基于等效DTOA密度曲线的脉冲重复间隔分选方法

基于等效dtoa密度曲线的脉冲重复间隔分选方法
技术领域
1.本发明属于雷达信号pri分选技术领域，特别涉及一种基于等效dtoa密度曲线的脉冲重复间隔分选方法。


背景技术：

2.目前雷达侦察设备最核心的技术是从高密度、大量的脉冲流中正确地分选和识别出各部辐射源脉冲信号。现主要采用序列差值直方图(sequence difference histogram,sdif)算法和pri变换法来进行脉冲重复间隔(pulse repetition interval，pri)的分选工作。sdif和pri变换法在处理pri抖动时，面临dtoa(differential time of arrival)分布在真实pri箱附近的多个pri箱内，导致真实pri箱内的频数低于门限。针对pri抖动，sdif和pri变换法的经典改进策略均是采用交叠窗进行直方图统计。但是该策略存在一些问题，其一，真实pri所在位置峰值展宽导致pri抖动的分辨率不高；其二，抖动率与交叠窗长的设置有较为严格的对应关系，导致无法有效处理多种不同抖动率脉冲串交错情况；其三，在pri固定与pri抖动脉冲串交错情况中，峰值展宽使pri固定脉冲串的pri估计精度严重下降；且在实际情况中，往往需要依靠人工来对门限系数不断调试，其时间与效能上很难满足现实需求。


技术实现要素：

3.为此，本发明提供一种基于等效dtoa密度曲线的脉冲重复间隔分选方法，从更深层的本质出发，通过获取与dtoa概率密度分布曲线具有相似特征的等效dtoa密度曲线来解决pri抖动交错信号的分选问题，提升脉冲信号分选精度及雷达侦察技术水平，便于实际场景应用。
4.按照本发明所提供的设计方案，一种基于等效dtoa密度曲线的脉冲重复间隔分选方法，包含如下内容：
5.获取辐射源脉冲信号之间的到达时间差，并通过大小排序建立信号之间的到达时间差顺序变化曲线；
6.利用顺序变化曲线构建与到达时间差概率密度分布曲线等效且用于表征到达时间差概率密度分布曲线极值的等效到达时间差密度曲线；
7.依据预设门限阈值，通过检测等效到达时间差密度曲线的峰值来提取脉冲重复间隔pris。
8.作为本发明基于等效dtoa密度曲线的脉冲重复间隔分选方法，进一步地，建立到达时间差顺序变化曲线中，首先，对到达时间差数值按从小到大顺序重新排序；然后，以序号为横坐标，以到达时间差数值为纵坐标，建立到达时间差顺序变化曲线。
9.作为本发明基于等效dtoa密度曲线的脉冲重复间隔分选方法，进一步地，构建等效到达时间差密度曲线中，首先，对到达时间差数值进行预处理，该预处理至少包含：对相邻到达时间差的数值取差值的计算、及利用到达时间差的最大值减去计算获取的差值的计
算；然后，通过对预处理结果进行均值滤波来获取等效到达时间差密度曲线。
10.作为本发明基于等效dtoa密度曲线的脉冲重复间隔分选方法，进一步地，依据设定的可调参数及交错脉冲串长度来获取对预处理结果进行均值滤波的点位。
11.作为本发明基于等效dtoa密度曲线的脉冲重复间隔分选方法，进一步地，等效到达时间差密度曲线表示为c2＝{(dtoai,sidd(i))|i＝1,2,...l-1}，其中，dtoai表示第i个到达时间差分数值；均值滤波过程表示为：
12.idd(j)表示第j个预处理结果，tf＝ηn，η为可调参数，n为交错脉冲串长度，l为到达时间差数值序列总长度。
13.作为本发明基于等效dtoa密度曲线的脉冲重复间隔分选方法，进一步地，提取脉冲重复间隔pris中，利用自适应策略来确定检测门限，并利用连续过门限检测等效到达时间差密度曲线的峰值区域。
14.作为本发明基于等效dtoa密度曲线的脉冲重复间隔分选方法，进一步地，自适应策略确定检测门限t
p
的过程表示为：其中，λ为可调整参数。
15.作为本发明基于等效dtoa密度曲线的脉冲重复间隔分选方法，进一步地，脉冲重复间隔pris提取过程表示为：其中，indexi为峰值位置索引，d(
·
)为到达时间差数值序列，l为加权窗窗长参数。
16.作为本发明基于等效dtoa密度曲线的脉冲重复间隔分选方法，进一步地，当存在多个辐射源时，结合累计差值直方图算法，先累积计算预设等级的到达时间差并建立其对应的等效到达时间差密度曲线；然后提取脉冲重复间隔pris，并利用直接序列检索方法对脉冲重复间隔pri固定及脉冲重复间隔pri抖动进行脉冲序列检索。
