李江浩 ，季華益 ，羅佳奕，周 鈞 ，余仲陽(yáng) ，李煊鵬

（1.中國(guó)航天科工集團(tuán)8511 研究所，江蘇 南京 210007；2.東南大學(xué)儀器科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 南京 211189）

0 引言

信號(hào)分選是將時(shí)域上相互重疊的多部雷達(dá)脈沖序列重新劃分為多個(gè)獨(dú)立脈沖序列的過(guò)程，作為雷達(dá)信號(hào)偵察數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)，歷來(lái)受到國(guó)內(nèi)外廣泛關(guān)注?；诿}沖描述字（PDW）的信號(hào)分選方案通常分為預(yù)分選和主分選2 層。預(yù)分選階段利用常規(guī)雷達(dá)脈沖載頻（RF）、脈寬（PW）、到達(dá)角（AOA）等參數(shù)短時(shí)間內(nèi)保持不變的特性，對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行聚類(lèi)實(shí)現(xiàn)初步分選，采用的聚類(lèi)方法包括基于密度的DBSCAN 聚類(lèi)方法、基于統(tǒng)計(jì)的網(wǎng)格聚類(lèi)方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的支持向量機(jī)聚類(lèi)方法。主分選階段利用脈沖TOA 參數(shù)估計(jì)輻射源脈沖重復(fù)間隔（PRI）實(shí)現(xiàn)分選，主要方法包括動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)法、脈沖時(shí)差直方圖法、PRI 變換法和平面變換法。隨著電子技術(shù)的發(fā)展，雷達(dá)輻射源數(shù)量急劇增多，脈間調(diào)制方式日益復(fù)雜，使基于固定參數(shù)的分選方法受到很大挑戰(zhàn)。

旋轉(zhuǎn)長(zhǎng)基線干涉儀（RLBI）通過(guò)自身基線旋轉(zhuǎn)測(cè)量各個(gè)方向上輻射源信號(hào)的相位差，累積一段時(shí)間內(nèi)相位差數(shù)據(jù)以估計(jì)來(lái)波方向。與傳統(tǒng)固定基線陣列干涉儀相比，旋轉(zhuǎn)基線干涉儀只需要雙陣元即可完成測(cè)向，系統(tǒng)復(fù)雜性和通道一致性要求低。為提高定位精度，旋轉(zhuǎn)干涉儀基線長(zhǎng)度通常遠(yuǎn)大于信號(hào)波長(zhǎng)，導(dǎo)致脈沖相位差測(cè)量存在模糊，無(wú)法直接估計(jì)來(lái)波方向，在預(yù)分選階段無(wú)法利用AOA 參數(shù)，準(zhǔn)確性嚴(yán)重下降。文獻(xiàn)[8]提出了一種基于多次模糊測(cè)相結(jié)果的多假設(shè)非線性最小二乘測(cè)向算法，能夠利用3 次脈沖相位信息完成測(cè)向，但是多目標(biāo)情況下必須首先進(jìn)行信號(hào)分選。文獻(xiàn)[9]針對(duì)陣列旋轉(zhuǎn)干涉儀測(cè)向提出了一種基于多重信號(hào)分類(lèi)算法估計(jì)目標(biāo)角度和利用角度曲線霍夫變換進(jìn)行解模糊的多目標(biāo)測(cè)向方法，但僅能應(yīng)用于目標(biāo)數(shù)量小于陣列數(shù)量的情況，無(wú)法用于一般干涉儀測(cè)向。文獻(xiàn)[10]提出了一種基于機(jī)械掃描天線工作時(shí)脈沖幅度呈拋物線變化規(guī)律的脈沖序列提取方法，但是無(wú)法應(yīng)用于電掃描天線。

針對(duì)以上問(wèn)題，本文提出了一種將多分辨率網(wǎng)格聚類(lèi)和霍夫變換相結(jié)合的信號(hào)分選方法：首先對(duì)脈沖頻率進(jìn)行聚類(lèi)，區(qū)分不同頻率輻射源，降低信號(hào)交疊程度；再將脈沖映射到時(shí)間-相位圖像中，可見(jiàn)同一脈沖序列的相位參數(shù)短時(shí)間內(nèi)呈分段線性變化，利用霍夫變換提取圖像中的線性特征，檢測(cè)不同來(lái)波方向的信號(hào)；最后利用相位周期延拓，合并同一脈沖序列對(duì)應(yīng)的多條時(shí)間-相位線段，完成信號(hào)分選。仿真實(shí)驗(yàn)證明了方法的有效性。與傳統(tǒng)方法相比，本方法在能夠在分選階段區(qū)分不同方位的脈沖序列，在一定程度上減小了輻射源PRI 調(diào)制方式變化對(duì)分選造成的影響，具有更高的可靠性。

