基于MATLAB的SDIF信号分选算法实现

资 源 简 介

该项目实现了序列差直方图(SDIF)算法，专用于雷达脉冲序列分析。能够对输入的脉冲流进行去交错处理，有效分选出不同雷达信号类型，包括构建脉冲到达时间序列和信号分选等功能。

详 情 说 明

SDIF信号分选算法在雷达脉冲序列分析中的应用

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现了序列差直方图(SDIF)信号分选算法，专门用于雷达脉冲序列分析。通过对脉冲到达时间(TOA)序列进行统计分析，项目能够有效识别和分离复杂电磁环境中的多种雷达信号类型，包括固定重频、抖动重频、滑变重频和参差重频信号。

功能特性

• 多类型信号分选: 支持四种典型雷达信号的重频模式识别
• 智能峰值检测: 采用自适应阈值算法自动识别SDIF直方图中的显著峰值
• 多级聚类分析: 结合时间参数和频率参数实现脉冲的精确分类
• 可视化分析: 提供直观的图形界面展示分选过程和结果
• 性能评估: 自动生成分选准确率、漏检率等量化指标报告

使用方法

数据准备

准备脉冲描述字(PDW)矩阵，包含以下列数据：

• 第1列: 脉冲到达时间(TOA)，单位微秒
• 第2列: 脉冲载频(RF)，单位MHz
• 第3列: 脉冲幅度(PA)，单位dBm
• 第4列: 脉冲宽度(PW)，单位微秒
• 第5列: 方位角(AOA)，单位度

参数配置

设置采样率和分选参数：

• 采样率：根据实际数据特性设置
• 阈值参数：调整峰值检测灵敏度
• 聚类参数：优化信号分类精度

执行分选

运行主程序，系统将自动完成以下流程：

1. 读取输入数据并进行预处理
2. 构建多级序列差直方图
3. 检测重频候选值
4. 执行脉冲聚类分选
5. 输出分选结果和可视化图形

结果分析

查看生成的输出文件：

• 分选结果结构体：包含各信号的类型、重频值和对应脉冲索引
• SDIF直方图：展示时间差统计分布
• 分类结果图：以不同颜色标识各信号脉冲
• 分析报告：提供分选性能评估指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱（用于聚类分析）
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理大规模数据）

文件说明

主程序文件实现了项目的核心分选流程，主要包括脉冲数据读取与验证、序列差直方图的多级构建、基于峰值检测的重频值提取、结合脉冲参数特征的聚类分选算法、分选结果的结构化输出以及直方图和脉冲分类结果的可视化展示功能。该文件整合了所有关键算法模块，通过参数化配置支持不同场景下的雷达信号分选需求。