17.作为本发明基于等效dtoa密度曲线的脉冲重复间隔分选方法，进一步地，直接序列检索方法中，从基准脉冲开始连续检索若干脉冲后，再从最后检索脉冲的头尾同时向两边进行检索，直至在预设倍数脉冲重复间隔处无法检索到脉冲，当检索到的脉冲序列长度大于等于预设值时，则认定脉冲序列检索成功。
18.本发明的有益效果：
19.不同于直方图方法中通过累积统计区间内dtoa频数的方式来得到dtoa概率密度分布曲线的近似形状，本发明从更深层的本质出发，将pris提取转化为提取dtoa概率密度分布曲线的极值点，通过提取dtoa概率密度分布曲线极值点并进一步采用自适应门限来解决pri抖动交错信号的分选问题，同时解决过渡依赖人工的问题，提升分选效率、精确度及
雷达侦查水平，具有较好的应用前景。
附图说明：
20.图1为实施例中基于等效dtoa密度曲线的脉冲重复间隔分选方法流程示意；
21.图2为实施例中dtoa顺序变化曲线示意；
22.图3为实施例中不同条件下的等效dtoa密度曲线示意；
23.图4为实施例中不同算法下pri估计精度变化曲线示意；
24.图5为实施例中不同脉冲丢失率条件下等效dtoa密度曲线示意；
25.图6为实施例中pri抖动交错脉冲串实验下不同算法分选性能对比示意；
26.图7为实施例中pri固定与pri抖动交错脉冲串实验下不同算法分选性能对比示意；
27.图8为实施例中pri抖动实现下不同算法分选性能对比示意。
具体实施方式：
28.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚、明白，下面结合附图和技术方案对本发明作进一步详细的说明。
29.针对pri抖动交错雷达信号分选问题，传统pri分选方法往往采用交叠窗策略，但是该策略无法有效应对多种不同抖动率脉冲串交错情况、pri固定与pri抖动脉冲串交错情况等复杂交错情况；同时，进行pris提取时门限系数需要人工调试的问题也需要解决。为此，本发明实施例，提供一种基于等效dtoa密度曲线的脉冲重复间隔分选方法，参见图1所示，包含如下内容：
30.s101、获取辐射源脉冲信号之间的到达时间差，并通过大小排序建立信号之间的到达时间差顺序变化曲线；
31.s102、利用顺序变化曲线构建与到达时间差概率密度分布曲线等效且用于表征到达时间差概率密度分布曲线极值的等效到达时间差密度曲线；
32.s103、依据预设门限阈值，通过检测等效到达时间差密度曲线的峰值来提取脉冲重复间隔pris。
33.从更深层的本质出发，将pris提取转化为提取dtoa概率密度分布曲线的极值点，通过提取dtoa概率密度分布曲线极值点。
34.序列差值直方图(sequence difference histogram,sdif)算法中，通过计算相邻两脉冲的到达时间(time of arrival，toa)之差，得到差值直方图并计算门限，然后进行子谐波检验，若只有一个值超过检测门限，则把该值当作可能的pri进行序列搜索；否则计算下一级的差值直方图。对于二级及以上直方图，如果不止一个峰值超过门限，则在进行子谐波检查后从超过门限的峰值所对应的最小脉冲间隔起进行序列搜索。其门限如下所示
35.t1(τ)＝x(e-τ)exp(-τ/gn)
ꢀꢀ
(1)
36.式中，e是脉冲总数，c是差值直方图的级数；g是小于1的正常数；n是直方图上脉冲间隔的总刻度值；常数x由实验决定。sdif的优势在于计算量小，易于实现，但该方法容易受到子谐波的干扰，并且其原始算法对抖动pri不具备分选能力。
37.pri变换法中，将要研究的pri范围[τ
min
,τ
max
]划分为多个小区间，称为pri箱，其中
心为τk，k＝1,2,...k，宽度为bk，tn(n＝1,2,...,n-1)为脉冲到达时间，pri谱图的离散形式如下所示
[0038][0039]
其门限形式如下所示
[0040][0041]
式中，t为整个观察时间，ck为不带复相位的自相关积分，ρ为脉冲密度，α、β、γ是三个可调系数。pri变换法的优势在于其能消除子谐波的干扰，但其计算量相比于sdif显著增大,并且原始pri变换算法对抖动pri不具备分选能力。修正pri变换算法虽然对抖动pri具备分选能力，但因其采用了交叠窗，同时带来了pri分辨率的问题。
