基于广义旁瓣相消的机载雷达抗密集转发式干扰方法

密集转发式干扰不仅会引起雷达虚警,而且会抬高其附近单元的恒虚警率检测门限进而导致目标检测性能下降。另外,它还会污染空时自适应处理的训练样本,导致杂波抑制性能下降。针对这些问题,该文提出一种机载雷达抗密集转发式干扰算法。该算法首先估计干扰方向,然后用广义旁瓣相消技术在空域滤除干扰。广义旁瓣相消中的辅助通道为指向干扰方向的和波束,而其协方差矩阵则利用清晰区中挑选的干扰样本估计得到。该算法可以有效抑制密集转发式干扰,减少由其引起的虚警,改善雷达目标检测性能,同时该算法还具有结构简单,易于实现的优点。实验结果验证了该算法的有效性。     

极化-空域联合抗机载雷达欺骗式主瓣干扰

机载雷达欺骗式主瓣干扰不仅会引起大量虚警,还会污染空时自适应处理(STAP)器的训练样本,引起自适应方向图畸变,导致期望信号相消和杂波抑制性能下降。针对此问题,利用目标信号与干扰信号极化特性的差异,该文提出一种极化-空域联合自适应波束形成的方法来抑制欺骗式主瓣干扰。该方法首先在多普勒清晰区挑选干扰样本,并采用特征融合技术估计干扰协方差矩阵,然后采用重叠滑窗的子阵合成方式进行极化-空域联合自适应波束形成,在抑制主瓣干扰的同时为后续杂波抑制保留了空域自由度,最后通过STAP抑制剩余的杂波。该算法可以有效滤除密集欺骗式干扰,减少由其引起的虚警,改善机载STAP雷达的杂波抑制性能。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于数据融合的MIMO雷达抗欺骗干扰算法

多输入多输出雷达与传统相控阵雷达不同,可发射多个相关或相互正交信号,因此可获得更优性能。欺骗干扰的功率需求低、干扰效果逼真,需研究针对其的抗干扰技术。MIMO雷达在面临非组网欺骗干扰时,使用多正交信号可导致欺骗式目标散焦,但在高干信比条件下,仍会存在虚警目标。提出了一种基于不同信号对间交叉模糊函数起伏不同的虚警目标消除算法。该算法基于遗传算法产生相互正交的二相编码信号作为发射信号,对不同编码信号的回波图像实施恒虚警检测,通过数据融合,对各图像中检测到的目标作相关处理并完成真假鉴别,彻底消除了雷达受到的欺骗干扰。分析了MIMO雷达面临欺骗干扰时的抗干扰效能。仿真结果证明该算法可有效抑制非组网欺骗干扰,对提高雷达抗干扰效能有重要意义。      

CPI回波Stretch处理雷达抗欺骗式干扰算法

由于射频存储技术的飞速发展,转发式的欺骗干扰成为影响雷达精确跟踪的一大威胁。针对欺骗式干扰,本文提出了一种基于CPI回波的Stretch处理抗干扰算法,该算法利用前一个相干处理周期（CPI）跟踪得到的距离和速度值,估计当前CPI的时延和多普勒频率,构造基带回波并与当前接收到的CPI信号进行Stretch处理,将原本相干的目标信号与干扰信号从频域上分离,将处于高频处的干扰滤除,然后进行Stretch逆处理,恢复出只含有目标的信号,送入动目标检测（MTD）处理和恒虚警检测模块。仿真结果表明,采用本文所提出的抗干扰算法,在单个假目标干扰和密集欺骗式干扰的场景下,都可以有效抑制干扰,正确跟踪目标信号。      

基于EM算法和GOF的宽带分布式 目标检测算法

 针对K分布杂波背景下的宽带分布式目标检测问题,提出了一种基于期望最大化算法和拟合优度检测方法的检测算法.该算法利用期望最大化方法估计杂波参数,提高了估值精度.通过结合拟合优度检测有效利用了目标回波对杂波背景的干扰,并简要分析该算法的恒虚警率性.对仿真数据与实测数据的多个仿真结果表明,与传统的非相干积累方法及基于散射点密度的广义似然相比,该算法检测性能有明显的提高.     

