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A Linear-Time-Complexity Dynamic Histogram Method for Distributed Pulse Deinterleaving
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.dsp.2026.106503.png)
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摘要
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• 在解交错精度方面，引入了一种邻域搜索和自适应箱合并机制，以从根本上消除由测量误差引起的TDOA计数失真。设计了一种谐波峰二次处理方法，以消除残余TDOA并抑制脉冲丢失条件下的虚警。进一步提出了一个未配对脉冲分类机制，以恢复未标记脉冲并提高解交错精度。
• 在运行效率方面，通过利用TOA序列的单调性优化了脉冲配对策略，将配对复杂度从 O(N²) 降低到 O(N)。单次直方图统计与局部增量更新取代了全局递归重建，将整体时间和空间复杂度降低到 O(N)。
• 理论分析和1000次蒙特卡罗仿真结果表明，ADEH算法在理想条件下可实现99.9%的解交错精度，且虚警率和漏检率均为零。平均运行时间仅为传统TDOA直方图方法的1.4%，并随脉冲数量线性扩展。在脉冲丢失条件下，该算法仍能保持零虚警和零漏检，表现出对复杂PRI调制和非理想侦察环境的强鲁棒性。
Keyword:
Pulse Deinterleaving
Electronic Reconnaissance
Distributed System
TDOA (Time Difference of Arrival)
Pulse Pairing
期刊
D
IF:
3
论文数:
786
被引数:
0
机构
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