[0042]
本案实施例中，不同于直方图方法通过累积统计区间内dtoa频数的方式来得到dtoa概率密度分布曲线的近似形状，利用与dtoa概率密度分布曲线具有相似特征的等效dtoa密度曲线，等效dtoa密度曲线可以表征dtoa概率密度分布曲线的极值点，所以更契合pri分选所要解决的问题，便于实际场景中的应用。进一步地，建立到达时间差顺序变化曲线中，首先，对到达时间差数值按从小到大顺序重新排序；然后，以序号为横坐标，以到达时间差数值为纵坐标，建立到达时间差顺序变化曲线。
[0043]
计算脉冲之间的dtoa，对其按照数值从小到大重新排列如下所示
[0044]
d＝{dtoai|pri
min
≤dtoai≤dtoa
i+1
≤pri
max
,i＝1,...,l-1}
ꢀꢀ
(4)
[0045]
式中，l为d的长度，[pri
min
,pri
max
]表示预置的pri合理范围。dtoa顺序变化曲线可以表示为
[0046]
c1＝{(i,dtoai)|dtoai∈d,i∈in,in＝{1,2,...,l}}
ꢀꢀ
(5)
[0047]
假设辐射源脉冲重复间隔为pri，到达时间测量误差为δ
·
pri，则c1如图2所示，d的分布会完全映射到c1上，d分布最为稀疏时，c1变化最快，d在真实pri位置分布最密集，对应c1变化最平缓。就表征真实pri而言，该特征在本质上与直方图方法一致，完全可以应用于提取pris。
[0048]
进一步地，构建等效到达时间差密度曲线中，首先，对到达时间差数值进行预处理，该预处理至少包含：对相邻到达时间差的数值取差值的计算、及利用到达时间差的最大值减去计算获取的差值的计算；然后，通过对预处理结果进行均值滤波来获取等效到达时间差密度曲线。将pris提取转化为提取dtoa概率密度分布曲线的极值点，其中，dtoa顺序变化曲线构建十分简单，将一维的dtoa按数值大小重新排序后，加上其序号拓展到二维即得到该曲线，该曲线的斜率极值点与dtoa概率密度分布曲线的极值点存在对应关系；等效dtoa密度曲线是对dtoa顺序变化曲线通过预处理得到的，该预处理过程可包含：求导(作差)、翻转(取负)、平移(加上最大值)，该曲线的峰值与dtoa顺序变化曲线的斜率极值点严格对应。进一步地，依据设定的可调参数及交错脉冲串长度来获取对预处理结果进行均值滤波的点位。
[0049]
利用dtoa顺序变化曲线构建一条与dtoa概率密度分布曲线等效的密度曲线，即等效dtoa密度曲线，将dtoa概率密度分布曲线的极值以峰值形式表征出来。具体过程可描述如下：
[0050]
首先，对d进行差值计算，结果如下所示
[0051]
dd＝{dtoa
i+1-dtoai|i＝1,2,...,l-1}
ꢀꢀ
(6)
[0052]
然后对dd取反，再加上其最大值ddtoa
max
，得到idd如下所示
[0053]
idd＝{ddtoa
max-dtoa
i+1
+dtoai|i＝1,2,...,l-1}
ꢀꢀ
(7)
[0054]
最后对idd进行tf＝ηn点均值滤波，η为可调参数，n为交错脉冲串长度，得到sidd如下所示
[0055][0056]
所得等效dtoa密度曲线如下所示：c2＝{(dtoai,sidd(i))|i＝1,2,...l-1}
[0057]
作为本发明实施例中基于等效dtoa密度曲线的脉冲重复间隔分选方法，进一步地，提取脉冲重复间隔pris中，利用自适应策略来确定检测门限，并利用连续过门限检测等效到达时间差密度曲线的峰值区域。
[0058]
采用连续过门限检测峰值区域，连续过门限阈值为tc，检测门限t
p
采用自适应策略由sidd确定，可表示为如下所示：
[0059][0060]
式中，λ(一般设为0.9)为可调整参数。峰值区域为peaki，其位置索引为j＝1,2,...,li，li为peaki的峰宽，i＝1,...,k，k为峰值区域个数，峰值区域peaki如下所示
[0061][0062]
峰值区域peaki的峰峰值位置索引indexi如下所示
[0063][0064]
加权窗的窗长为tw＝2l+1(一般令tw＝tc)，以sidd为权重加权计算得到pris可如下所示
[0065][0066]
