張鵬程，王杰貴，曠平昌，孔 輝

（1.電子工程學(xué)院，合肥 230037；2.西昌衛(wèi)星發(fā)射中心，四川 西昌 615000）

重點(diǎn)雷達(dá)輻射源快速篩選識(shí)別算法分析*

張鵬程1，王杰貴1，曠平昌2，孔 輝1

（1.電子工程學(xué)院，合肥 230037；2.西昌衛(wèi)星發(fā)射中心，四川 西昌 615000）

針對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境下輻射源識(shí)別處理時(shí)間長(zhǎng)，高威脅等級(jí)輻射源不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，研究了重點(diǎn)輻射源目標(biāo)快速篩選識(shí)別技術(shù)，提出了一種脈沖樣本圖TOA差級(jí)識(shí)別算法，直接以重點(diǎn)輻射源的脈沖樣本圖為模板，與經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單稀釋后的全脈沖數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，忽略重疊匹配優(yōu)化后，得到重點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別結(jié)果，篩選識(shí)別同步完成，運(yùn)算復(fù)雜度小，篩選識(shí)別速度快。數(shù)值仿真結(jié)果表明該方法在復(fù)雜電磁環(huán)境下能夠快速有效地識(shí)別出重點(diǎn)輻射源，具有很高的工程應(yīng)用價(jià)值。

脈沖樣本圖，重點(diǎn)輻射源，快速識(shí)別，TOA差級(jí)

0 引言

在日趨復(fù)雜的現(xiàn)代電子戰(zhàn)環(huán)境中，越來(lái)越多的雷達(dá)設(shè)備被用于戰(zhàn)場(chǎng)上，單位時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)的脈沖信號(hào)平均數(shù)少則數(shù)萬(wàn)，多則數(shù)百萬(wàn)［1］。在如此密集的信號(hào)流中，快速篩選識(shí)別出威脅等級(jí)高的雷達(dá)輻射源（即重點(diǎn)目標(biāo)）并獲得盡量全而準(zhǔn)確的信號(hào)參數(shù)，能夠?yàn)閼?zhàn)場(chǎng)準(zhǔn)備贏取寶貴的時(shí)間，進(jìn)而采取有針對(duì)性的措施對(duì)敵進(jìn)行干擾，提高自身在戰(zhàn)場(chǎng)中的生存能力。如何在復(fù)雜電磁環(huán)境下快速準(zhǔn)確的識(shí)別出重點(diǎn)輻射源是已成為情報(bào)偵察中急需解決的問(wèn)題［1-3］。

輻射源特征分析和識(shí)別等處理的前提是能夠?qū)走_(dá)信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確地描述和表示。到目前為止，對(duì)雷達(dá)信號(hào)的描述主要是采用脈沖描述字（PDW），通過(guò)載頻、脈寬、重復(fù)周期、脈內(nèi)特征等來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)雷達(dá)信號(hào)特征的描述。對(duì)于某些復(fù)雜體制的雷達(dá)輻射源，僅僅利用脈沖描述字描述其信號(hào)特征，難以清楚地描述其具體的信號(hào)波形及其調(diào)制特征，從而導(dǎo)致基于這種描述方式的雷達(dá)輻射源識(shí)別精度不高，容易誤判。文獻(xiàn)［2］提出了一種基于模板序列的雷達(dá)輻射源識(shí)別方法，通過(guò)模板與全脈沖逐一比對(duì)，雖降低了計(jì)算量，但識(shí)別時(shí)間仍然較長(zhǎng)，且理論并不成熟。隨著文獻(xiàn)［3］提出了脈沖樣本圖的概念之后，詳細(xì)給出了不同類型雷達(dá)的脈沖樣本圖描述技術(shù)及脈沖樣本圖的建立方法。文獻(xiàn)［4］則在此基礎(chǔ)上研究了基于SPA和滑窗技術(shù)的雷達(dá)輻射源快速識(shí)別法，該方法利用了滑窗匹配技術(shù)，省略了傳統(tǒng)識(shí)別方法的特征提取環(huán)節(jié)，識(shí)別率較高，但在門限選擇上只是簡(jiǎn)單取脈沖流密度的一半，與脈沖中重點(diǎn)目標(biāo)發(fā)射的脈沖個(gè)數(shù)不相關(guān)，容易出現(xiàn)漏警，且在滑窗過(guò)程中容易重復(fù)匹配。本文基于這種新的、能更加準(zhǔn)確地描述復(fù)雜體制雷達(dá)信號(hào)特征的描述方式——脈沖樣本圖［3，5］進(jìn)行輻射源識(shí)別。在簡(jiǎn)單介紹了脈沖樣本圖的概念之后，通過(guò)分析基于脈沖樣本圖的重點(diǎn)雷達(dá)信號(hào)快速處理過(guò)程，提出了基于脈沖樣本圖TOA差級(jí)算法的重點(diǎn)輻射源快速識(shí)別方法，通過(guò)對(duì)全脈沖數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單稀釋后，直接用重點(diǎn)輻射源的脈沖樣本圖進(jìn)行比對(duì)匹配，無(wú)需完全分選相互疊加的全脈沖數(shù)據(jù)，去掉了傳統(tǒng)識(shí)別方法中的特征提取環(huán)節(jié)，且分選識(shí)別同步完成，簡(jiǎn)化了分選處理環(huán)節(jié)，提高了識(shí)別算法的實(shí)時(shí)性。

