对距离-速度欺骗干扰的识别方法

首先介绍了距离-欺骗干扰的工作原理，利用干扰信号和目标回波的能量差别与起伏特性，以及多普勒频率的特性差异，提出了用于识别的特征因子，最后利用径向基网络进行识别分类。仿真结果表明，该方法有较高的识别率，切实可行。     

激光测距距离欺骗干扰技术

激光测距距离欺骗干扰技术分为两类，一类是产生测距正偏差的干扰技术，其中无源型采用光纤二次延迟技术，有源型采用电子延迟和激光器，都能使敌方测z巨机收到一个远距离的测么巨信号，从而判断失误。另一类是产生测距负偏差的干扰技术，它是在所保卫平台向四周预先发射高重频的激光脉冲，使敌方测距机接收到一个近距离的测距信号，从而有效地实施欺骗式干扰。     

基于DRFM的欺骗干扰与雷达目标模拟实现

介绍了基于DRFM(数字射频存储器)的雷达目标模拟与欺骗干扰系统中,通过控制DRFM的读出时间,以模拟运动目标距离控制DDS(直接数字频率合成器)的频率控制多普勒频移,以模拟运动目标的速度,给出了单通道模拟多个目标和产生欺骗干扰时控制电路的实现方法,解决了多通道模拟目标及欺骗干扰时通道间同步问题。在此基础上,完成了该系统的硬件设计及软件设计。该方案具有控制灵活、简便、有效的特点,已成功应用于多个实际系统。     

雷达抗距离欺骗干扰的计算机仿真研究

介绍了一种单脉冲雷达的距离跟踪方案，利用计算机仿真的方法研究了单脉冲雷达在受到距离欺骗干扰时的工作情况。仿真结果表明，单脉冲雷达在受到距离欺骗干扰时会产生目标丢失现象。在此基础上，研究了距离欺骗干扰的原理以及抗距离欺骗干扰的方法。     

利用声光延迟线的距离欺骗干扰

距离欺骗干扰是雷达对抗的重要手段,延迟线是其关键技术。将声光延迟装置与固定光纤延迟相结合的混合延迟线,发挥了两者的优点,实现了较长的延迟时间以及延迟时间的连续可调。文中分析了其工作原理和性能指标,进行了延迟实验,论证了其可行性。     

距离—速度相参干扰对目标识别雷达欺骗干扰效能分析

雷达自动目标识别技术的发展表明,通过对目标的雷达回波进行分析可以实现对目标类别属性的判断,给欺骗干扰带来了新的挑战.研究了距离-速度相参假目标欺骗干扰对具备目标识别能力雷达的干扰效果,以基于微动特征的目标识别方法为例,通过理论分析、仿真验证等方式进行了分析,结果表明,距离-速度相参假目标信号能够很好地通过雷达的目标检测处理过程,但是由于并未考虑对目标回波特性的高逼真模拟,因此现阶段,雷达自动目标识别技术能够实现对距离-速度相参干扰假目标信号和真实目标信号的区分.     

基于目标展宽特征的欺骗干扰识别方法

常见的欺骗干扰识别方法大都利用目标的信号级特征进行识别.提出一种基于回波信息的欺骗干扰识别方法,分析真假目标回波的距离展宽、方位展宽的差异,通过回波的量测信息分布差异对欺骗干式进行识别.仿真实验表明,该方法能够有效识别欺骗干扰.     

基于运动模型匹配的抗距离欺骗干扰方法

分析比较了常用的对欺骗干扰的识别方法以及对抗方法。对其局限性提出了一种基于回波脉冲展宽系数特性的距离欺骗干扰判决方法和一种基于运动模型匹配的抗距离欺骗干扰方法。最后将上述方法实现于某型雷达抗干扰模拟验证系统中,通过实测数据及实验记录结果证明了该方法的有效性。     

步进频率雷达飞机目标距离像补偿算法

建立了飞机目标的三维几何模型和离散冲激响应模型,给出了步进频率雷达多散射中心目标的回波数学模型,推导了其相参合成一维距离像原理。为补偿目标因径向速度对合成距离像峰值时移和能量发散,提出了一种适合工程应用的速度补偿方法。该方法在最小脉组相位差分法之前先使用互相关函数FFT方法对目标速度进行粗估计,确定了速度估计范围后再以最小脉组相位差分为准则搜索精确速度,从而大大减小了搜索工作量,有利于实时处理。仿真实验表明,该方法具有抗噪性能好、估计精度高等优点。     

对LFM-PC雷达的分布式合成欺骗干扰效果分析

以线性调频脉冲压缩(LFM-PC)雷达为例,研究了3种典型欺骗干扰(直接延迟转发、间歇采样干扰、移频干扰)对雷达测距和测角的影响机理。通过控制干扰机幅度、相位和延迟时间,可对雷达产生相干和非相干的合成欺骗干扰效果。信号级仿真表明,通过控制时延和频率,可在距离维产生大量假目标,形成距离欺骗效果;通过控制幅度和相位时延可在角度维形成多点源干扰,形成角度欺骗效果,这是分布式集群干扰的独特优势。3种干扰样式中,直接转发干扰和移频干扰更容易形成角度欺骗效果;间歇采样由于固有的间歇性,在距离维较容易形成欺骗干扰,而角度维的干扰效果稍差一些。     

