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如今，许多领域都把信号分选的方法应用于实际，但是仍然有很多问题需要我们去改善。其问题在于各个分选算法都有其局限性，只是相对应地解决特定的PRI类型的信号分选有不错的效果，却无法解决其他PRI类型的信号分选问题。而且每个算法的计算量和估计精度无法兼顾。这些算法大致可以分为两类，一类是计算方法简单，也很容易付诸于实际，但是在抗干扰能力方面却无法称心如意；而另一类算法的抗干扰能力强，精度高，但计算量过大，计算过程极其复杂，很难应用于实际。
在许多技术日趋完善的情况下，新的雷达体制在源源不断地涌现，信号分选与识别的能力需要与时俱进，这对于研究工作而言又是一项新的挑战。我们需要深入研究的是，在缩减设备量和计算量的前提下，能够提高雷达信号的实时分选与识别的能力。要想满足这类需求，我们需要对雷达信号的分选算法进行改进，这是一个十分艰巨的任务。
1.2 论文的研究内容
研究的第一步，我们需要针对信号流中分离出的雷达进行数字模拟。其次是通过对测量精度以及测量参数的范围的分析，了解其是如何影响分选结果的。最后需要通过MATLAB软件针对不同的信号源，进行一系列仿真实验，达到最终获取真实PRI值的目的。
能够顺利完成建模的前提下，对于一些早期的信号分选算法进行了深入的研究。经过资料的查阅与筛选，最终选择了累计差直方图法和序列差直方图法，这两种算法的优点是计算速度快以及抗干扰能力强。然而随着雷达对抗的不断发展，传统算法的许多性能却无法满足当今电子战的要求。主要原因是针对PRI不断改变的一些PRI抖动雷达，算法的性能得不到充分的利用。对于这两种算法的缺点，在保证测量精度的同时，需要对序列搜索的方法进行改变。通过研究表明，一种改进的曲线拟合法能够有效地缩减运算量，并提高序列搜索的时效性。
针对复杂的雷达信号分选环境的特点，重点研究了PRI变换，修正PRI变换法等近年来新兴的分选算法。对于PRI变换法而言，此算法对PRI值的估计精度很高，在适应不同调制形式的雷达方面成效显著，可作为最终分选方式。经过修正后，算法的计算速度更快，抗干扰能力更强。在进行一系列改良后，使其能快速适应不同调制形式的雷达，PRI估计精度也有所；通过TOA平面变换，平面中可以显示不同的PRI调制方式，但由于计算量太大导致系统无法负载，本文在此基础上，在主分选之后采用TOA差分的方式进行调制。最后，本文根据上述的两种方法提出了一种综合分选算法，经过试验分析与测试，其在错综复杂的环境下有着较好的信号分选效果。
2 MATLAB软件技术
2.1 软件简介
MATLAB是一个商业数学软件，由美国公司MATHWORKS用于算法开发，数据可视化，数据分析和高层次的技术计算语言和交互式环境的数值计算产生的，主要由两部分组成，即MATLAB和SIMULINK。
MATLAB是matrix和laboratory这两个单词所组成的，意为矩阵实验室，。从1984年开始，MATLAB采用C语言开始编写内核处理器，除去原本的数值计算能力外，另外增加了矩阵计算以及统计图形和主题图等多项功能。这一系列的改变，对于为众多的科学领域提供了全方位的帮助，并拜托了传统的编辑模式。
MATLAB和MATHEMATICA、MAPLE并称为三大数学软件。在权威学术领域以及数学类科技领域，MATLAB被认为是准确，可靠的科学计算标准软件。MATLAB在实际应用当中，扩大了科学研究的范围，加快了人类探索未知领域的步伐，激发了研究人员的创造力。在工作环境中
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