相控阵雷达抗混合干扰算法研究

针对复杂环境中包含强压制式干扰与欺骗式干扰的混合干扰导致雷达抗干扰能力下降且目标检测不准确等问题,提出了一种基于旁瓣相消算法的抗混合干扰方法。通过分析相控阵雷达抗干扰技术的特点,发现将旁瓣相消算法可抑制压制式干扰的原理应用到各辅助通道信号传输过程中,能解决欺骗式干扰因压制式干扰功率过大而被淹没的问题,达到旁瓣匿影有效对抗欺骗式干扰的目的。通过仿真分析可知,该方法可有效降低混合干扰信号对雷达目标信号的影响,提高混合干扰环境下目标检测性能。      

基于统计相关差异的多基地雷达拖引欺骗干扰识别

针对长基线多基地雷达系统在目标跟踪阶段的拖引欺骗干扰识别问题,考虑到真实目标回波在不同节点雷达中的幅度相互独立,而拖引欺骗干扰假设来自同一干扰机,其在不同节点雷达中的幅度完全相关,从而跟踪波门内只有目标回波与同时存在目标回波与拖引欺骗干扰这两种不同情形下的信号幅度存在统计相关差异。该文提出利用这一差异实现多基地雷达系统的拖引欺骗干扰识别。通过在分析统计相关差异的基础上,对不同节点雷达接收到的回波信号幅度序列进行相关性度量及参数估计,构建检验统计量,在给定的虚警概率下实现了对欺骗干扰的识别。仿真实验结果表明,该方法对欺骗干扰具有较好的识别效果,相较于基于拟合优度的AD检测算法,识别概率平均提高18.63%。     

基于奇异谱分析的抗数字射频存储距离波门拖引干扰

针对基于数字射频存储(DRFM)技术的转发式欺骗干扰难以检测和抑制问题,该文根据DRFM的延时量化会导致干扰信号产生细微的中心频率频移及谐波分量寄生的特性,提出一种基于奇异谱分析(SSA)的抗距离波门拖引干扰方法。该方法首先提取干扰信号谐波分量与目标回波经SSA分解后奇异值能量的分布差异特征,实现对有源欺骗干扰的检测,然后依据干扰中心频率频移特性,通过划分合适的奇异值子空间重构目标信号,实现对欺骗干扰的抑制。该方法不需要估计噪声参数,在干扰检测阶段具有恒虚警特性。Monte Carlo仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于IMM-KF算法改进的欺骗式干扰检测算法

针对基于接收机基线长度的欺骗干扰检测方法在短基线和低定位精度下检测性能差的问题,提出了一种交互多模型卡尔曼滤波（Interactive Multi-model Kalman Filtering,IMM-KF）算法改进的欺骗式干扰检测算法。该方法通过IMM-KF算法对两个接收机天线的位置信息进行最优估计,提高基线解算精度,从而提升基于基线长度的欺骗干扰检测方法的检测性能。首先,详细分析了基于基线长度的欺骗干扰检测方法的数学原理;其次,建立欺骗检测算法模型,并对其性能进行仿真分析;然后,根据算法应用场景引入IMM-KF算法优化基线长度估计量;最后,针对不同的基线长度和定位精度进行仿真实验,对算法进行性能评估。仿真结果表明,该算法可以在接收机伪距测量精度为0.1 m、基线长度为0.5 m的情况下达到86%的检测成功率,而传统算法在此情况下检测成功率仅为10%。     

基于数据融合和陷波滤波的MIMO雷达抗欺骗干扰算法(英文)

欺骗干扰基于很小功率就可实现对MIMO雷达的有效干扰。为抑制欺骗干扰,该文提出了一种基于信号捷变、数据融合和假目标陷波滤波的抗干扰方法。多个发射信号间相互正交,每次发射信号前,每个接收机在信号集中选择一个发射信号,接收机接收所有信号的回波,然后基于恒虚警率的方法进行检测。在不同回波图像中检测到的目标,通过融合鉴别真假,使用陷波滤波器挖掉假目标,然后进行新一轮的检测和数据融合,经过多轮检测、融合和陷波滤波,虚假目标全部被剔除,真实目标得以保留,干扰影响完全被消除。仿真证明该方法可完全抑制MIMO雷达受到的欺骗干扰。     

