而且通过多脉冲积累的方式提升了PRI测量精度，相对于单脉冲到达时间精度可以提升3个数量级以上；提高了对混叠脉冲的抑制能力以及本辐射源脉冲重复间隔的测量精度；
本发明提出的测量方法可以适用于只存在脉冲丢失情况，也可以适用于只存在脉冲混叠情况，还可以适用于同时存在脉冲丢失和混叠的情况。
附图说明
为了更清楚地说明本发明示例性实施方式的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中的测量方法流程图；
图2为本发明实施例中的绿色脉冲为感兴趣的待测辐射源脉冲；
图3为本发明实施例中的待测辐射源脉冲提取流程图；
图4为本发明实施例中的脉冲相对序号值估计流程图；
图5为本发明实施例中的百次测量的均方根误差随脉冲丢失率的变化关系；
图6为本发明实施例中的百次测量的PRI均值随脉冲丢失率的变化关系；
图7为本发明实施例中的百次测量的均方根误差随脉冲混叠率的变化关系；
图8为本发明实施例中的百次测量的PRI均值随脉冲混叠率的变化关系；
图9为本发明实施例中的百次测量的均方根误差随脉冲丢失和混叠率的变化关系；
图10为本发明实施例中的百次测量的PRI均值随脉冲丢失和混叠率的变化关系。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
作为一种可选的实施例，如图1所示，本实施例第一方面提供一种固定脉冲重复间隔测量方法，包括以下具体步骤：
获取待测脉冲数据，解算脉冲到达时间差DT；
采用聚合聚类法对DT进行聚类；
对聚类后的脉冲进行脉冲序号提取，确定待测辐射源的脉冲串；
获取待测辐射源的脉冲串对应的参考DT中心值，对脉冲串之间的脉冲相对序号进行估计；
根据脉冲相对序号估计值进行直线拟合，得到待测脉冲串的脉冲重复间隔值PRI。
本实施例通过不同辐射源在同一时间段为了避免串扰而存在一定的频率差异的特点来解算脉冲的DT值，利用DT值可以实现不同辐射源脉冲的分离，从而可以将感兴趣的待测脉冲串从混叠的脉冲串中提取出来，解决了辐射源之间的脉冲混叠问题，通过第一个脉冲为参考脉冲，基于DT聚类过程中获取的初始PRI值来推断脉冲串脉冲之间的相对序号，进而形成一个采用脉冲相对序号和到达时间表示的脉冲串，相对序号反映了辐射源漏脉冲情况；同时，采用一元线性回归的直线拟合方法对脉冲序号和到达时间进行直线拟合，拟合后的直线斜率即为待测量的固定PRI值，克服了漏脉冲对PRI测量的影响，提高了对混叠脉冲的抑制能力以及本辐射源脉冲重复间隔的测量精度。
如图2所示，解算脉冲到达时间差DT具体包括：图2中绿色脉冲为感兴趣的待测辐射源脉冲，其中有大量的脉冲丢失，橙色部分为混叠在其中的其它不感兴趣的辐射源脉冲。将给定的待处理的一串脉冲存储到计算机中，每一个脉冲都事先测得其到达时间（Time ofArrival，TOA）和频率（Radio Frequency，RF）值。根据脉冲频率（RF）参数来解算脉冲到达时间差（Differenceof TOA,DT），不同于传统的DT值，本发明中第i个脉冲的DTi值定义如公式（1）所示：
式（1）中条件为且/>，其中/>和/>为预先设定的门限值，/>典型值为5MHz，/>典型值为10ms。
采用聚合聚类法对DT进行聚类具体包括：获取样本集合，对于给定的样本集合，聚合聚类法开始将每个样本分为一类，然后按照一定的合并规则将最满足条件的两个类进行合并，如此反复进行，每次减少一个类，直到满足停止条件即完成聚类。本发明采用的合并规则为类中心欧氏距离小于设定门限，停止条件为任意两类中心欧氏距离都不小于设定的门限，典型门限值为0.5。通过DT值聚类可以将脉冲串分为若干类，设定类个数为M，每一个类的中心值为/>。
如图3所示，确定待测辐射源的脉冲串具体包括：首先，将第一类设定为参考类，计算每一个类的中心值相对于参考类中心值的余数/>，寻找满足/>或者/>的类（T为设定的门限，典型值为0.1/>），然后将所有符合上述门限条件的类对应的脉冲个数，对符合门限条件的类对应的脉冲个数求和得到s，如果s大于总脉冲数的一半，则根据该s对应的各类脉冲序号提取脉冲，如果s不大于总脉冲数的一半，则将下一类设定为参考类，重复以上得到s的过程，最后选择重复步骤中值最大的s作为选定s，并依据选定的s对应的各类脉冲序号提取脉冲，提取出的脉冲串即为待测辐射源的脉冲串。
对脉冲串之间的脉冲相对序号进行估计具体包括：将选定的脉冲串对应的参考DT中心值作为该脉冲串初始PRI值，依据该初始PRI值对脉冲串之间的脉冲相对序号进行估计，第一个脉冲作为0号脉冲，后续脉冲根据到达时间差和PRI的关系来估计相应序号，如式（2）所示：
