復雜電磁環(huán)境下,信號高度密集會導致現(xiàn)有雷達信號分選方法準確性和時效性降低。針對這一問題,提出了一種基于脈沖熵值的雷達信號分區(qū)分選方法。采用雷達信號脈沖重復周期作為信號區(qū)分標志,對雷達信號序列按時間分區(qū)后分別計算脈沖熵值,并依據(jù)分區(qū)脈沖熵值對信號分區(qū)排序,逐步對分區(qū)信號使用改進的SDIF方法分選,實現(xiàn)對整體信號由簡單到復雜的分選。給出了信號分選成功率和分選效率計算方法,仿真計算表明新的算法可以提高分選識別正確率和實時性。 

【文章來源】：中國電子科學研究院學報. 2020年01期 北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

圖1 分區(qū)分選算流程

使用MATLAB R2014軟件進行200次蒙特卡洛仿真，圖2和圖3給出了本文方法和傳統(tǒng)SDIF算法平均分選成功率和平均耗時(s)隨信號數(shù)量增加時變化。由圖2可以看出，當信號數(shù)量超過20時，傳統(tǒng)的SDIF分選算法分選成功率開始急劇下降，而本文算法分選成功率變化則相對緩慢;由圖3可以看出，當信號數(shù)量超過20時，傳統(tǒng)的SDIF分選算法分選耗時開始迅速上升，而本文算法分選耗時變化則相對緩慢。由仿真結果可見，本文方法不僅減少了對高密度信號分選計算量，提高了分選實時性，而且提高了分選成功率。

由圖2可以看出，當信號數(shù)量超過20時，傳統(tǒng)的SDIF分選算法分選成功率開始急劇下降，而本文算法分選成功率變化則相對緩慢;由圖3可以看出，當信號數(shù)量超過20時，傳統(tǒng)的SDIF分選算法分選耗時開始迅速上升，而本文算法分選耗時變化則相對緩慢。由仿真結果可見，本文方法不僅減少了對高密度信號分選計算量，提高了分選實時性，而且提高了分選成功率。3結語

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2954026