双基地多输入多输出雷达距离欺骗干扰识别技术

针对双基地多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)雷达面临的距离欺骗干扰问题,提出了一种基于角度定位的距离欺骗干扰识别方法.该方法利用双基地MIMO雷达能够同时测量目标相对于收发阵列的角度、存在信息盈余这一特点,将通过收发角度估算得到的目标距离和与实测距离和相减并与理论的测量极限误差进行比对,最终实现对距离欺骗干扰与真实目标信号的判定识别.理论分析以及仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性.     

用FIFO实现DRFM距离欺骗的应用与研究

提出了一种基于FIFO实现数字射频存储及距离欺骗的设计思路。系统对接收到的雷达信号进行实时、高速采集，并利用FIFO特性对采集的数据流延迟一恒定时间，通过控制FIFO读写使能信号之间的延时实现DRFM的距离欺骗。应用FIFO大大简化了DRFM系统的设计，且提高了系统稳定性和可靠性。     

一种新的LFM引信距离欺骗干扰抑制算法

针对线性调频(LFM)引信距离欺骗干扰问题,研究了一种结合随机调斜率和盲分离(BSS)的干扰抑制方法。该方法采用区别对待机制,首先采用随机调斜率,使敌方不易获取引信信号关键参数,从而可以通过简单的匹配滤波方法进行抗干扰。在随机调斜率失效的情况下再采用盲分离算法分离回波和干扰,然后根据频谱的连续性原理获取完整分离信号,最后根据数字射频存储(DRFM)相位量化的特性来区分回波和干扰。实验仿真表明,在干扰信号调斜率达到4%误差以上时随机调斜抗干扰具有很好的效果,且算法中很少(小于10%)会采第二种盲分离算法,因而运算量大为降低,可为引信抗欺骗干扰提供重要的实际参考。     

基于神经网络的欺骗式干扰类型识别

针对几种典型的欺骗式干扰信号,采用选择双谱作为分类的特征参数,并利用径向基神经网络分类器对其进行了识别。仿真结果表明,该方法在较低的干噪比(JNR)下仍具有较高的识别概率,能较好地实现对干扰信号的分类。     

多激光制导目标时激光角度欺骗干扰问题研究

针对多机编队空对地激光制导精确打击时激光角度欺骗干扰问题,对多目标时指示激光信号的方位和编码特征进行了理论研究。结果表明:当指示激光信号时间差小于任一信号的重复周期且信号的重复周期为整数倍关系,或者指示激光信号时间差大于激光欺骗干扰设备解码时间时,激光欺骗干扰设备可以对组合信号进行解码,并分析了相应干扰方法。上述两种情况之外则会组合为伪随机序列码信号,激光欺骗干扰设备不能正确解码及实施干扰。     

散射波干扰对合成孔径雷达成像干扰效果的分析

研究了散射波干扰方法对合成孔径雷达(SAR)的干扰效果.分析了这种干扰方法对SAR距离向的干扰效果;提出了散射波干扰因子,利用驻定相位原理,分析了散射波干扰因子对SAR目标方位像特性的影响.进而提出了散射波干扰方法对SAR产生不同干扰效果所需的干扰条件,理论和仿真实验均表明:散射波干扰方法对机载SAR的干扰效果为虚假图...     

雷达欺骗干扰特征提取与综合感知方法综述

雷达欺骗干扰的特征提取和综合感知是雷达抗干扰的前提条件,也是雷达抗欺骗干扰工作流程中的难点问题。从干扰机无意调制的细微特征、信号起伏特性、极化特征、动力学特性、微多普勒特征、组网雷达特性、多尺度分解特征、多域变换特性等方面综述了雷达欺骗干扰特征提取和综合感知方法的研究进展,总结了各种欺骗干扰感知方法的约束条件、运算量和识别性能,最后,指出了目前雷达欺骗干扰的特征提取和综合感知技术存在的问题以及未来的发展方向。     

Product spectrum matrix feature extraction and recognition of radar deception jamming

A deception jamming recognition algorithm is proposed based on product spectrum matrix (SPM). Firstly, the product spectral in the different pulse repetition interval (PRI) is calculated, and the product spectral of frequency-slow time is arranged into a two-dimensional matrix. Secondly, non-negative matrix factorisation (NMF) is used to extract the features, and further the separability of the characteristic parameters is analysed by the F-Ratio. Finally, the best features are selected to recognise the deception jamming. The experimental results show that the average recognition accuracy of the proposed deception jamming algorithm is higher than 90% when SNR is greater than 6dB.