一種新的雷達信號分選方法

式中，σ表示均方差。
通常將經典五參數作為雷達輻射源信號預分選，在此基礎上，再構造分類特征向量[R，σ1一σ2，Np]作為輻射源信號主分選，根據分類特征向量門限，判別出各雷達輻射源信號。

3 仿真結果
仿真選取的雷達信號為：常規脈沖信號(CON)、線性調頻信號(LFM)、相位編碼信號(二相位編碼BPSK，采用7位Barker編碼方式)和頻率編碼信號(二頻率編碼BFSK，采用13位Barker編碼方式)。仿真參數為：A一2，fs=120 MHz，f0=10 MHz，PW=13μs，B=10 MHz，對于二頻率編碼信號，它的兩個頻率fl=10 MHz，f2=2 MHz，信噪比SNR為-6～15 dB。
圖1給出了SNR=0 dB、高斯白噪聲下的瞬時自相關算法的時頻分析圖。

為了確定各特征向量[R，σ1一σ2，Np]的門限，在SNR為一6～15 dB的環境下，對各種典型信號分類特征向量的各分量的取值范圍進行了100次的仿真實驗，所得統計結果列于表1。

從表1可知，R是一個較理想的分類特征。因為在所考察的雷達輻射源信號類中，僅有LFM信號的IF隨采樣時間nT，的變化而線性變化，兩者表現出較好的線性相關特性，具有較大的R值，而其余類信號R值均小于O．1，因此，可選擇O．1作為R的門限，從而將LFM首先分離出來。從表1中Np的統計結果可以判別出BPSK信號，選擇1作為Np的門限。分離出LFM和BPSK信號后，可選擇O．05作為σ1一σ2的門限，大于等于O．05的為BFSK信號，小于O．05的為CON信號。圖2給出了信號判別流程框圖。

4 結 語
瞬時自相關算法瞬時頻率派生特征提取算法，在低信噪比情況下，能夠較好地分選出各雷達輻射源信號，該算法運算量不大，抗噪性能良好，工程應用是一個不錯的研究方向，作者將在以后的工作中繼續對這方面進行深入研究。