基于多级箱与深度森林的雷达信号分选算法OA北大核心CSTPCD
The Radar Signal Deinterleaving Algorithm Based on Multi-Level Bin and Deep Forest
针对复杂电磁环境下大范围抖动、滑变等特殊类型雷达信号难以分选,脉冲重复周期(Pulse Repetition Interval,PRI)估计精度低,脉冲序列搜索效果不佳等问题,提出一种基于PRI多级箱与深度森林的雷达信号单参数分选算法.该算法利用PRI多级箱结构进行PRI变换,提升针对特殊类型雷达的分选正确率.在多级箱中的脉冲对个数与PRI变换结果中,提取雷达信号PRI边界特征,将不同电磁环境下特殊类型雷达信号PRI边界特征混合,通过平滑滤波器增强特征,训练深度森林预测完整雷达信号PRI范围,从而校正中心PRI估计值.最后依据PRI中心值与变化范围,搜索提取脉冲序列,完成分选.仿真实验表明,所提算法可在复杂电磁环境下,对大范围抖动、单线性滑变、双线性滑变、锯齿波滑变以及正弦滑变等特殊类型雷达信号进行有效分选,PRI范围预测效果在原始深度森林基础上提升14％,PRI估计误差降低75％.
张春杰;刘俞辰;司伟建
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150001哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室,黑龙江哈尔滨150001哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150001
信息技术与安全科学
电子侦察特殊类型雷达信号多级箱深度森林PRI估计PRI范围
《电子学报》 2022 (6)
融合单接入点信道状态信息与惯性传感器的高可用室内定位方法研究
1351-1358,8
国家自然科学基金(No.61801143,No.61971155)黑龙江省自然科学基金(No.LH2020F019)
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