基于光储频的超宽带相控阵干扰系统设计

瞄准现代化信息战争中有源电子干扰超宽带、大功率、多目标作战能力需求,将超宽带光储频技术与有源相控阵相技术相结合,构建并设计了一套基于光储频的超宽带相控阵干扰系统。基于光延时网络结合波分复用技术实现超宽带光储频,并通过实时时间延时技术实现超宽带有源相控阵发射多波束合成。系统具有大有效辐射功率发射、同时多波束发射以及超宽带瞬时干扰特性,有效解决了传统数字储频、非功率合成体制有源电子干扰系统有效辐射功率小、多波束能力不足、干扰带宽受限等问题。     

一种综合雷达信号侦察预处理方法

针对现代电子战日益复杂、密集的电磁环境下雷达信号的侦收分选面临着的严峻考验,提出分层分级把环境信号脉冲描述字数据流进行分类综合预处理的方法,稀释脉冲数据流以减轻后续信号分选的压力,介绍了基于信号的方位、频率、脉宽等参数预处理的流程,对已知信号预处理和未知信号预处理要点做了说明,并通过仿真验证了该方法的正确性和有效性。     

变学习速率在线ICA算法在雷达信号分选中的应用

已有的独立分量分析(ICA)雷达分选方法多采用FastICA算法,FastICA算法是一种离线批处理ICA算法,缺乏实时分选能力.文中将一种变学习速率的在线ICA算法应用到雷达分选中,克服了FastICA算法无法实现在线实时分选的缺点;同时,算法能根据相依性测度所反映的信号分离的状态自适应地调节学习速率,平衡了传统在线ICA算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾,从而使得采用这种ICA算法的雷达信号分选方法具有收敛速度快,分离效果好的特点.仿真实验验证了分选方法的有效性.     

基于示样储频的自适应瞄频噪声干扰设计

传统瞄频噪声干扰在单一时刻仅能干扰一个雷达工作频点。针对在无瞬时测频引导条件下,传统瞄频噪声干扰对频率捷变、自适应跳频等雷达干扰能力受限的问题,文中提出了一种基于示样脉冲数字储频的自适应瞄频噪声干扰,利用示样脉冲存储截获雷达信号前沿样本,运用窄带噪声对截获的雷达起始频率样本进行时域“乘积冶调制,在不测频条件下,实现收发分时体制干扰机对脉间频率捷变雷达及自适应跳频雷达的自动瞄频干扰,数字仿真结果证明了干扰的有效性。     

基于梳状谱调制的相参多假目标干扰技术研究

针对多时延复制叠加干扰、间歇采样转发干扰等新型相参多假目标干扰样式硬件实现结构复杂的问题,提出了一种基于梳状谱调制的相参多假目标干扰技术。该技术利用数字储频采集存储的雷达相参样本,与梳状谱进行时域调制,在占用较少硬件资源的条件下,实现对线性调频雷达回波目标的前置性相参多假目标遮蔽和掩护。文中对相参多假目标的产生进行了详细的理论推导和分析,通过仿真验证了对线性调频雷达干扰的有效性,并给出了一种易于实现的硬件方案。     

一种新的变学习速率自适应独立分量分析算法

学习速率的优选问题是自适应ICA算法中一个重要问题。论文建立了学习速率与相依性测度之间的一种非线性函数关系,以此为基础提出了一种新的变学习速率的自适应ICA算法,并且分析了参数a,b的取值原则及对算法收敛性能和稳态性能的影响。该算法能根据相依性测度所反映的信号分离的状态自适应地调节学习速率,克服了传统算法在稳态阶段步长调整过程中的不足。理论分析和计算机仿真结果都验证了算法的收敛性能和稳态性能。     

相控阵体制雷达精准自卫干扰技术

面对新一代相控阵体制雷达,采用传统的基于空域、时域、频域大范围“遮盖冶自卫干扰,效率低,干扰效果受限,还带来电磁兼容、电磁暴露等问题。精准干扰是提升对相控阵体制雷达综合对抗效能的有效解决途径。文中对相控阵体制雷达精准自卫干扰技术开展了研究,分析了相控阵体制雷达精准自卫干扰系统设计的主要考虑因素,构建了相控阵体制雷达精准自卫干扰系统的系统架构,在此系统架构上建立了精准自卫干扰数学模型,并通过数字仿真验证了模型的有效性。     

基于DSP和FPGA的多雷达脉冲信号模拟器设计

主要介绍了一种基于PC＋DSP＋FPGA体系结构的多雷达脉冲信号模拟器,能够模拟1—4部常规雷达、重频抖动雷达、重频参差雷达、重频参差抖动雷达、频率捷变雷达等多种体制雷达的混叠脉冲信号,并提供对应的载频编码输出,仿真度高。雷达的部数及每部雷达的参数可通过主控计算机中的主控软件进行设置,使用方便灵活,信号通用性强。该系统可在电子战设备前端微波分系统不参与的条件下,为后级数据处理分系统调试提供逼真的雷达测试信号。     

基于FLASH阵列的高速大容量数据存储系统设计

在现代雷达信号侦收设备中,大容量数据存储系统有着非常重要的应用。文章设计一种基于FLASH阵列的高速大容量数据存储系统,详细阐述了系统的工作原理和软硬件设计。该系统硬件结构简单,软件控制易于实现,满足了电子对抗设备高速实时处理的需求。     

基于自适应核估计的ICA算法

在自然梯度算法的框架下,本文利用随机变量概率密度函数非参数估计的自适应核函数法,给出了一种能够对任意混合信号(超高斯和亚高斯信号,对称和非对称分布信号)进行盲分离的算法。本算法无需选择非线性函数,而是根据信号的统计特性自动地直接估计评价函数。通过仿真实验,验证了本文算法的有效性。