一种基于JANET模型的雷达信号分选方法*

姜在阳，孙思月，李华旺，梁广

(1 中国科学院上海微系统与信息技术研究所，上海 201250；2 中国科学院微小卫星创新研究院，上海 201203； 3 中国科学院大学，北京 100049)

雷达信号分选是现代电子侦察技术的核心技术之一，可实现从密集交错的脉冲数据流中有效分离不同雷达辐射源，是进行辐射源目标有效识别、无源定位的前提。近年来，雷达辐射源数目激增，且信号体制及工作模式日益复杂以提高测量精度及隐蔽性，星载电子侦察系统检测到的脉冲数据庞大而复杂。由于接收机晶振的不稳定性、接收信号的强弱变化，实际应用中脉冲到达时间的测量存在误差，进而造成测得的雷达信号重复周期存在抖动，进一步导致目前工程实践中脉冲信号聚类困难、时序分析可靠性差[1-3]，信号分选工作面临巨大的挑战。另外，为提高电子侦察系统的灵活性、隐蔽性，许多新颖的无源定位体制(如旋转长基线干涉仪[4-5])在实际应用中引起严重的信号脉冲丢失问题，进一步增加了信号分选的难度，降低了分选成功概率及准确性。

传统的雷达信号分选方法主要采用累积差值直方图(cumulative difference histogram,CDIF)[6]和序列差值直方图(sequential difference histogram,SDIF)[7]等方法。这些方法是利用周期性脉冲时间相关原理估计原始脉冲序列中可能存在的脉冲重复间隔并进行序列搜索，实现对雷达辐射源的分选。然而这些分选方法需要从足够长的信号中提取出足够的脉冲重复间隔来满足统计特征[8-9]，在对脉冲进行分组时，可能丢失可用的统计特征[10]。……