本案实施例中，借鉴sdif的思想，按顺序计算本级差值后建立dtoa顺序变化曲线，然后再建立等效dtoa密度曲线。由于等效dtoa密度曲线采用常数形式门限，且其数值与概率密度分布曲线的数值不存在严格对应关系，因此，无需进行子谐波检测。此外，sdif原有的对第一级差值特殊化处理，即不止一个值超过门限才进行序列检索也不再适用。
[0067]
进一步地，当存在多个辐射源时，结合累计差值直方图算法，先累积计算预设等级的到达时间差并建立其对应的等效到达时间差密度曲线；然后提取脉冲重复间隔pris，并利用直接序列检索方法对脉冲重复间隔pri固定及脉冲重复间隔pri抖动进行脉冲序列检
索。进一步地，直接序列检索方法中，从基准脉冲开始连续检索若干脉冲后，再从最后检索脉冲的头尾同时向两边进行检索，直至在预设倍数脉冲重复间隔处无法检索到脉冲，当检索到的脉冲序列长度大于等于预设值时，则认定脉冲序列检索成功。
[0068]
当存在多个辐射源时，第一级差值对应的等效dtoa密度曲线存在多个虚假pri,且都小于真实pri。因此，可结合累积差值直方图(cumulative difference histogram,cdif)算法和sdif算法的思想，先累积计算c
c,max
(一般令c
c,max
＝3)级差值，然后建立其等效dtoa密度曲线，进行pris提取和序列检索。如果序列检索成功，则重复上述步骤，否则，从c
c,max
+1开始计算顺序差值，直至达到最大级数c
s,max
。
[0069]
采用直接序列检索方法中，根据实际使用情况，可从基准脉冲开始连续检索到4个脉冲即可认为该pri可能存在，然后从其头尾同时向两边进行检索。检索终止的条件可根据实际情况设置为：在1至5倍pri处都无法检索到脉冲，脉冲序列检索成功的条件可设置为脉冲序列长度大于等于10。
[0070]
在pri固定与pri抖动脉冲串交错情况中，为了对pri抖动进行序列检索，必须采用大检索窗，但是检索窗长过长极易受到其它辐射源脉冲的干扰，导致检索中断或出错。因此，本案实施例中，可首先设置小检索窗对pri固定进行序列检索，然后再采用大检索窗对pri抖动进行序列检索，小检索窗长记为w1，大检索窗长记为w2。
[0071]
为验证本案方案有效性，下面结合试验数据做进一步解释说明：
[0072]
观测时长为10e4us，脉冲丢失率为p1，抖动率为p2，交错脉冲串可设置如下表所示：
[0073]
表1交错脉冲串设置
[0074][0075]
不同条件下的等效dtoa密度曲线如图3所示。如图3(a～c)所示，尽管抖动率p2不断增加，同pri固定和pri参差一样，pri抖动所在位置始终存在明显峰值。这表明等效dtoa密度曲线的峰值与dtoa概率密度分布曲线的极大值点存在严格对应关系，本案实施例中的方案除对pri固定和pri参差具备分选能力以外，兼具对pri抖动脉冲序列的良好分选性能。此外，因其未采用交叠窗策略，故无该策略相应的问题。如图3(d～f)所示，在等效dtoa密度曲线上，尽管脉冲丢失率p1不断增加，无论真实pri大小及其脉冲序列长度，真实pri所在位置峰值基本处于同一水平，因此，可以设置常数形式的门限对其进行峰值检测，如此可以消除子谐波在门限检测上的优势。此外，在等效dtoa密度曲线上，真实pri始终位于最大值位置，因此可以根据等效dtoa密度曲线的最大值及其均值，采用自适应策略设置峰值检测门限。pri抖动的峰值水平相对常规体制pri要低一点，因此在设置自适应门限系数λ时，如果有意让pri固定和pri参差先于pri抖动被提取出来，则门限系数λ需要设置得大一些。
[0076]
以三种情况为例，分别是pri固定交错脉冲串、pri抖动交错脉冲串以及pri固定与pri抖动交错脉冲串对现有算法与本案方案实现算法进行对比说明：
[0077]
1、pri固定交错脉冲串
[0078]
实验设置两组对比算法，分别是sdif算法，记为sdif-1,和pri变换法，记为prit-1，本案方案实现方法记为sidd。观测时长为10e4us，pri固定交错脉冲串设置如表2所示
[0079]
表2 pri固定交错脉冲串设置
[0080][0081]
令pri
min
＝5us,pri
max
＝2000us，序列检索窗长w＝4us，c
c,max
＝3，c
s,max
＝7，pri箱长为0.4us。sdif-1的门限系数为x＝0.04、g＝0.2，prit-1的门限为α＝0.03、β＝0.015、γ＝3，sidd与门限相关的系数设置为λ＝0.9、η＝0.05，tc＝tw＝9。
