雷达无源干扰技术的发展现状

本文概述了雷达无源隐身、雷达无源压制式和欺骗式干扰技术。     

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。      

双基地雷达抗欺骗式干扰分析

双基地雷达由于收发分置，在抗欺骗式干扰方面具有与单基地雷达不同的特性。本文对几种特定干扰情况计算子双基地雷达抗欺骗式干扰的性能，并与单基地雷达情况进行了比较，得出了有价值的结论。     

有源和无源干扰对雷达威力的影响

本文详细地分析了有源干扰和无源干扰对雷达威力的影响。     

基于小波分解的雷达有源欺骗干扰识别

结合DRFM欺骗式干扰机的结构特点,建立针对跟踪雷达的典型拖引欺骗干扰的信号模型,采用小波分解理论提取特征参数,研究了基于拖引过程的欺骗干扰类型的识别方法,为后续的雷达系统抗干扰方法选取提供了先验信息.仿真实验证明该方法有较高的识别率.     

强噪声干扰环境中的雷达无源定位研究

在强器材怕干扰环境中,将邻近２～３部受干扰的陆基雷达,从主动探测转入被动探测工作,利用干扰信号对这人中干扰平台进行无源空位是可能的。本文探讨了它的若干技术问题、定位原理与算法,为多目标恶劣电磁环境下,陆基雷达坚持不间断对空情报作战,提供了一条新的可能的技术机制和作战手段。     

有源/无源转移干扰条件及协同干扰技术

分析了有源干扰、无源干扰单独使用的特点和限制条件,提出了有源和无源转移干扰使用的必要性,详细论述了转移干扰的4个有效条件,并结合某主动和红外末制导雷达,研究了有源和无源协同干扰技术。     

基于无源测距的快速定位方法研究

 在分析现有单站无源定位方法优缺点的基础上,针对运动平台对固定目标进行无源定位要求快速性这一特点,提出了一种通过目标角度和角度变化率信息对观测站与目标间的距离进行解算的快速定位方法,依照定位误差的几何分布(GDOP)对该方法进行了单次和多次定位精度的仿真,验证了该方法是一种高精度的、快速的定位方法.     

有源欺骗干扰及雷达反对抗策略研究

随着信息技术的迅猛发展,电子战在战争中的地位日益提高,不同时期其作战形态也在发生着变化。着重阐述了航迹欺骗干扰产生机理,并在此基础上论述雷达反对抗策略。     

主/被动雷达复合制导设备模拟方法研究

近年来反舰导弹导引头普遍采用了主/被动双模复合制导方式.对主/被动雷达复合制导方式进行了分析,根据现有的单模导引头特点,研究了如何对两部单模导引头进行数据关联、融合识别、融合跟踪和时空校准等,制成了主/被动复合制导模拟设备.     

外辐射源雷达与情报雷达的数据融合

通过外辐射源雷达与情报雷达异地配置方式下的组网,利用外辐射源雷达生存能力强、反隐身隐蔽性能好、数据率高、测速精度较高等特征,可进一步提高对目标的定位精度及对隐身目标的探测能力。文中将基于“当前”模型的扩展卡尔曼滤波应用于外辐射源雷达与情报雷达的数据融合,仿真表明利用这两类雷达的互补特性,通过数据融合,滤波后得到的目标的定位精度及速度精度有大幅度提高。     

基于信号结构特点的外源雷达干扰方法研究

雷达及其对抗技术在雷达系统发展道路上相互促进,不断进步。近年来,外辐射源雷达凭借其优异的性能受到了国内外研究机构的广泛关注,相关技术得到飞速发展,部分设备已投入使用,但针对该新型雷达的干扰技术研究较少。该文基于辐射源信号结构,分析其信号组成,提出了一种基于信号结构特点的外辐射源雷达干扰方法。以数字广播电视外辐射源雷达为例,结合外辐射源雷达干扰模型,在所提方法下,干扰信号将在距离多普勒谱上形成干扰峰或干扰条带,可有效遮蔽目标,并形成虚假航迹,实现了对外辐射源雷达的干扰目的。仿真结果表明了干扰信号的特性和对目标干扰的有效性,为所提干扰方法在外辐射源雷达中的实际应用奠定基础。所提方法不仅适用于国内外数字广播电视外辐射源雷达,同时可扩展应用于其他类型的外辐射源雷达。      

基于密集干扰的机载雷达STAP技术的干扰研究

空时自适应处理（STAP）技术是新一代机载预警雷达的关键技术,其优越的抑制杂波和干扰的性能给电子对抗提出了严峻考验。从STAP技术的原理出发寻找其不足,通过密集干扰使得STAP最优时,系统因缺乏足够多的自由度干扰抑制性能大大下降,最后通过仿真验证了该方法的干扰效果。     

机载有源无源传感器稳健融合方法

在机载有源无源情报融合处理中,很多条件很难满足中心式滤波的要求,比如一般情况下过程噪声是不正确的,或者不知道的.给出了几种稳健的Kalman滤波,这些方法主要针对运动方程或者观测方程中噪声信息未知或者噪声信息不准确的情况下,对数据进行融合.如果只是过程的信息未知,提出的自适应滤波,即是用观测信息对运动方程的噪声进行实时估计;如果运动方程和观测方程的噪声不准确,则可以采用H∞滤波进行噪声误差方差估计.     

对有源无源双基地雷达的诱骗干扰效能分析

针对T/R-R型有源无源双基地雷达收发分置、复合探测难以有效干扰的问题,建立了有源无源双基地雷达威力模型,分析了其探测流程,提出了无源区诱骗、有源区干扰的诱骗式干扰方法,从而提高了对双基地雷达干扰效能.文中构建了干扰功率谱密度比和距离积压缩因子两个干扰效能评价指标,在此基础上对诱骗式干扰与非诱骗式干扰效能进行了理论分析和仿真实验.仿真结果表明:诱骗式干扰是对有源无源双基地雷达的一种有效干扰方法,干扰效能优于非诱骗式干扰.     

基于贝叶斯深度学习的一维雷达有源干扰信号识别方法

雷达干扰信号准确识别是雷达抗干扰的前提,对于雷达生存至关重要。针对传统雷达干扰信号识别方法需要繁琐的分析计算提取特征,通用性差,泛化能力弱,难以适应复杂的雷达工作环境问题。本文考虑无需人工提取特征信息且具有较好的分类识别效果的深度学习网络。考虑到传统的深度学习网络由于使用点估计方式,不能够很好的衡量预测结果中的不确定性,本文提出了一种基于贝叶斯深度学习的干扰识别方法。首先,通过概率建模代替网络参数模型的点估计,解决了不确定性随机数据引起的网络过拟合问题。其次,考虑有效利用雷达回波信号的时序特性设计了LSTM层,同时解决训练过程中的梯度消失问题。基于线性调频雷达有源干扰实测数据完成了网络训练与测试,实验结果表明,引入贝叶斯方法可以在加快网络收敛速度的同时有效提高识别准确率。     

有源无源雷达信息融合系统误差估计

有源雷达和无源雷达系统误差估计是实现有源无源雷达信息高精度融合的关键环节之一。由于时差定位无源雷达具有与有源雷达不同的误差分布特点,多有源雷达之间的系统误差估计方法已不适用于无源雷达与有源雷达之间的系统误差估计。文中提出一种系统误差估计方法,利用有源雷达和无源雷达对同一目标的观测,同时估计有源雷达的系统误差和无源雷达的时差系统误差,并通过仿真实验验证了该方法的有效性。