出每类雷达辐射源的最优区间型信号特征，增强了区间型信号特 征的分析能力，可以更好地完成雷达辐射源识别任务。
[0040] 如图1所示，本发明包括以下步骤:开始、初始化区间信号特征索引、计算当前信号 特征的分布范围、划分信号特征分布范围、计算各类辐射源的区间分布概率、判断所有信号 特征是否处理完毕、更新信号特征索引、初始化类型索引、计算各类辐射源的类型直方图区 间重合度、输出类型识别最优特征、判断所有类型是否处理完毕、更新类型索引等11个步 骤，最后结束。
[0041 ]在一组η类的雷达辐射源数据Ω中，n取值为大于3的自然数，每条雷达辐射源样本 〇由相同的一组区间型信号特征以及该雷达辐射源样本所属的类型W组成，类型的雷达辐 射源样本集合用Ω j表示，j = l，2, . . .，η，在区间型信号特征s上的取值区间为s〇= [Sol, SciR]，其中sa表示样本〇在信号特征s上的最小取值，SciR表示样本〇在信号特征s上的最大取 值;其特征在于，针对各种类型雷达辐射源的区间型信号特征，采用直方图描述其分布范围 和概率，并比较各种类型雷达辐射源区间型信号特征的分布差异，进而分析各区间类型信 号特征类型识别识别能力，比较其强弱，输出每类雷达辐射源的最优区间型信号特征。该方 法包括以下具体步骤：
[0042]步骤1，初始化区间信号特征索引：设置区间信号特征索引fid为l，fid=l，当前信 号特征用s表示；
[0043]步骤2,计算当前信号特征的分布范围：当前信号特征s的分布范围R用所有辐射源 样本分布的最小值Rmin和最大值Rmx表示，g卩R=[Rmin，Rmx]，具体计算公式如下：
[0044] Rmin=min(s〇L)〇eQ (1)，
[0045] Rmax=max(s〇R)〇eQ (2)，
[0046] 0e Ω表示η类的雷达辐射源数据Ω中的所有样本；
[0047] 步骤3,划分信号特征分布范围：将区间信号特征s的分布范围R均匀划分成为 NumB 1 k个直方图区间，11、12、......和 I NumBlk ;
[0048]步骤4，计算各类福射源的区间分布概率:定义f requencyij为直方图区间Ii上雷达 辐射源类型cj的样本出现的频率，其中1 < i <NumBlk，l < j <n，直方图区间频率 frequencyij的计算公式如下：
[0050]其中，0￡0」表示辐射源类型的样本；
[0051]令每类雷达福射源Cj样本数为Numj = I Ω j I，定义Pij为直方图区间Ii上类型Cj的样 本的直方图区间分布概率为直方图区间频率frequency^除以每类雷达辐射源q样本数 Numj，其计算公式如下：
[0053] 步骤5，判断所有信号特征是否处理完毕:如果否继续步骤6，如果是继续步骤7;
[0054]步骤6,更新信号特征索引：继续下一个区间型信号特征，即赋值操作，fid = fid+ 1，返回步骤2;
[0055] 步骤7,初始化类型索引p:初始化类型索引为1，即p = l，对应类型为cP;
[0056] 步骤8,计算其他类雷达辐射源与当前雷达辐射源类型的类型直方图区间重合度： 记q满足1 < q < η且q矣p，表示不同于p的另一类型索引，REPM表示类型对cp-cq在信号特征s 上的类型对直方图区间重复度，其取值为对应两类辐射源在所有直方图区间上的最小直方 图区间分布概率之和，重复度REPPq计算公式如下：
[0058] 其中，ριρ表示信号特征s在区间i类型(^上的分布概率，plq表示信号特征s在区间i 类型cq上的分布概率；
[0059] 定义当前雷达辐射源类型cP在信号特征s上的类型特征区间重复度为类型cP与其 他所有类型组成的类型对直方图区间重复度之和REP P，如下式所示：
[0061] 步骤9,输出类型识别最优特征:类型特征区间重复度最小的特征是识别当前类型 Cp最优的特征；
[0062] 步骤10，判断所有类型是否处理完毕:如果是结束，如果否继续步骤11;
[0063] 步骤11，更新类型索引：p = p+l，跳至步骤8。
[0064] 下面通过2个实例来说明本发明的区间型雷达辐射源信号特征类型识别能力分析 方法。