[0082]
在每种脉冲丢失率条件下各进行1000次蒙特卡洛实验，共计进行18000次蒙特卡洛实验。
[0083]
表3仿真实验实验结果
[0084][0085][0086]
如表3所示，就对pri固定交错脉冲串的pri估计精度i3而言，sdif-1、prit-1和sidd几无差别，并且不随脉冲丢失率p1的变化而变化。如图4(a～c)所示，p1＝0～50％时，就i1、i2和i4而言，sidd与sdif-1和prit-1有细微差异，但总体上性能基本一致。此外，在p1＝0～30％时，三者性能均表现十分优异。如表3所示，在分选时间i5上，sidd是[0.0046,0.0057]s，sdif-1是[0.0282,0.0697]s，prit-1是[0.7098,2.1613]s。如图4(d)所示，sidd的时间效率远优于sdif-1和prit-1。综合来看，本案方案实现算法sidd性能优于sdif-1和prit-1。
[0087]
如图4(a～c)所示，p1＝0～30％时，sdif-1和prit-1的性能表现十分优异。究其原因，在不增加分选时间的前提下，实验中已通过人工调试将sdif-1和prit-1的检测门限尽
可能设置在较低水平，所以真实pri在脉冲丢失率递增时仍满足过门限的要求，保持了较好的分选性能。
[0088]
在仿真实验中可以通过评估指标对门限系数进行调试以尽可能逼近最佳门限，但在实际情况中，侦察方采用非合作工作方式，通过人工调试调整到合适的门限绝非易事。与之不同，sidd不存在门限设置的相关问题，如图5所示，其采用自适应常数门限，无论脉冲丢失率如何变化，其pris提取过程始终仅锁定真实pri及其子谐波，只要按照从小到大的顺序进行序列检索，就能确保首先被提取出来的是真实pri。因此，在处理pri固定交错脉冲串时，sidd的自适应常数门限能有效应对不同脉冲丢失率情况，并且与sdif-1和prit-1相比，在时间效率上具有较大优势。
[0089]
2、pri抖动交错脉冲串
[0090]
实验设置两组对比实验，第一组是采用新型窗的sdif算法，记为sdif-2，第二组是修正pri变换算法，记为prit-2。观测时长为10e4us，pri抖动交错脉冲串设置如表4所示
[0091]
表4 pri抖动交错脉冲串设置
[0092][0093]
令pri
min
＝5us,pri
max
＝2000us，序列检索窗长w＝pri
·
p2，c
c,max
＝3，c
s,max
＝7，pri箱长为0.4us。sdif-2的门限系数为x＝0.12、g＝0.2，prit-2门限系数为α＝0.15、β＝0.12、γ＝5，sidd中与门限相关的系数为λ＝0.9、η＝0.1、tc＝tw＝5。
[0094]
在理想状态下，交叠窗长度一般设置为pri
·
p，对比实验分别记为sdif-2-2和prit-2-2。但是当多种不同抖动率共存时，sdif-2和prit-2并不能对不同抖动率区分处理，通常只能将交叠窗长度设置为pri
·
p
2,max
，p
2,max
＝30％表示期望的处理pri抖动的能力，对比实验分别记为sdif-2-1和prit-2-1。
[0095]
每种抖动率下各进行1000次实验，共计进行20000次蒙特卡洛实验，实验结果如表5所示
[0096]
表5仿真实验的实验结果
[0097][0098][0099]
如图6所示，与sdif-2-2和prit-2-2相比，sdif-2-1和prit-2-1分选性能有显著下降。如表5所示，sdif-2-1和prit-2-1在时间效率上也有显著降低。综合来看，抖动率越低，下降趋势越明显。主要原因在于，sdif-2-1和prit-2-1的交叠窗长度设置为pri
·
p
2,max
，导致对处理小抖动率的性能有所影响。sidd则不存在该问题，与sdif-2-2和prit-2-2一样，其分选性能随着抖动的递增呈现出严格的递减趋势。如图6所示，从i1～i4来看，sidd与sdif-2-2的性能基本一致，均优于prit-2-2。如表5所示，在分选时间i5上，sidd是[0.0059,0.0063]s，sdif-2-2是[0.0647,0.0886]s，prit-2-2是[0.4332,1.2179]s，sidd的时间效率远优于sdif-2-2和prit-2-2。综上，sdif-2-1和prit-2-1无法有效处理多种不同抖动率交错情况，sidd则具备该情况的处理能力，并且其分选性能远优于sdif-2-1和prit-2-1。考虑到时间效率，sidd的分选性能优于sdif-2-2和prit-2-2。