1 旋轉(zhuǎn)干涉儀測(cè)向模型

旋轉(zhuǎn)干涉儀測(cè)向模型如圖1 所示。定義干涉儀參考陣元位置為原點(diǎn)，基線旋轉(zhuǎn)平面為平面，建立空間直角坐標(biāo)系。干涉儀基線長(zhǎng)度為，繞原點(diǎn)逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，角速度為。輻射源位于點(diǎn)，定義輻射源方向矢量在平面上的投影與軸正方向的夾角為方位角，與基線旋轉(zhuǎn)平面的夾角為俯仰角。隨著基線旋轉(zhuǎn)，輻射源信號(hào)相位差因入射方向變化而周期性變化。

圖1 旋轉(zhuǎn)干涉儀測(cè)向模型

假設(shè)= 0 時(shí)刻基線的旋轉(zhuǎn)角為，則基線方向向量的表達(dá)式為：

在遠(yuǎn)場(chǎng)條件下，輻射源電磁波可以認(rèn)為是平面波，則來(lái)波方向上的單位矢量可以表示為：

雷達(dá)脈沖信號(hào)持續(xù)時(shí)間通常遠(yuǎn)小于基線旋轉(zhuǎn)周期，在信號(hào)持續(xù)時(shí)間內(nèi)，可以認(rèn)為基線的位置是固定的。根據(jù)固定基線干涉儀遠(yuǎn)場(chǎng)測(cè)向模型，可以得到兩陣元接收信號(hào)的相位差Δ為：

定義=cos/，=-，可以將相位差表達(dá)式改寫(xiě)為：

由式(4)可知，目標(biāo)信號(hào)的相位差呈余弦規(guī)律變化，如圖2 所示。其中幅度由基線長(zhǎng)度、波長(zhǎng)和俯仰角共同決定，初相由方位角決定。

圖2 輻射源信號(hào)相位差

當(dāng)大于1 時(shí)，陣元間相位差超過(guò)2π，導(dǎo)致相位差測(cè)量出現(xiàn)模糊，此時(shí)相位差測(cè)量值表達(dá)式為為：

為提高旋轉(zhuǎn)干涉儀測(cè)向精度，通常有?，導(dǎo)致相位曲線的幅值遠(yuǎn)大于1，使部分區(qū)間內(nèi)輻射源相位曲線由余弦曲線退化為直線。此時(shí)輻射源脈沖信號(hào)相位差測(cè)量結(jié)果如圖3 所示。

圖3 輻射源信號(hào)相位差測(cè)量結(jié)果

在多目標(biāo)情況下，不同位置、頻率的輻射源脈沖序列相位變化特征不同，其特征如圖4 所示。在圖4（a）中，多目標(biāo)脈沖序列的真實(shí)相位差呈現(xiàn)為多條正弦曲線，其幅度和初相參數(shù)分別對(duì)應(yīng)了信號(hào)頻率、俯仰角和方位角。在圖4（b）中，由于相位模糊的影響，相位差在干涉儀測(cè)量結(jié)果在部分區(qū)間仍然保持明顯的正弦曲線變化特征，在大多數(shù)區(qū)間內(nèi)退化為多條相交的直線。通過(guò)檢測(cè)屬于同一脈沖序列的相位變化曲線，可以分選多目標(biāo)情況下不同位置、頻率輻射源信號(hào)。

圖4 多目標(biāo)信號(hào)相位差

2 基于頻率和相位的信號(hào)分選算法原理

根據(jù)以上分析，本文采用頻率預(yù)分選、時(shí)間-相位主分選和脈沖提取的3 層分選方案。下面對(duì)每一層的分選作詳細(xì)說(shuō)明，算法流程如圖5 所示。

圖5 基于頻率和相位的輻射源信號(hào)分選流程

2.1 頻率預(yù)分選

雷達(dá)脈沖信號(hào)在頻率上的分布特性受到輻射源數(shù)量、輻射源工作頻率、接收機(jī)測(cè)頻精度等多種因素影響，不同時(shí)刻、頻段下信號(hào)頻率的分布特性存在差異，采用固定參數(shù)的聚類(lèi)方法難以滿足所有情形。因此本文采用基于自適應(yīng)閾值的多分辨率網(wǎng)格空間聚類(lèi)算法。

