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针对传统脉冲重复间隔(PRI)分选算法在估计PRI方面存在的不足,提出了一种对PRI周期信号的周期进行精确估计的算法。该算法首先从待分选脉冲序列中提取出属于一部雷达的脉冲样本,然后利用同余方程的余数周期性质对该雷达脉冲序列的PRI进行精确的估计。相对于传统的PRI估计算法,该算法有效地消除了TOA量化误差对PRI估计造成的影响,可以精确地估计出雷达脉冲序列的准确 PRI数值,从而能够更好地满足信号分选算法的处理需求。理论推导及仿真实验均表明了该算法的有效性。  相似文献   
2.
针对传统的动态关联算法在脉冲序列抽取方面存在的不足,提出了一种基于最长路径原理的脉冲序列抽取算法.该算法首先将待抽取的脉冲序列转换为一个经过拓扑排序的有向无环图,然后求解该有向无环图的最长路径,最后根据该最长路径抽取出相应的脉冲序列.相比较于传统的动态关联算法,基于最长路径的算法性能受设置的容差大小的影响较小,可以有效地提高脉冲序列抽取的正确率,并且具有较高的稳定性,从而能够更好地满足信号分选算法的实际工程需要.仿真实验表明了该算法的有效性.  相似文献   
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