[0100]
3、pri固定与pri抖动交错脉冲串
[0101]
对比实验同上个pri抖动交错脉冲串试验，观测时长为10e4us,pri固定和pri抖动交错脉冲串设置如下表所示
[0102]
表6 pri抖动交错脉冲串设置
[0103]
[0104]
对于pri固定与pri抖动脉冲串交错情况，本案方案采用双尺度检索窗进行序列检索，用小检索窗w1检索pri固定，用大检索窗w2＝pri
·
p2检索pri抖动。考虑到峰值拓宽导致pri固定估计精度下降，在sdif-2和prit-2实验中，w1＝10us，门限系数同pri抖动交错脉冲串实验。在sidd实验中，对pri固定分选时，w1＝2us，门限系数设置同pri固定交错脉冲串实验，对pri抖动分选时，门限系数设置同pri抖动交错脉冲串实验。
[0105]
每种抖动率各进行1000次实验，共计进行12000次蒙特卡洛实验，实验结果如表7所示
[0106]
表7仿真实验的实验结果
[0107][0108][0109]
如图7所示，从对pri固定的分选性能来看，就任意评估指标而言，sidd都要优于sdif-2和prit-2，这表明在当前情况中sidd的分选性能远优于sdif-2和prit-2。如图7(c)所示，主要原因在于，sdif-2和prit-2采用交叠窗策略，导致其对pri固定的估计精度显著变差，进而导致其它评估指标也显著变差。如表7所示，sdif-2的估计精度为[0.69,2.27]％，prit-2的估计精度为[1.51,6.46]％，相比于0.03％急剧恶化。sidd则不存在该问题，其估计精度始终维持在0.03％左右，与pri固定交错脉冲串情况的实验结果基本一致。这表明sidd在当前情况中对pri固定具有良好的分选性能。
[0110]
如图8所示，从对pri抖动的分选性能来看，sdif-2和prit-2的分选性能明显低于sidd。就任意评估指标而言，sidd均要优于prit-2。如图8(a)和图8(c)所示，就i1和i3而言，sdif-2与sidd基本一致，如图8(b)和图8(d)所示，但是sdif-2的i2和i4远不如sidd。究其原因，sdif-2和prit-2对pri固定分选效果不佳，导致pri抖动的序列检索过程极易受到剩余pri固定脉冲的干扰。sidd则因为已经对pri固定进行有效的序列检索，所以其对pri抖动的分选性能十分理想。此外，sdif-2的分选时间是[0.1638,0.2873]s，prit-2的分选时间是[0.4581,1.8033]s，sidd的分选时间是[0.0075,0.0088]s，即sidd的时间效率远优于sdif-2和prit-2。
[0111]
因此，本案方案实现算法sidd可以有效处理pri固定与pri抖动交错脉冲串，并且无论是对pri抖动还是对pri固定，sidd都要优于sdif-2和prit-2。
[0112]
除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对步骤、数字表达式和数值并不限制本发明的范围。
[0113]
基于上述的方法和/或系统，本发明实施例还提供一种服务器，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述的方法。
[0114]
基于上述的方法和/或系统，本发明实施例还提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现上述的方法。
[0115]
在这里示出和描述的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制，因此，示例性实施例的其他示例可以具有不同的值。
[0116]
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0117]
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。