《表3 成品测试指标：基于时序匹配及变长滑窗的雷达信号分选》

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《基于时序匹配及变长滑窗的雷达信号分选》

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为验证本文算法可以有效解决常规分选算法的增批问题，我们分别对0～3 840 ms，3 840～12 670ms，12 670～16 600 ms和16 600～25 579ms四段数据进行基于CDIF的常规分选和本文所述算法的对比实验。常规分选算法会产生16个目标，如表3所示：数据段1、2都会识别出目标3和目标4，数据段2、3都会识别出目标5和目标6，数据段3、4都会识别出目标7和目标8。为解决增批问题，在传统的分选算法之后，需要增加雷达信号融合算法，判断分选的结果中是否有目标可以融合，该过程会大大降低分选识别的速度。