網(wǎng)格空間聚類(lèi)算法首先將頻率區(qū)間分割為多個(gè)互不重疊的子區(qū)間，計(jì)算各個(gè)區(qū)間內(nèi)脈沖的數(shù)量，根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果計(jì)算自適應(yīng)閾值，將子區(qū)間分為有效區(qū)間和噪聲區(qū)間?；诰W(wǎng)格統(tǒng)計(jì)的結(jié)果，將相鄰的有效區(qū)間聚為一類(lèi)，對(duì)載頻跨度較大的聚類(lèi)做進(jìn)一步分割和聚類(lèi)，得到最終的聚類(lèi)結(jié)果。聚類(lèi)算法步驟如下：

輸入：脈沖頻率，首次統(tǒng)計(jì)時(shí)的區(qū)間長(zhǎng)度，需要進(jìn)一步聚類(lèi)的區(qū)間長(zhǎng)度，最多迭代分割次數(shù)。

輸出：區(qū)間分割結(jié)果。

Step1：根據(jù)接收機(jī)工作頻帶將脈沖頻率數(shù)據(jù)歸一化，方法為=（-）/（-），其中、分別為脈沖頻率最大值和最小值。

Step2：均勻劃分待聚類(lèi)頻率區(qū)間，長(zhǎng)度為, 首次劃分時(shí)=。

Step3：統(tǒng)計(jì)每個(gè)頻率區(qū)間內(nèi)的脈沖密度。

Step4：計(jì)算自適應(yīng)閾值，將網(wǎng)格標(biāo)記為高峰區(qū)間和低谷區(qū)間。

Step5：合并連續(xù)高峰區(qū)間。

Step6：如果區(qū)間長(zhǎng)度大于l，重復(fù)Step2—Step5，直到迭代分割次數(shù)達(dá)到。

本方法使用一維最大類(lèi)間方差法計(jì)算出類(lèi)間區(qū)分度最大的閾值。最大類(lèi)間方差將統(tǒng)計(jì)區(qū)間劃分為高峰頻段和低谷頻段，并統(tǒng)計(jì)高峰頻段和低谷頻段脈沖數(shù)量之間的方差。高峰頻段和低谷頻段的類(lèi)間方差越大，說(shuō)明高峰頻段和低谷頻段之間的脈沖數(shù)量差異越大。當(dāng)類(lèi)間方差達(dá)到最大時(shí)，頻段劃分效果最好，此時(shí)選取的閾值為最佳閾值。

類(lèi)間方差的定義為：

式中，為類(lèi)間方差，為所有區(qū)間脈沖數(shù)量均值，和分別為高峰區(qū)間和低谷區(qū)間的脈沖數(shù)量均值，和分別為高峰區(qū)間和低谷區(qū)間數(shù)量占總區(qū)間數(shù)量之比。

本文采用搜索法計(jì)算最大類(lèi)間方差，步驟如下：

Step1：統(tǒng)計(jì)當(dāng)前待劃分頻段內(nèi)頻率區(qū)間脈沖數(shù)最大值和最小值，將=[,]，作為候選閾值集合。

Step2：遍歷所有候選閾值，將頻率區(qū)間劃分為高峰區(qū)間和低谷區(qū)間，計(jì)算每個(gè)閾值對(duì)應(yīng)的類(lèi)間方差。

Step3：獲取Step2 中類(lèi)間方差最大時(shí)對(duì)應(yīng)的候選閾值，將其作為最佳閾值，得到區(qū)間劃分結(jié)果。

2.2 圖像空間轉(zhuǎn)換與線性特征檢出

圖像空間轉(zhuǎn)換是將脈沖流轉(zhuǎn)換為到達(dá)時(shí)間-相位(TOA-PH)二維圖像的過(guò)程，脈沖TOA-PH 圖像如圖6 所示。針對(duì)頻率預(yù)分選過(guò)程輸出的某個(gè)有效頻段，首先將TOA-PH 空間離散化為均勻且不重疊的網(wǎng)格，統(tǒng)計(jì)每個(gè)TOA-PH 網(wǎng)格內(nèi)脈沖的數(shù)量,獲得二維統(tǒng)計(jì)直方圖，進(jìn)行歸一化操作，得到如圖6（a）所示TOA-PH 灰度圖像?；叶容^高說(shuō)明該時(shí)間段內(nèi)脈沖密度較大，存在輻射源信號(hào)的可能性大。經(jīng)過(guò)圖像轉(zhuǎn)換，將時(shí)間域中信號(hào)相位隨基線旋轉(zhuǎn)的變化特征轉(zhuǎn)換為圖像空間中時(shí)間-相位直線幾何特征。