[0065] 实施例1:本实施例是关于构建区间型信号特征分布直方图的实例。假设检测到一 类雷达辐射源的17个样本，每个样本的载频信号是区间型信号特征，其取值如表1所示，单 位为MHz。针对载频信号构建信号特征分布直方图，假设直方图区间个数为5，即NumBlk = 5， 其步骤如下。
[0066]表1某类雷达辐射源源样本的区间型载频信号
[0069] 步骤1，初始化区间信号特征索引为1，即fid=l，当前区间型载频信号特征用s表 示；
[0070] 步骤2,计算当前信号特征的分布范围，当前信号特征s的分布范围R用所有辐射源 样本分布的最小值Rmin和最大值Rmax表示，Rmin = min(9600,9612,9735,9750,9820,9820， 9850,9812,9830,9840,9820,9860,9820,9900,9920,10500,10300) =9600, Rmax = max (9636,9800,9840,9900,9860,9860,9900,9869,9880,9940,9860,9940,9860,9930,10000, 10600,11000) = 11000；
[0071] 步骤3,划分当前信号特征分布范围：将区间信号特征s的分布范围R均匀划分成为 NumBlk = 5个直方图区间，Ιι= [9600,9700)、12= [9700,9800)、13= [9800,9900)、14 = [9900，10000)和15=[10000，11000);
[0072]步骤4，计算各类福射源的区间分布概率:定义f requencyij为直方图区间Ii上雷达 辐射源类型q的样本出现的频率，其中1 < i < 5, j = l，根据公式(3)计算直方图区间频率 frequencyij，计算结果如表2所示，该类雷达福射源ci在信号特征s上的直方图区间总数 Numi=| Ωι|=17,根据公式⑷计算直方图区间h上类型的样本的直方图区间分布概率 Pij，计算结果如表2所示，直方图结果如图2所示：
[0073] 表2直方图区间频率的计算及其结果
[0074]
[0075]
[0076] 步骤5,判断所有信号特征是否处理完毕，已经处理完毕，结束直方图构建。
[0077]实施例2:如图3和图4所示，本实施例是关于计算类型直方图区间重合度的实例。 假设经过步骤1~6,已经获得三类雷达辐射源(Cl、cdPC3)在两种区间性信号特征(载频和 重频)上的直方图区间分布概率，如表3所示。其中，两种区间型信号特征的直方图区间个数 均为12,即NumBlk=12,根据步骤7~11，从两种区间型信号特征中判断识别各雷达辐射源 类型的最优特征。
[0078]表3区间型载频和重频信号特征的直方图区间分布概率
[0080]步骤7,初始化类型索引为1，即p = l;
[0081 ]步骤8，计算各类辐射源的类型直方图区间重合度，计算类型对cP-cq在信号特征s 上的类型对直方图区间重复度为对应两类辐射源在所有直方图区间上的最小直方图区间 分布概率之和，计算雷达辐射源类型^在信号特征s上的类型直方图区间重复度为当前类 型(^与其他所有类型组成的类型对特征区间重复度之和，针对当前雷达辐射源类型1的计 算过程和结果如表4所示：
[0082]表4针对雷达辐射源类型1的类型直方图区间重复度计算
[0086] 步骤9,输出类型识别最优特征，类型直方图区间重合度最小的特征是载频信号， 载频信号识别雷达辐射源类型1的最优特征；
[0087] 步骤10,判断所有类型未处理完毕，继续步骤11;
[0088] 步骤11，更新类型索引：p = p+l，跳至步骤8。
[0089] 步骤8,计算其他各类雷达辐射源与当前雷达辐射源类型的类型直方图区间重合 度，针对当前雷达辐射源类型2的计算过程和结果如表5所示：
[0090] 表5针对雷达辐射源类型1的类型直方图区间重复度计算
[0093] 步骤9,输出类型识别最优特征，类型直方图区间重合度最小的重频信号特征是识 别雷达辐射源类型2的最优特征；
[0094] 步骤10,判断所有类型未处