1 基于脈沖樣本圖的輻射源快速識(shí)別概述

1.1 脈沖樣本圖的基本概念

對(duì)于單個(gè)雷達(dá)脈沖，可以選擇其K個(gè)特征描述參數(shù)（如載頻、脈寬、脈內(nèi)調(diào)制等）對(duì)其進(jìn)行描述，這K個(gè)參數(shù)記為單個(gè)脈沖的特征矢量，表示為

若一部雷達(dá)以某種工作模式在某一時(shí)間段中發(fā)射了M個(gè)脈沖，如果考慮每個(gè)脈沖的到達(dá)時(shí)間信息，可以把這個(gè)脈沖流信號(hào)S表示如下：

其中t1，t2，…，tM分別表示下一個(gè)脈沖相對(duì)當(dāng)前脈沖的到達(dá)時(shí)間。偵察獲得的雷達(dá)信號(hào)脈沖流可以視為具有多維參數(shù)的時(shí)間序列。

雷達(dá)信號(hào)脈沖樣本圖就是利用脈沖時(shí)間序列的方式來(lái)描述雷達(dá)信號(hào)。從S中選取一個(gè)子序列S'，如果該子序列S'能完全表示該雷達(dá)當(dāng)前工作模式的信號(hào)特征，就將該子序列作為雷達(dá)信號(hào)脈沖樣本圖。脈沖樣本圖用一串（多個(gè)）脈沖的特征參數(shù)來(lái)描述雷達(dá)的知識(shí)特征［5］，更加注重信號(hào)特征參數(shù)隨時(shí)間變化的規(guī)律，比傳統(tǒng)用歸納的雷達(dá)特征與特征參數(shù)值描述方法更精細(xì)，更完整。脈沖樣本圖增加了一個(gè)“相對(duì)到達(dá)時(shí)間”這個(gè)描述字，很好地反應(yīng)各個(gè)脈沖之間重頻或頻率的變化情況，更加清楚地描述了重頻變化（如參差）或頻率變化（如頻率分集）的雷達(dá)特征。

1.2 基于脈沖樣本圖的重點(diǎn)輻射源信號(hào)處理過(guò)程

基于脈沖樣本圖的輻射源快速篩選識(shí)別過(guò)程如圖1所示：

圖1 脈沖樣本圖處理雷達(dá)對(duì)抗信號(hào)的過(guò)程

①對(duì)截獲的經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單稀釋的雷達(dá)脈沖信號(hào)流用脈沖樣本圖進(jìn)行重點(diǎn)輻射源目標(biāo)快速篩選處理，如果識(shí)別到指定的重點(diǎn)輻射源目標(biāo)，則更新參數(shù)，輸出結(jié)果；

②對(duì)不能用脈沖樣本圖快速篩選識(shí)別的剩余脈沖進(jìn)行常規(guī)預(yù)處理，分選后再進(jìn)行特征提取，用特征多參數(shù)法識(shí)別。

本文主要對(duì)重點(diǎn)輻射源快速篩選處理部分進(jìn)行研究。

2 基于脈沖樣本圖的重點(diǎn)輻射源快速篩選識(shí)別

2.1 重點(diǎn)輻射源目標(biāo)快速篩選識(shí)別步驟

在基于脈沖樣本圖的重點(diǎn)輻射源目標(biāo)快速篩選識(shí)別中以重點(diǎn)輻射源目標(biāo)的脈沖樣本圖為模板，與全脈沖數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，得到重點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別結(jié)果。算法的流程如圖2所示。