為提高分選準(zhǔn)確率，采用中值濾波對(duì)灰度圖像進(jìn)行降噪處理。在灰度圖像中，各個(gè)脈沖信號(hào)的時(shí)間密度不同，使得灰度圖像中部分信號(hào)的直線特征不明顯，因此采用最大類(lèi)間方差法對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理。通過(guò)二值化處理，將網(wǎng)格分成有效（存在信號(hào)）和無(wú)效（不存在信號(hào)）2 部分，去除部分噪聲點(diǎn)，提高直線特征檢測(cè)準(zhǔn)確率。濾波后TOA-PH 圖像如圖6（b）所示。

圖6 脈沖TOA-PH 圖像

現(xiàn)有的直線檢測(cè)方法主要有基于梯度信息的直線檢測(cè)算法和基于霍夫變換的直線檢測(cè)算法?；谔荻刃畔⒌闹本€檢測(cè)方法主要是對(duì)局部區(qū)域內(nèi)梯度方向一致的像素點(diǎn)進(jìn)行合并，達(dá)到檢測(cè)直線的目的。此方法具有參數(shù)自適應(yīng)性，并且檢測(cè)精度高。但在TOA-PH 圖像中，多個(gè)輻射源脈沖序列的相位特征直線存在交叉和重疊，使用梯度檢測(cè)容易得到錯(cuò)誤的檢測(cè)結(jié)果，且由于圖像背景單一，梯度信息較難有效利用。因此本文采用基于霍夫變換的直線檢測(cè)算法。

霍夫變換檢測(cè)是一種全局的擬合算法，主要通過(guò)擬合給定曲線的參數(shù)方程完成曲線檢測(cè)?；舴蜃儞Q將給定曲線方差的未定參數(shù)組成的空間稱為霍夫空間，運(yùn)用2 個(gè)坐標(biāo)空間之間的變換，將在一個(gè)空間中具有相同形狀的曲線或直線映射到另一個(gè)坐標(biāo)空間的一個(gè)點(diǎn)上形成峰值，從而把檢測(cè)任意形狀的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為霍夫空間內(nèi)統(tǒng)計(jì)峰值問(wèn)題。

在二維TOA-PH 平面中，每個(gè)脈沖PDW對(duì)應(yīng)一個(gè)點(diǎn)(x, y)，2 個(gè)脈沖 PDW和 PDW可以在 TOA-PH平面中確定一條直線，稱為相位直線。得到相位直線如圖7 所示，其方程的表達(dá)式為：

圖7 TOA-PH 平面內(nèi)相位直線

式中，為直線離原點(diǎn)的距離，為直線到原點(diǎn)的垂線的方向角。

根據(jù)以上推導(dǎo)，可以相同方式將TOA-PH 平面內(nèi)的單個(gè)點(diǎn)在霍夫平面內(nèi)映射為一條正弦曲線。多個(gè)位于同一條直線上的點(diǎn)滿足相同的直線參數(shù)方程，在霍夫平面內(nèi)體現(xiàn)為其對(duì)應(yīng)的霍夫曲線相交于一點(diǎn)，直線霍夫變換示意圖如圖8 所示。同一交點(diǎn)經(jīng)過(guò)的曲線越多，說(shuō)明該交點(diǎn)對(duì)應(yīng)相位直線上的點(diǎn)越多，存在直線特征的概率越大。選擇可能存在直線的參數(shù)網(wǎng)格，將有效參數(shù)網(wǎng)格對(duì)應(yīng)的直線參數(shù)重新映射到TOA-PH 平面內(nèi)，得到原平面中可能存在的直線。計(jì)算該直線上數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離，將相鄰的數(shù)據(jù)點(diǎn)連接成線段，得到原平面中的線段檢測(cè)結(jié)果。

