【摘 要】
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本文分析了两站和三站时差分选的性能和运行效率，提出了一种基于云模型的辐射源信号多站分选方法.该方法首先利用两站时差分选方法完成脉冲配对与粗分选；然后运用云模型计算各配对成功脉冲集合在时差、脉宽和载频参数维度上的隶属度，合并来自同一辐射源的脉冲集合，实现细分选；最后利用另一个云模型计算配对失败脉冲与细分选后的集合在脉宽、载频和带宽参数维度上的隶属度，归类配对失败脉冲.仿真结果表明，与现有多站时差方法
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.62071135）； 广西重点研发计划（No.桂科AB17292058）； 广西科技基地和人才专项（No.桂科AD18281044）； “认知无线电与信息处理”教育部重点实验室主任基金（No.CRKL190104）；
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本文分析了两站和三站时差分选的性能和运行效率，提出了一种基于云模型的辐射源信号多站分选方法.该方法首先利用两站时差分选方法完成脉冲配对与粗分选；然后运用云模型计算各配对成功脉冲集合在时差、脉宽和载频参数维度上的隶属度，合并来自同一辐射源的脉冲集合，实现细分选；最后利用另一个云模型计算配对失败脉冲与细分选后的集合在脉宽、载频和带宽参数维度上的隶属度，归类配对失败脉冲.仿真结果表明，与现有多站时差方法相比，本文通过引入云模型合并时差粗分选结果中来自同一辐射源的脉冲集合，降低了虚警率，同时实现了配对失败脉冲的准确归类，提高了方法的鲁棒性.
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