式中：表示取最近的整数；
通过以上方法可以获取该脉冲串每一个脉冲的相对序号值。即第i个脉冲可以采用，/>表示第i个脉冲的相对序号，/>表示第i个脉冲的到达时间，N为脉冲总个数)进行表示。
根据脉冲相对序号估计值进行直线拟合具体包括：获取待测脉冲串的相对序号和到达时间；将待测脉冲串的相对序号作为自变量，将到达时间作为因变量进行直线拟合，得到斜率作为待测脉冲串的PRI值。以待测脉冲串的相对序号和到达时间分别为自变量和因变量进行直线拟合，即。斜率k估计值/>如式（3）所示：
式中：表示第i个脉冲的相对序号，/>表示第i个脉冲的到达时间，N为脉冲总个数进行表示。
如图4所示，待测脉冲串的PRI的计算步骤包括：
根据直线拟合得到的斜率，计算斜率对应的均方差σ；
基于均方差判断落在设定范围外的离群脉冲是否小于设定阈值；
若否，则剔除离群脉冲，重新对脉冲串之间的脉冲相对序号进行估计；
若是，则输出当前斜率。
相应的残余标准差σ计算步骤如式（4）所示：
式中：表示第i个脉冲的相对序号，/>表示第i个脉冲的到达时间，N为脉冲总个数进行表示。
本实施例第二方面提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现一种固定脉冲重复间隔测量方法。
本实施例第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现一种固定脉冲重复间隔测量方法。
作为一种可选的实施例，本实施例提供只存在脉冲丢失情况下进行PRI精测的具体步骤：
设定待测辐射源真实PRI为83.458789μs，脉冲TOA测量精度为0.1μs，脉冲不丢失时脉冲个数为1000。图5为百次测量的均方根误差随脉冲丢失率的变化关系，纵坐标单位为dBμs，定义如式（5）所示：
式中：——以分贝形式表示的PRI均方值误差，单位dBμs；
σ——PRI均方值误差，单位μs；
图6为百次测量的PRI均值随脉冲丢失率的变化关系，纵坐标单位为dBμs，定义如式（6）所示：
式中：——以分贝形式表示的PRI均值，单位dBμs；
p——PRI均值，单位μs；
从图5和图6可以看出，在脉冲丢失率不超过65%时，PRI测量精度优于100ps，相对于单脉冲TOA测量精度提高了3个数量级（在脉冲无丢失时待测辐射源脉冲数不低于1000条件下）。
作为一种可选的实施例，本实施例提供只存在脉冲混叠情况下进行PRI精测的具体步骤：
设定待测辐射源真实PRI为83.458789μs，脉冲TOA测量精度为0.1μs，脉冲无丢失，脉冲个数为1000。图7为百次测量的均方根误差随脉冲混叠率的变化关系，纵坐标单位为dBμs，定义如式（5）所示。图8为百次测量的PRI均值随脉冲混叠率的变化关系，纵坐标单位为dBμs，定义如式（6）所示。
从图7和图8可以看出，在脉冲不丢失、只存在混叠的情况下，随着混叠度增加，PRI测量精度呈现降低的趋势，但是PRI测量优于依然优于100ps，相对于单脉冲TOA测量精度提高了3个数量级（在脉冲无丢失时待测辐射源脉冲数不低于1000条件下）。这说明，在混叠情况下，待测脉冲串中混入随机的脉冲对原始脉冲PRI测量影响不大，不及原始脉冲丢失的影响大。
作为一种可选的实施例，本实施例提供同时存在脉冲丢失和混叠情况下进行PRI精测的具体步骤：
设定待测辐射源真实PRI为83.458789μs，脉冲TOA测量精度为0.1μs，脉冲无丢失时的脉冲个数为1000。图9为百次测量的均方根误差随脉冲丢失和混叠的变化关系，纵坐标单位为dBμs，定义如式（5）所示。图10为百次测量的PRI均值随脉冲丢失和混叠的变化关系，纵坐标单位为dBμs，定义如式（6）所示。
从图9和图10可以看出，叠加了脉冲丢失和混叠的双重影响，PRI测量精度的变化更加复杂。随着脉冲混叠度增加，脉冲丢失率对PRI精度的影响明显增大，并且测量结果的波动也变大。在脉冲混叠率不超过20%条件下，只要脉冲丢失率不超过65%，PRI测量精度优于100ps，相对于单脉冲TOA测量精度提高了3个数量级；在脉冲混叠率达到40%时，只要脉冲丢失率不超过20%，PRI测量精度优于100ps，相对于单脉冲TOA测量精度提高了3个数量级；在脉冲混叠率超过40%，脉冲丢失率不超过5%时，PRI测量精度优于100ps，相对于单脉冲TOA测量精度提高了3个数量级（在脉冲无丢失时待测辐射源脉冲数不低于1000条件下）。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种固定脉冲重复间隔测量方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