步驟1：讀數(shù)據(jù)。

①讀取全脈沖數(shù)據(jù)；

②讀取待識(shí)別重點(diǎn)輻射源目標(biāo)的載頻、脈寬數(shù)據(jù)，以及該雷達(dá)的樣本圖數(shù)據(jù)（如果該雷達(dá)有多個(gè)樣本圖，則在篩選失敗后，再讀取下個(gè)樣本圖數(shù)據(jù)）。

步驟2：粗篩選。

粗篩選是用重點(diǎn)目標(biāo)的載頻、脈寬與全脈沖數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配篩選，應(yīng)用序列比對(duì)法［6］，設(shè)載頻、脈寬的容差分別為Δf和Δ。具體過(guò)程為：先提取重點(diǎn)輻射源目標(biāo)的載頻、脈寬數(shù)據(jù)，假設(shè)重點(diǎn)輻射源目標(biāo)的頻率、脈寬為多值，分別為、…、和、…、，如果全脈沖數(shù)據(jù)的第i個(gè)脈沖的載頻fi、脈寬i滿足

圖2 重點(diǎn)目標(biāo)快速篩選識(shí)別流程圖

則認(rèn)為全脈沖數(shù)據(jù)的第i個(gè)脈沖為準(zhǔn)匹配脈沖，提取所有滿足條件的準(zhǔn)匹配脈沖（N個(gè)）構(gòu)成準(zhǔn)匹配脈沖列S。

步驟3：找首個(gè)匹配脈沖。

①讀取脈沖樣本圖的第一個(gè)脈沖參數(shù)，包括頻率 f1、脈寬1和下一個(gè)脈沖到達(dá)時(shí)間T1；

②將S中的脈沖（按TOA順序）依次與脈沖樣本圖的首脈沖進(jìn)行參數(shù)對(duì)比分析，如果S中第j個(gè)脈沖的頻率與f1在容差范圍內(nèi)相等，脈寬與1在容差范圍內(nèi)相等，則首脈沖匹配成功；若找不到首個(gè)匹配脈沖，則說(shuō)明該全脈沖脈沖序列中不含該雷達(dá)的該工作模式，轉(zhuǎn)到步驟1的②，用該雷達(dá)的下個(gè)樣本圖進(jìn)行篩選。

步驟4：樣本圖匹配。

①單個(gè)樣本圖匹配。從S中向后搜索與樣本圖后續(xù)M-1個(gè)脈沖匹配的脈沖。M為脈沖樣本圖長(zhǎng)度。例如搜索與該脈沖樣本圖的第2個(gè)匹配脈沖的方法是：設(shè)樣本圖首個(gè)脈沖的下一脈沖到達(dá)時(shí)間T1，第2個(gè)脈沖的頻率為f2，脈寬為2，在S中從第j個(gè)脈沖向后搜索到（T1-Tε，T1+Tε）時(shí)間范圍內(nèi)，其中Tε為脈沖到達(dá)時(shí)間容差，如果有脈沖與f2在容差范圍內(nèi)相等，脈寬2與在容差范圍內(nèi)相等，則脈沖匹配成功；

②單個(gè)樣本圖匹配成敗判斷。如果搜索到脈沖樣本圖的第M個(gè)脈沖時(shí)，在S中共搜索到Q個(gè)匹配脈沖，若Q/M＞η（η為門限），則單個(gè)樣本圖匹配成功。否則樣本圖匹配失敗，跳到④；

③脈沖樣本圖連續(xù)匹配。如果連續(xù)K次脈沖樣本圖匹配成功，則全脈沖數(shù)據(jù)中含該重點(diǎn)目標(biāo)，搜索成功。K的取值與脈沖樣本圖的長(zhǎng)度成反比；

④如果搜索失敗，則轉(zhuǎn)到步驟3的②，從第j個(gè)脈沖再向后去找首個(gè)匹配脈沖。

存在著一種特殊情況，即在一個(gè)脈沖樣本圖的下一脈沖到達(dá)時(shí)間區(qū)域中匹配了一個(gè)以上的待識(shí)別脈沖，此時(shí)選擇匹配距離差最小的脈沖作為匹配脈沖。

2.2 脈沖樣本圖TOA差級(jí)算法

為了減少運(yùn)算量和簡(jiǎn)化處理過(guò)程，便于實(shí)際工程應(yīng)用實(shí)現(xiàn)，本文提出一種脈沖樣本圖TOA差級(jí)算法。

