雷达系统中PRI/PRF的常见类型及分选分析
雷达系统中PRI/PRF的常见类型及分选分析
雷达系统中的脉冲重复间隔（PRI）和脉冲重复频率（PRF）是至关重要的参数，不仅影响雷达的性能，也是电子对抗中需要重点分析的对象。本文将详细介绍PRI的各种类型及其分选分析方法，帮助读者深入了解这一雷达技术的核心概念。
PulseRepetitionInterval,PRI
脉冲重复间隔(PRI)也叫脉冲重复周期，是两个连续脉冲之间的时间间隔，是脉冲重复频率(PRF)的倒数，PRF则表示每秒发射的脉冲数量，PRI/PRF是雷达系统中一个非常重要的参数，也是干扰机截获和测量的重点。
电子侦察系统对固定、参差等简单PRI调制通常可在去交错时利用统计直方图法加以区分，但抖动、滑变、正弦调制及驻留与切换等复杂体制PRI调制，直方图法无法对其进行识别与区分。
随着电子战信号环境的复杂化及雷达信号形式的多样化，依靠传统的五大参数法进行信号分选时不可避免地会产生参数模糊，影响信号分选的效果。
如果能对分选出的每个雷达脉冲序列的PRI调制特性进行分析，一方面有助于解决参数模糊问题，提高信号分选的可靠性另一方面，PRI调制形式反映了雷达信号的某些特性，对PRI调制类型的正确识别将有助于推定雷达的用途与性能，实现辐射源识别。
固定PRI
雷达采用PRI固定体制是比较常用的，例如常规的动目标显示(MTI)雷达和脉冲多普勒(PD)雷达。由于PRI固定的雷达脉冲序列模型简单，大多数分选算法效果都比较好。固定PRI提供了稳定的信号发射和接收模式，有助于提高雷达系统的可靠性和一致性。
固定PRI信号模式简单，容易被敌方电子对抗系统识别和干扰，并且在多目标环境中，固定PRI信号容易产生距离和速度模糊，影响目标检测和分辨能力。因此在雷达系统中，会使用变动PRI的方式来消除盲速或测距模糊，例如参差PRI、抖动PRI、滑变PRI等，虽然这使得雷达抗干扰能力提高了，但信号处理的复杂度也相应变大了。
PRI参差
PRI参差是指脉冲重复间隔在多个固定值之间循环变化，主要用来消除盲速或测距模糊，PRI参差雷达的脉冲序列可以看成多个PRI的脉冲序列的交错。按照适用于固定PRI的分选方法对其进行分选，分选出多个脉冲序列后，若识别是同一雷达，则进行脉冲序列合并。
PRI脉组参差
通常以固定的几个PRI来回切换，在同一个PRI驻留一定的时间然后切换到另一个。主要用在脉冲多普勒雷达中消除距离模糊、速度模糊的问题，或者消除目标的遮盖(盲距)与盲速等。
滑变PRI
对于滑变PRI调制，其PRI序列变化的规律为周期性单调增加或减少，在达到一个极值时快速地返回到另一个极值。这种PRI调制可以用来消除遮盖(盲距)， 在地形匹配雷达系统中保持固定的信噪比，通过提供固定的高度覆盖来优化俯仰扫描等。
PRI滑变的规律可以因雷达的不同而不同，通常它的子PRI个数要比PRI参差雷达脉冲序列要多，也就是周期性要大，从而比PRI参差难分选。
抖动PRI
PRI在某一固定值(均值)附近随机变化，这个变化量称为抖动量，一般服从高斯或均匀分布。随机抖动量最大可达PRI均值的30%。
在雷达系统设计中，有意的PRI抖动可作为电子保护(EP)措施用于抗干扰。对抖动的量值和类型的判别有助于判定雷达辐射源的类别，这也是ELINT分析者所感兴趣的内容之一。
PRI抖动可以从离散的集合中随机选择，或者在某个范围内进行伪随机变化，这样就增加了分选算法的难度。
信号分选方法
基于PRI直方图的雷达信号分选方法可以有效分选固定PRI信号，通过建立雷达信号脉冲流的PRI直方图，并设定不同的抖动范围，先进行固定信号提取，再进行抖动信号提取。
利用脉冲间隔的变化模式，构建脉冲间隔分布矩阵，通过分析矩阵中的周期性变化来识别参差PRI信号。在提取潜在的PRI后，使用序列搜索算法对脉冲序列进行匹配和分类。该算法通过比较脉冲到达时间（TOA）和PRI特征，分离出参差PRI信号。
利用短时傅里叶变换（STFT）等时频分析方法，可以有效地处理抖动PRI信号的频率变化特性。而通过盲源分离算法（如快速独立分量分析，FastICA），可以在不依赖先验信息的情况下分离出抖动PRI信号。
结合脉冲描述字（PDW）和PRI提取方法，通过构建脉冲序列的特征向量，并利用阈值函数进行PRI匹配和序列搜索，可以有效地分离出不同类型的PRI信号。