获取待测脉冲数据，解算脉冲到达时间差DT；
采用聚合聚类法对DT进行聚类；
对聚类后的脉冲进行脉冲序号提取，确定待测辐射源的脉冲串；
获取待测辐射源的脉冲串对应的参考DT中心值，对脉冲串之间的脉冲相对序号进行估计；
根据脉冲相对序号估计值进行直线拟合，得到待测脉冲串的脉冲重复间隔值PRI。
2.根据权利要求1所述的固定脉冲重复间隔测量方法，其特征在于，所述解算脉冲到达时间差DT具体包括：
获取待测脉冲数据，测量每一个脉冲的到达时间和频率值；
根据脉冲频率参数解算脉冲到达时间差DT。
3.根据权利要求1所述的固定脉冲重复间隔测量方法，其特征在于，所述采用聚合聚类法对DT进行聚类具体包括：
获取样本集合，通过聚合聚类法对样本进行分类；
获取类中心欧式距离，将类中心欧式距离小于设定门限的对应类进行两两合并；
重复将类中心欧式距离小于设定门限的对应类进行两两合并的步骤，直到任意两类中心欧氏距离都不小于设定的门限，完成聚类。
4.根据权利要求1所述的固定脉冲重复间隔测量方法，其特征在于，所述确定待测辐射源的脉冲串具体包括：
获取符合门限条件的类对应的脉冲个数，对符合门限条件的类对应的脉冲个数求和得到s：
如果s大于总脉冲数的一半，则根据对应的类脉冲序号提取脉冲；
如果s不大于总脉冲数的一半，则重新设定符合门限条件的类；
重复获取符合门限条件的类对应的脉冲个数，对符合门限条件的类对应的脉冲个数求和得到s的步骤，选择重复步骤中值最大的s作为选定s，获取选定s对应的类脉冲序号提取脉冲，得到待测辐射源的脉冲串。
5.根据权利要求4所述的固定脉冲重复间隔测量方法，其特征在于，所述获取符合门限条件的类包括：
随机选取一个类作为参考类，计算参考类的中心值；
计算每一个类的中心值相对于参考类中心值的余数；
获取余数小于设定门限或中心值和余数的差小于设定门限的类，得到符合门限条件的类。
6.根据权利要求1所述的固定脉冲重复间隔测量方法，其特征在于，所述对脉冲串之间的脉冲相对序号进行估计具体包括：
获取待测辐射源的脉冲串对应的参考DT中心值，作为待测辐射源的脉冲串的初始PRI值；
根据初始PRI值对脉冲串之间的脉冲相对序号进行估计，得到待测辐射源的脉冲串每一个脉冲的相对序号值。
7.根据权利要求6所述的固定脉冲重复间隔测量方法，其特征在于，所述根据脉冲相对序号估计值进行直线拟合具体包括：
获取待测脉冲串的相对序号和到达时间；
将待测脉冲串的相对序号作为自变量，将到达时间作为因变量进行直线拟合，得到斜率作为待测脉冲串的PRI值。
8.根据权利要求7所述的固定脉冲重复间隔测量方法，其特征在于，所述待测脉冲串的PRI的计算步骤包括：
根据直线拟合得到的斜率，计算斜率对应的均方差σ；
基于均方差判断落在设定范围外的离群脉冲是否小于设定阈值；
若否，则剔除离群脉冲，重新对脉冲串之间的脉冲相对序号进行估计；
若是，则输出当前斜率。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至8任一项所述的固定脉冲重复间隔测量方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的固定脉冲重复间隔测量方法。
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Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014138252A (ja) * | 2013-01-16 | 2014-07-28 | Mitsubishi Electric Corp | パルス列分離装置、パルス列分離方法およびプログラム |
| CN105277923A (zh) * | 2015-11-20 | 2016-01-27 | 清华大学 | 一种单通道雷达信号分选方法 |
| CN106680782A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-05-17 | 中国人民解放军63889部队 | 基于脉冲时延匹配的雷达重频分选方法 |
| CN106842149A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-06-13 | 中国科学院电子学研究所 | 运用聚类思想改进的序列差值直方图分选方法 |
| CN110376553A (zh) * | 2019-01-17 | 2019-10-25 | 西安电子科技大学 | 基于脉冲切割的低信噪比信号参数提取方法 |