為上述S中每一個(gè)脈沖估計(jì)一個(gè)TOA差級(jí)。TOA差級(jí)從1級(jí)一直到最大級(jí)。最大級(jí)值的確定如下給出：首先，確定Δmin，為S中任何兩個(gè)相鄰脈沖間的最小時(shí)間差。假設(shè)PRIFrame為該重點(diǎn)目標(biāo)脈沖樣本圖的長(zhǎng)度。則TOA差的最大級(jí)C被定義為：

其中［X］為不大于X的最大整數(shù)。式（5）意味著該重點(diǎn)目標(biāo)脈沖樣本圖的時(shí)間區(qū)域PRIFrame內(nèi)至多包含種不同工作模式的雷達(dá)脈沖。

脈沖樣本圖TOA差級(jí)算法可以這樣描述：假設(shè)應(yīng)用TOA差級(jí)算法到S中的第i個(gè)脈沖，計(jì)算各級(jí)TOA差：

如果第 i個(gè)脈沖的 Δk在（PRIFrame-Tε，PRIFrame+Tε）范圍內(nèi)，則S中第i個(gè)脈沖和第i+k個(gè)脈沖被認(rèn)為與脈沖樣本圖的長(zhǎng)度匹配。那么第k+1個(gè)脈沖到最大級(jí)的其他TOA就不需要估計(jì)了，然后再?gòu)摩?，Δ2，…，Δk中看是否存在與 T1，T2，…，TM匹配的 TOA差級(jí)。如果共搜索到Q個(gè)匹配脈沖，若Q/M＞η（η為門限），則單個(gè)樣本圖匹配成功，否則單個(gè)樣本圖匹配失敗。如果樣本圖連續(xù)K次匹配成功，則全脈沖數(shù)據(jù)中含有該重點(diǎn)目標(biāo)，搜索成功，更新參數(shù)。

上述方法的脈沖樣本圖序列相似性搜索算法的復(fù)雜度為O（ML0），L0是待識(shí)別脈沖的長(zhǎng)度。若M和L0值大的話，算法效率低。本文在進(jìn)行工程實(shí)現(xiàn)時(shí)又提出一種忽略重疊優(yōu)化算法，該算法的主要思想就是盡可能讓匹配序列向右“滑動(dòng)”盡可能遠(yuǎn)的一段距離后，再繼續(xù)進(jìn)行比較。因?yàn)樵诖嬖谥攸c(diǎn)目標(biāo)的情況下，已知脈沖樣本圖肯定是待識(shí)別全脈沖序列是的子序列，故不需要考慮重疊的情況。在脈沖樣本圖在向右滑動(dòng)的過(guò)程中只要匹配上了，就可以將脈沖樣本圖向右滑動(dòng)它的長(zhǎng)度距離，沒(méi)有匹配時(shí)還是向后移動(dòng)一個(gè)脈沖，這時(shí)算法復(fù)雜度為O（M2）。如圖3所示，不考慮重疊時(shí)，在相似序列很多或者匹配序列很長(zhǎng)的時(shí)候可以節(jié)省許多的比較時(shí)間。

圖3 脈沖樣本圖忽略重疊優(yōu)化算法示意圖

如果第i個(gè)脈沖在TOA達(dá)到最大級(jí)差時(shí)，沒(méi)有與脈沖樣本圖第一個(gè)脈沖匹配，那么應(yīng)用同樣的方法到第i+1個(gè)脈沖。重復(fù)以上過(guò)程。

該方法既對(duì)全脈沖數(shù)據(jù)進(jìn)行了分選，又識(shí)別了重點(diǎn)目標(biāo)，可以根據(jù)識(shí)別的結(jié)果更新重點(diǎn)目標(biāo)的參數(shù)，特別是經(jīng)、緯度信息，可以實(shí)時(shí)跟蹤重點(diǎn)目標(biāo)的位置及其部署情況。

