基于极大似然估计的非理想场景雷达信号分选算法

目前,已有研究针对理想条件下的雷达脉冲信号分选问题进行了详细阐述,但是缺乏杂散脉冲和缺失脉冲两种非理想情景下的模型表征。为解决这一问题,提出了一种基于极大似然估计的非理想场景雷达信号分选算法。该算法通过修正似然因子来表征杂散脉冲和缺失脉冲现象,提高在复杂场景下的分选准确率。当部分雷达先验信息已知时,所提算法模型具有更好的分选效果。仿真实验结果表明,与已有的极大似然模型和深度学习算法相比,所提算法在分选准确率上有显著提升,具有较高的应用价值。