| CN110598738A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-12-20 | 中国电子科技集团公司第二十九研究所 | 一种基于空间信息的分布式聚类方法 |
| CN111709457A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-09-25 | 中国电子科技集团公司第二十九研究所 | 一种基于双谱特征的电磁目标智能化聚类方法 |
| CN112904287A (zh) * | 2021-01-14 | 2021-06-04 | 无锡国芯微电子系统有限公司 | 一种基于被动雷达寻的器的跟踪辐射源参数估计方法及其应用 |
| CN114548170A (zh) * | 2022-02-21 | 2022-05-27 | 西安电子科技大学 | 基于gpu端模糊c均值聚类算法的雷达信号分选方法 |
| US20220303796A1 (en) * | 2021-03-16 | 2022-09-22 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Clustering cell sites according to signaling behavior |
| CN115356692A (zh) * | 2022-07-26 | 2022-11-18 | 中国人民解放军63892部队 | 一种基于pri区间树上时间片不重叠的雷达信号分选增批处理方法 |
| CN115372905A (zh) * | 2022-08-31 | 2022-11-22 | 山东航天电子技术研究所 | 一种基于蒙特卡洛树状搜索的信号智能分选方法 |
| CN115542275A (zh) * | 2022-10-23 | 2022-12-30 | 中国人民解放军海军士官学校 | 一种基于脉冲上升沿相关匹配的雷达辐射源pri计算方法 |
| CN115629365A (zh) * | 2022-09-07 | 2023-01-20 | 中国电子科技集团公司第三十八研究所 | 一种高密度背景信号中少样本信号分选方法及装置 |
| CN116184331A (zh) * | 2022-11-07 | 2023-05-30 | 中国人民解放军陆军工程大学 | 一种基于重频滑变的抗分选信号设计方法及系统 |
| CN116432703A (zh) * | 2023-06-12 | 2023-07-14 | 成都大学 | 基于复合神经网络模型的脉冲高度估计方法、系统及终端 |
-
2023
- 2023-11-29 CN CN202311608484.3A patent/CN117310636B/zh active Active
Patent Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014138252A (ja) * | 2013-01-16 | 2014-07-28 | Mitsubishi Electric Corp | パルス列分離装置、パルス列分離方法およびプログラム |
| CN105277923A (zh) * | 2015-11-20 | 2016-01-27 | 清华大学 | 一种单通道雷达信号分选方法 |
| CN106680782A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-05-17 | 中国人民解放军63889部队 | 基于脉冲时延匹配的雷达重频分选方法 |
| CN106842149A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-06-13 | 中国科学院电子学研究所 | 运用聚类思想改进的序列差值直方图分选方法 |
| CN110376553A (zh) * | 2019-01-17 | 2019-10-25 | 西安电子科技大学 | 基于脉冲切割的低信噪比信号参数提取方法 |
| CN110598738A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-12-20 | 中国电子科技集团公司第二十九研究所 | 一种基于空间信息的分布式聚类方法 |
| CN111709457A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-09-25 | 中国电子科技集团公司第二十九研究所 | 一种基于双谱特征的电磁目标智能化聚类方法 |