2.3 快速篩選識(shí)別的結(jié)果判定

從全脈沖數(shù)據(jù)與重點(diǎn)目標(biāo)脈沖樣本圖的匹配過(guò)程可以看出，匹配脈沖的提取相當(dāng)于利用已知重點(diǎn)目標(biāo)的知識(shí)對(duì)全脈沖數(shù)據(jù)進(jìn)行分選。在實(shí)際環(huán)境中，雷達(dá)對(duì)抗偵察接收設(shè)備對(duì)不同雷達(dá)輻射源的脈沖截獲數(shù)量是不同的。如在一段時(shí)間內(nèi)偵察獲取了一段脈沖序列，在其中有的雷達(dá)輻射源可能僅有數(shù)個(gè)脈沖，有的雷達(dá)輻射源則可能具有幾十個(gè)脈沖。利用這些雷達(dá)的脈沖樣本圖對(duì)其進(jìn)行匹配脈沖提取時(shí)，獲取的匹配脈沖數(shù)量是不同的。由于噪聲或其他因素影響，甚至可能其他雷達(dá)的脈沖樣本圖也能提取較少數(shù)量的脈沖。因此，需要對(duì)提取出的匹配脈沖數(shù)量進(jìn)行判別，以確定提取出的匹配脈沖是否為脈沖樣本圖所屬的重點(diǎn)目標(biāo)發(fā)射。這里給出其判別準(zhǔn)則：

①若脈沖樣本圖獲取的匹配脈沖數(shù)N≥Nthreshold時(shí)，則判定所屬的重點(diǎn)目標(biāo)存在于全脈沖數(shù)據(jù)包中；

②若脈沖樣本圖獲取的匹配脈沖數(shù)N

令全脈沖數(shù)據(jù)第1個(gè)脈沖的到達(dá)時(shí)間為Tbeg，最后一個(gè)脈沖的到達(dá)時(shí)間為Tend。 則

其中L為脈沖樣本圖中脈沖數(shù)量，PRIFrame為脈沖樣本圖中脈沖時(shí)間間隔總和，A為偵察接收設(shè)備的脈沖漏失率，P為可接受的脈沖匹配漏失率，其取值可以視不同情況而定（通常依據(jù)全脈沖數(shù)據(jù)的脈沖流密度進(jìn)行取值，取值范圍為0.5~0.9）。

3 仿真實(shí)驗(yàn)分析

為了驗(yàn)證上述方法的有效性和具體的識(shí)別效果，文中從相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)中選取了5部雷達(dá)進(jìn)行仿真驗(yàn)證，具體參數(shù)如表1所示：

表1 雷達(dá)信號(hào)參數(shù)表

上述雷達(dá)所對(duì)應(yīng)的脈沖樣本圖分別稱為脈沖樣本圖模板序列I-V。利用上述雷達(dá)信號(hào)參數(shù)對(duì)雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行仿真，仿真產(chǎn)生的雷達(dá)信號(hào)在時(shí)域上相互疊加。假設(shè)這些雷達(dá)輻射源已處于偵察天線的測(cè)向分辨率內(nèi)，產(chǎn)生的方位信息極為接近或相同，利用方位信息無(wú)法進(jìn)行準(zhǔn)確分選，同時(shí)由于設(shè)置的載頻參數(shù)較為接近，無(wú)法繼續(xù)進(jìn)行頻率稀釋。利用模板序列對(duì)這些時(shí)域上相互疊加的脈沖信號(hào)進(jìn)行識(shí)別。仿真產(chǎn)生的全脈沖數(shù)據(jù)為所有5部雷達(dá)信號(hào)混合，假設(shè)沒(méi)有噪聲。全脈沖數(shù)據(jù)仿真時(shí)間為0.1 s，閾值計(jì)算中A=0，P=0.7。用脈沖樣本圖TOA差級(jí)算法對(duì)全脈沖數(shù)據(jù)的匹配結(jié)果如表2所示。

表2 無(wú)噪聲時(shí)模板序列對(duì)全脈沖數(shù)據(jù)的匹配結(jié)果

從表2的仿真結(jié)果可以看出該算法識(shí)別的正確性很高。尤其是對(duì)重頻參差雷達(dá)的匹配率更高，這是由于基于脈沖樣本圖的重點(diǎn)目標(biāo)快速篩選時(shí)利用有序的多個(gè)脈沖同時(shí)匹配，而重頻參差信號(hào)的樣本圖本身就是有序的多個(gè)脈沖，傳統(tǒng)的識(shí)別方法一般都沒(méi)有用它的時(shí)序信息，因此，脈沖樣本圖法對(duì)重頻參差雷達(dá)的篩選比傳統(tǒng)方法更準(zhǔn)確更快速。

