多通道电子侦察系统中信号分选算法研究

资 源 简 介

多通道电子侦察系统中信号分选算法研究

详 情 说 明

多通道电子侦察系统中的信号分选算法是雷达信号处理领域的核心技术之一。其核心任务是从复杂的电磁环境中分离出不同辐射源发出的脉冲信号，为后续的信号分析和参数估计奠定基础。

系统采用并行多通道接收架构，每个通道独立完成信号采集和参数测量。关键的脉冲描述字（PDW）包含载频、脉宽、到达时间等特征参数，这些参数构成后续分选的基础特征向量。面对现代电子战中日益复杂的信号环境，传统的基于参数门限的分选方法已难以应对。

目前主流的分选算法主要分为三类：基于序列差分的TOA分选算法适用于固定重频信号；基于聚类的多维参数分选算法能处理复杂调制信号；基于机器学习的智能分选算法则展现出良好的环境适应性。其中，改进的DBSCAN聚类算法通过自适应密度阈值，能有效解决传统算法对参数敏感的问题。

在实际工程实现中，算法需要解决三个关键问题：实时性要求下的计算复杂度控制、参数交叠信号的正确分离、以及高密度信号环境下的分选稳定性。采用特征加权和分级处理策略可以显著提升系统性能。未来的研究方向将集中在深度学习在信号分选中的应用，以及针对新型复杂调制信号的自适应分选方法。