| CN112904287A (zh) * | 2021-01-14 | 2021-06-04 | 无锡国芯微电子系统有限公司 | 一种基于被动雷达寻的器的跟踪辐射源参数估计方法及其应用 |
| US20220303796A1 (en) * | 2021-03-16 | 2022-09-22 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Clustering cell sites according to signaling behavior |
| CN114548170A (zh) * | 2022-02-21 | 2022-05-27 | 西安电子科技大学 | 基于gpu端模糊c均值聚类算法的雷达信号分选方法 |
| CN115356692A (zh) * | 2022-07-26 | 2022-11-18 | 中国人民解放军63892部队 | 一种基于pri区间树上时间片不重叠的雷达信号分选增批处理方法 |
| CN115372905A (zh) * | 2022-08-31 | 2022-11-22 | 山东航天电子技术研究所 | 一种基于蒙特卡洛树状搜索的信号智能分选方法 |
| CN115629365A (zh) * | 2022-09-07 | 2023-01-20 | 中国电子科技集团公司第三十八研究所 | 一种高密度背景信号中少样本信号分选方法及装置 |
| CN115542275A (zh) * | 2022-10-23 | 2022-12-30 | 中国人民解放军海军士官学校 | 一种基于脉冲上升沿相关匹配的雷达辐射源pri计算方法 |
| CN116184331A (zh) * | 2022-11-07 | 2023-05-30 | 中国人民解放军陆军工程大学 | 一种基于重频滑变的抗分选信号设计方法及系统 |
| CN116432703A (zh) * | 2023-06-12 | 2023-07-14 | 成都大学 | 基于复合神经网络模型的脉冲高度估计方法、系统及终端 |
Non-Patent Citations (13)
| Title |
|---|
| JIN-WOO HAN 等: "A Unified Method for Deinterleaving and PRI Modulation Recognition for Radar Pulses Based on Deep Neural Networks", IEEE ACCESS * |
| 孙盼杰 等: "基于PRI熵的雷达信号聚类方法研究", 电子信息对抗技术 * |
| 安琦;李勇华;杨建文;何子述;: "基于改进SDIF算法的雷达脉冲信号分选技术研究", 火力与指挥控制, no. 07 * |
| 常安琪 等: "基于DBSCAN聚类和曲线拟合的PRI分选算法", 火控雷达技术, vol. 52, no. 2, pages 21 - 26 * |
| 张悦: "基于数据挖掘技术的雷达信号分选与跟踪研究", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑 * |
| 李坤明: "雷达辐射源信号的分选及识别方法研究", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑 * |
| 杨翔;汪文浩;: "利用谱估计算法的雷达信号分选", 电讯技术, no. 07 * |
| 王杰 等: "基于相参性的雷达信号分选改进算法", 空军预警学院学报, pages 395 - 398 * |
| 程铃钫;杨天鹏;陈黎飞;: "不平衡数据的软子空间聚类算法", 计算机应用, no. 10 * |
| 罗佳奕 等: "基于PDW多特征融合的辐射源信号分选方法", 系统工程与电子技术 * |
| 邬诚;史建涛;任财;: "雷达信号分选算法研究与展望", 信息化研究, no. 01 * |
| 陈行勇;: "基于脉冲熵值的雷达信号分区分选方法", 中国电子科学研究院学报, no. 01 * |
| 韩金鑫: "复杂环境下雷达辐射源信号分选与识别", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117310636B (zh) | 2024-02-06 |
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