為了研究噪聲對(duì)脈沖匹配的影響，仿真產(chǎn)生全脈沖數(shù)據(jù)，為所有5部雷達(dá)信號(hào)混合，噪聲引起的參數(shù)測(cè)量誤差標(biāo)準(zhǔn)差為已知參數(shù)數(shù)值的10%，進(jìn)行50次Monte Carlo實(shí)驗(yàn)，全脈沖數(shù)據(jù)仿真時(shí)間均為0.1 s，閾值計(jì)算中A=0，P=0.7。模板序列對(duì)待識(shí)別序列的匹配結(jié)果如表3所示。

從表3的仿真結(jié)果可以看出：在噪聲引起的參數(shù)測(cè)量誤差標(biāo)準(zhǔn)差為已知參數(shù)數(shù)值的10%時(shí)，本文方法仍然有較高的正確識(shí)別率。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境中的重點(diǎn)輻射源目標(biāo)，研究了基于脈沖樣本圖的快速篩選識(shí)別方法，提出了一種脈沖樣本圖TOA差級(jí)與忽略重疊優(yōu)化聯(lián)合算法，同時(shí)給出了識(shí)別判定準(zhǔn)則，該算法無(wú)需遍歷全脈沖數(shù)據(jù)的每一個(gè)脈沖，且在脈沖樣本圖匹配滑動(dòng)過(guò)程中，避免了重復(fù)匹配，整個(gè)過(guò)程不需要進(jìn)行傳統(tǒng)識(shí)別方法中的特征提取，分選識(shí)別能夠同步完成，門限設(shè)定更加合理，提高了識(shí)別的準(zhǔn)確率，降低了漏警概率，實(shí)時(shí)性高。因而在電磁環(huán)境較為復(fù)雜的環(huán)境中，對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的告警系統(tǒng)中，本方法具有很高的實(shí)用價(jià)值。

表3 有噪聲時(shí)模板序列對(duì)全脈沖數(shù)據(jù)的匹配結(jié)果

［1］趙國(guó)慶.雷達(dá)對(duì)抗原理［M］.西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2009.

［2］龔亮亮，羅景青，吳世龍.一種基于模板脈沖序列的雷達(dá)輻射源識(shí)別方法 ［J］.現(xiàn)代防御技術(shù)，2008，36（5）:130-134.

［3］羅景青，王杰貴.探討一種新的雷達(dá)信號(hào)描述方式和識(shí)別技術(shù)［J］.電子對(duì)抗，2009（6）:9-12.

［4］劉凱，王杰貴.基于SPA和滑窗技術(shù)的重點(diǎn)雷達(dá)輻射源快速識(shí)別［J］.現(xiàn)代防御，2014，42（2）：150-155.

［5］曠平昌，王杰貴，羅景青.基于脈沖樣本圖和Vague集的雷達(dá)輻射源識(shí)別［J］.宇航學(xué)報(bào)，2011，32（7）:1639-1644.

［6］馬爽，王瑩桂，柳征，等.基于序列對(duì)比的多功能雷達(dá)搜索規(guī)律識(shí)別方法［J］.電子學(xué)報(bào)，2012，7（40）:1434-1439.

Analysison Fast Filtration and Recognition Algorithm of Key Radar Radiation Source

ZHANGPeng-cheng1，WANG Jie-gui1，KUANGPing-chang2，KONGHui1
（1.Electronic Engineering Institute，Hefei230037，China；2.Xichang Satellite Launch Center，Xichang 615000，China）

Aiming at the process of radiation source recognition needs along time and high threat level radiation source can not be found in time in compex electromagnetic circumstance，the fast filtration and recognition of key radiation source targets based on pulse sample figure are mainly researched in this paper and a algorithm based on pulse sample figure level of TOA difference is also proposed.The process uses the full pulse which has been simply disposed matching the pulse sample figure of the key radiation source and then outputs the key radiation source target recognition results after ignoring the overlap matching.The filtration and recognition can complete synchronously.The computational complexity is small and the speed of filtration and recognition is fast.Simulation results show that this method can recognize the key radiation source fast and efectively，and also has high engineering application value.

pulse sample figure，key radiation soure，fast recognition，levelof TOA difference

TN959

A

1002-0640（2015）11-0031-05

2014-10-05

2014-11-15

國(guó)家自然科學(xué)基金（60801044）；預(yù)研基金資助項(xiàng)目（9140A21030209JB3901）

張鵬程（1990- ），男，陜西洛川人，碩士研究生。研究方向：雷達(dá)及雷達(dá)對(duì)抗理論與技術(shù)。