多PRI采样联合cICA的抗主瓣欺骗干扰方法

针对单通道雷达主瓣受到欺骗干扰,提出了一种多脉冲重复间隔（PRI）采样结合约束独立分量分析（cICA）的抗干扰方法。该方法首先根据距离密集假目标干扰,建立了基于多PRI采样的抗干扰模型并对其可行性进行证明,然后利用cICA方法对目标回波信号进行提取,最后进行匹配滤波处理实现峰值检测,达到抗干扰效果。理论分析和仿真实验表明,该算法在距离密集假目标干扰背景下能够有效提取目标回波信号达到抗主瓣干扰的效果。      

频分MIMO雷达波形捷变抗自卫式假目标干扰

针对频分MIMO雷达在自卫式欺骗干扰情况下,空域自适应波束形成算法无法有效抑制干扰的问题,提出了一种基于波形捷变的时域自卫式假目标干扰抑制方法.首先阐述了支援式主瓣假目标干扰抑制机理,指出其抗自卫式干扰的局限性;然后分析了波形捷变抗自卫式干扰的基本原理;最后对频分MIMO雷达在不同周期发射的正交信号波形进行了设计,使干...     

利用模糊评判的抗欺骗干扰新方法

转发式欺骗干扰能够利用与雷达信号的强相干性的特点进入雷达,形成虚假航迹,从而影响战场评估。针对此问题,本文提出了一种新的利用模糊评判的抗欺骗干扰方法。该方法首先提取回波的幅度、干扰误差角特征,利用模糊评判对欺骗干扰进行识别,有效提高了识别效果;其次将得到的隶属度用于3/4逻辑霍夫变化航迹起始以及概率数据互联航迹滤波算法的改进,抑制虚假目标在雷达形成航迹;最后,仿真实验表明本方法能够有效地抑制欺骗干扰,确保雷达对真实目标的跟踪。      

一种捷变频联合Hough变换的抗密集假目标干扰算法

转发式密集假目标干扰通过在距离维上产生多个虚假目标,扰乱雷达对真实目标的检测与识别。由于虚假回波信号与真实信号高度相关,雷达很难对其进行有效识别和抑制。而捷变频雷达通过随机改变发射相邻脉冲的载频,大大提高了雷达的低截获和抗干扰能力。但是捷变频雷达不能完全消除干扰,部分目标回波脉冲可能被干扰淹没,无法很好地完成相参积累和目标检测。针对上述问题,该文提出捷变频联合Hough变换的抗干扰方法,首先利用脉间频率捷变技术规避大部分窄带瞄准和欺骗式干扰;然后针对干扰信号时间上的不连续特性,通过Hough变换和峰值提取进行干扰识别与抑制;最终,针对捷变频与传统动目标检测(MTD)不兼容问题,通过稀疏重构完成目标的检测。仿真与实际雷达和干扰机对抗实验表明,该方法可以获得良好的抗干扰性能和目标检测性能。     

一种CFAR检测雷达的可控干扰新方法

针对目前常见恒虚警（CFAR）检测雷达干扰方法所产生干扰效果单一的问题,提出一种基于多相位分段调制的干扰方法。对该方法的基本原理进行说明,推导干扰信号的脉压输出结果,基于单元平均恒虚警检测方法,分析了该方法对CFAR检测雷达的干扰效果。最后进行仿真与分析,说明该干扰不仅可以形成压制干扰,还能够形成假目标欺骗干扰,并且通过对分路数、调制相位数以及调制相位值三个参数的变化,可以实现对假目标数与假目标幅值的控制,是一种灵活可控的干扰方法。     

融合注意力机制的雷达欺骗干扰域适应识别方法

针对目前雷达欺骗干扰识别中常规特征识别方法应用受限和训练高性能深度学习模型需要的大量标注样本难以高效获取的问题,该文提出一种基于对抗域适应网络的雷达欺骗干扰识别方法,以改善标签限制;并融合注意力机制残差模块进一步提升识别精度。首先,对雷达接收信号进行时频变换后,应用基于对抗网络思想的域适应技术实现从标注源域样本到未标注目标域样本的迁移识别。其次,通过所设计的空间通道注意力残差模块使网络训练聚焦于时频图全局空间特征和高响应通道,以忽略时频图像中可迁移性低的区域抑制负迁移的产生。在不同源域与目标域雷达欺骗干扰数据集上的实验结果表明了该方法的可行性和有效性。