問題一、pdw估計edw怎么估計

PDW（Pulse Descriptor Word）數據是雷達接收到的每一個脈沖的瞬時特征數據，EDW（Emitter Descriptor Word）是對某一輻射源（發射機）整體特性的估計。PDW 是每一個脈沖的特征，而 EDW 是源的整體屬性，所以 EDW 需要從多個 PDW 中聚類、分析得到。

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一、PDW 常包含字段

• TOA（Time of Arrival）

• RF（Carrier Frequency）

• PW（Pulse Width）

• PA（Pulse Amplitude）

• DOA（Direction of Arrival）

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二、EDW 常包含字段（估計目標）

• 工作頻段（中心頻率+頻偏）

• 重復周期（PRI類型）

• 脈寬范圍（PW min-max）

• 方向（DOA統計值）

• 波形調制類型（如果支持提取）

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三、PDW 估計 EDW 的主流程

1. 預處理

• 異常值過濾（如PW=0）

• 歸一化 / 標準化

• 時間窗截取（例如0.5s、1s）

2. 脈沖聚類（PDW → 信號分選）

將屬于同一發射源的 PDW 歸為一類，常見算法：

方法	特點
密度聚類（如 DBSCAN）	可處理不規則形狀簇，適合未知類數
K-Means	類數已知，計算量小
Mean Shift	自適應簇數，但計算慢
模型方法（如TCN、Transformer）	有監督，需訓練標簽

建議使用 TOA + RF + PW 三維做初步聚類。

3. 統計各類 PDW 形成 EDW（即“估計”）

對聚好的每一類 PDW：

• 頻率：中心頻率 = 平均值，頻偏 = max - min

• 脈寬：統計范圍或常見值

• TOA/PRI：是否等間隔，統計 PRI 類型（穩定、抖動、隨機）

• PA/DOA：方向平均值或多路徑分析

• 數量判斷：如果某類脈沖數量過少可丟棄或標記不確定

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四、示意代碼（簡化）

import pandas as pd
from sklearn.cluster import DBSCANdef cluster_pdw(df):X = df[['RF', 'PW', 'TOA']].valuescluster = DBSCAN(eps=1.0, min_samples=10).fit(X)df['cluster'] = cluster.labels_return dfdef extract_edw(df):edws = []for cluster_id in df['cluster'].unique():if cluster_id == -1:continuegroup = df[df['cluster'] == cluster_id]edw = {'cluster': cluster_id,'rf_mean': group['RF'].mean(),'rf_span': group['RF'].max() - group['RF'].min(),'pw_range': (group['PW'].min(), group['PW'].max()),'toa_span': group['TOA'].max() - group['TOA'].min(),'count': len(group)}edws.append(edw)return pd.DataFrame(edws)

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五、總結

步驟	方法
聚類	DBSCAN、K-Means、Transformer
特征統計	平均、方差、范圍、模式
精細識別	重復周期識別（PRI）、調制識別（如LFM）

如果你在做信號分選任務，可以先通過無監督聚類將 PDW 分組，再對每組生成 EDW。后續可用 EDW 做行為分析、威脅評估等。

如需我幫你對已有PDW數據估計EDW，可以發幾條樣例我來演示。

問題二、pdw如何求pri？

要從 PDW（Pulse Descriptor Word）中求取 PRI（Pulse Repetition Interval，脈沖重復間隔），關鍵在于分析相鄰脈沖的 TOA（到達時間） 差值。以下是詳細講解和常用方法。

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一、PRI 是什么？

PRI（脈沖重復間隔） 是連續兩個脈沖之間的時間間隔，單位一般是微秒（μs）或秒（s），是雷達信號識別中最關鍵的特征之一。

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二、求 PRI 的基本方法

1. 按照 TOA 差值求 PRI

import numpy as np import pandas as pd # 假設 df 是包含 TOA 字段的 DataFrame，單位是秒 df = df.sort_values(by='TOA') df['TOA_diff'] = df['TOA'].diff() # 當前脈沖與上一個脈沖的時間差，即 PRI 候選

這樣 TOA_diff 就是每兩個連續 PDW 脈沖之間的 PRI 候選值。

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三、如何識別 PRI 類型（穩態、抖動、隨機）

通常 PRI 有三種類型：

PRI 類型	特征描述
穩態 PRI	固定間隔脈沖，TOA_diff 單峰集中
抖動 PRI	幾個間隔之間隨機跳動，多峰分布
隨機 PRI	沒有明顯周期性，近似均勻噪聲分布

可視化建議：

import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(df['TOA_diff'].dropna(), bins=100) plt.xlabel("PRI (s)") plt.ylabel("Count") plt.title("PRI Histogram") plt.show()

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四、判斷 PRI 的統計方法

1. 直方圖找峰值（單峰、多峰）

   • 單峰 → 穩定 PRI

   • 多峰 → 抖動 PRI

   • 平坦 → 隨機 PRI

2. FFT 傅里葉變換分析周期性

   • 將 TOA_diff 或 TOA 轉換為脈沖序列做 FFT，看是否存在主頻峰

3. 自相關分析

   • 統計某個時間間隔重復出現的次數

4. 差分聚類（聚類 TOA_diff）

   • 對 TOA_diff 做 KMeans/DBSCAN，判斷 PRI 類別和數量

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五、進階方法：PRI 提取示例函數

from scipy.signal import find_peaksdef estimate_pri_hist(toa_diff, bins=500):hist, bin_edges = np.histogram(toa_diff, bins=bins)peaks, _ = find_peaks(hist, height=np.max(hist)*0.1)  # 找直方圖中的峰值pri_candidates = bin_edges[peaks]return pri_candidatespri_list = estimate_pri_hist(df['TOA_diff'].dropna())
print("估計 PRI:", pri_list)

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六、注意事項

• 必須 先分選，即先將 PDW 按照不同雷達源分類后再提 PRI，否則多源混合將導致 TOA_diff 混亂。

• TOA 單位必須統一（如全部轉成秒或微秒）。

• 若 TOA 存在打亂或采樣漏失，要考慮脈沖丟失情況下的倍數 PRI（如2×PRI，3×PRI）。

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七、總結流程

1. 按 TOA 升序排序

2. 計算 TOA_diff = TOA[i+1] - TOA[i]

3. 用直方圖/FFT/聚類分析 TOA_diff 的分布

4. 提取一個或多個主峰作為 PRI 估計值