圖8 直線霍夫變換示意圖

2.3 相位周期延拓與脈沖序列提取

圖 9 為周期延拓前后 TOA-PH 圖像。圖 9（a）顯示了某個(gè)頻段內(nèi)霍夫直線檢測(cè)結(jié)果。由于相位模糊的影響，單個(gè)輻射源脈沖相位曲線被分割為多條模糊點(diǎn)跡，為提取該輻射源所有脈沖，需將屬于同一脈沖序列的模糊點(diǎn)跡合并?？紤]相鄰模糊點(diǎn)跡在相位跳變點(diǎn)處對(duì)應(yīng)的TOA 相同且斜率相似，對(duì)相位進(jìn)行周期延拓，即將當(dāng)前時(shí)段內(nèi)所有脈沖相位由[0, 2π)延展到[0, 4π)，延拓后圖像如圖 9（b）所示。每個(gè) TOA-PH數(shù)據(jù)點(diǎn)經(jīng)延拓都會(huì)在[2π, 4π)區(qū)域相同位置處出現(xiàn)一個(gè)副本，同一輻射源對(duì)應(yīng)的模糊點(diǎn)跡和另一條模糊點(diǎn)跡的副本近似呈一條直線，可由此判斷其是否屬于同一個(gè)輻射源。

圖9 周期延拓前后TOA-PH 圖像

從圖9（b）可看出，由于脈沖TOA 和相位參數(shù)存在隨機(jī)誤差，脈沖序列相位點(diǎn)跡存在一定寬度和斷裂，導(dǎo)致同一條點(diǎn)跡在檢測(cè)結(jié)果中分成多條細(xì)碎線段。為提取同一輻射源的線段，需要對(duì)細(xì)碎線段進(jìn)行聚類(lèi)。同一簇的線段的方向相近，但起點(diǎn)和終點(diǎn)位置存在較大差異。為消除起點(diǎn)和終點(diǎn)位置差異的影響，將線段兩端延長(zhǎng)，截取PH=π 和PH=3π 之間的部分，截取后的霍夫線段如圖10 所示。同一點(diǎn)跡上的霍夫線段截取后上下端點(diǎn)集中于同一位置；同時(shí)不同點(diǎn)跡上的霍夫線段上下端點(diǎn)仍然位于不同位置。進(jìn)而使用二維DBSCAN 算法對(duì)端點(diǎn)位置進(jìn)行聚類(lèi)，合并同一點(diǎn)跡上的多條霍夫線段。圖11 展示了從霍夫線段到輻射源的2 層聚類(lèi)流程。

圖10 截取后的霍夫線段

圖11 霍夫線段聚類(lèi)處理流程

在延拓后的TOA-PH 圖像中，每一條霍夫線段都會(huì)在原圖像區(qū)域和延拓區(qū)域內(nèi)各出現(xiàn)一次。經(jīng)過(guò)聚類(lèi)后，位于原圖像區(qū)域的霍夫線段與前一條相位直線上的霍夫線段聚為一類(lèi)，同時(shí)位于延拓區(qū)域的霍夫線段與后一條相位直線上的霍夫線段聚為一類(lèi)。因此，通過(guò)檢測(cè)2 條霍夫直線是否包含同一條霍夫線段，可以合并為同一個(gè)輻射源。

本文采用最近鄰法提取同一輻射源脈沖序列：首先計(jì)算脈沖和已提取的相位霍夫線段之間的距離，判斷脈沖是否與TOA-PH 空間中的某條霍夫線段相關(guān)聯(lián)，然后根據(jù)霍夫線段與輻射源間的對(duì)應(yīng)關(guān)系得到輻射源脈沖序列。具體步驟如下：

輸入：脈沖距離門(mén)限。

輸出：輻射源脈沖序列。

Step1：在TOA-PH 空間中對(duì)PDW 數(shù)據(jù)點(diǎn)和檢測(cè)得到的霍夫線段歸一化。

Step2：根據(jù)霍夫線段的起點(diǎn)和終點(diǎn)，重新計(jì)算其表達(dá)式=cos+sin。

Step3：計(jì)算每個(gè)脈沖到各個(gè)霍夫線段的距離，并統(tǒng)計(jì)最小值。若小于，將脈沖標(biāo)記為與其最近的霍夫線段序號(hào)，否則脈沖不屬于任一霍夫線段，標(biāo)記為0。

Step4：將所有脈沖標(biāo)記后，根據(jù)霍夫線段聚類(lèi)結(jié)果合并同一輻射源所屬霍夫線段對(duì)應(yīng)的脈沖，得到提取結(jié)果。

