基于极大似然估计的非理想场景雷达信号分选算法

摘要： 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... （共9页）