3 仿真分析

為驗(yàn)證算法有效性，建立旋轉(zhuǎn)干涉儀模型并進(jìn)行分選仿真實(shí)驗(yàn)。設(shè)置旋轉(zhuǎn)干涉儀基線長(zhǎng)度為2 m，旋轉(zhuǎn)速度為0.5 rad/s，初始相位為0°。接收機(jī)工作頻率為3 000 MHz，帶寬為100 MHz。輻射源參數(shù)如表1所示，假設(shè)脈沖頻率、相位等參數(shù)測(cè)量無(wú)系統(tǒng)誤差，且隨機(jī)誤差服從高斯分布，脈沖相位測(cè)量均方誤差為10°，載頻測(cè)量均方誤差為0.5 MHz。

表1 仿真輻射源參數(shù)

3.1 頻率預(yù)分選

設(shè)置首次劃分區(qū)間長(zhǎng)度= 1 MHz，最大迭代分割次數(shù)為2，需要再次分割的連續(xù)區(qū)間長(zhǎng)度為5 MHz。首次分割后，頻率直方圖如圖12 所示。

圖12 脈沖頻率分布直方圖

經(jīng)過(guò)網(wǎng)格聚類(lèi)，接收機(jī)工作頻段被分割為21 個(gè)有效區(qū)間，結(jié)果如圖13、圖14 所示。圖中有效區(qū)間起始值用紅色直線表示，終止值用黑色直線表示。

圖13 初次聚類(lèi)結(jié)果

圖14 某個(gè)連續(xù)區(qū)間二次聚類(lèi)結(jié)果

根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果，頻率預(yù)分選步驟能夠區(qū)分不同頻率的輻射源脈沖，從而降低了TOA-PH 空間的脈沖密度，提高了相位直線檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3.2 相位直線檢測(cè)

選取有效頻段，統(tǒng)計(jì)頻段內(nèi)的脈沖在TOA-PH 平面內(nèi)的分布，得到如圖15 所示的TOA-PH 灰度圖像。使用中值濾波和OTSU 大津算法進(jìn)行降噪和二值化處理，利用霍夫變換檢測(cè)TOA-PH 空間中的相位直線。

圖15 TOA-PH 灰度圖像

圖15—17 展示了某個(gè)有效頻段內(nèi)脈沖相位直線提取結(jié)果，該頻段內(nèi)存在3 個(gè)輻射源。比較圖15 和圖16，可見(jiàn)濾波后的二值化圖像中相位直線特征更加明顯。圖17 用不同顏色的直線標(biāo)記不同輻射源的脈沖序列，可見(jiàn)3 個(gè)輻射源均被檢出。其中綠色線段對(duì)應(yīng)的輻射源相位斜率差距大，使不同的相位直線未能合并為同一個(gè)輻射源。

圖16 TOA-PH 二值圖像

圖17 霍夫線段檢測(cè)結(jié)果

脈沖分選結(jié)果如表2 所示。根據(jù)分選結(jié)果，可見(jiàn)算法對(duì)頻率固定輻射源分選效果較好，分選準(zhǔn)確率可達(dá)90%以上，脈沖提取準(zhǔn)確率高于85%，且分選性能基本不受PRI 調(diào)制類(lèi)型影響。算法對(duì)頻率捷變輻射源分選準(zhǔn)確率和脈沖提取準(zhǔn)確率較差，原因是捷變頻輻射源脈沖序列散布在不同的頻率聚類(lèi)中，每個(gè)頻段內(nèi)脈沖數(shù)量相對(duì)較少，難以檢出時(shí)間-相位直線特征。

表2 脈沖序列分選結(jié)果

4 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)旋轉(zhuǎn)干涉儀雷達(dá)脈沖信號(hào)分選中的難點(diǎn)，對(duì)雷達(dá)脈沖序列信號(hào)相位隨時(shí)間變化的規(guī)律進(jìn)行了分析，提出了一種基于霍夫變換的脈沖方位分選方法。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)不同頻率、方位輻射源信號(hào)的分選，且分選效果受PRI 調(diào)制方式影響小，魯棒性較好。同時(shí)，該方法也存在一定問(wèn)題，如對(duì)捷變頻輻射源適應(yīng)性較差、霍夫變換運(yùn)算量大等，有待進(jìn)一步研究和完善。