【摘 要】
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雷达作为现代战争的“眼睛”,其性能好坏直接影响战争的胜负,随着电子频谱的日益复杂,多种干扰的出现严重影响其工作性能,雷达的生存环境受到严峻挑战,而其中又以有源欺骗干
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雷达作为现代战争的“眼睛”,其性能好坏直接影响战争的胜负,随着电子频谱的日益复杂,多种干扰的出现严重影响其工作性能,雷达的生存环境受到严峻挑战,而其中又以有源欺骗干扰为甚。雷达抗有源欺骗干扰研究已经成为当前军事研究的重要热点。雷达抗有源欺骗干扰一般是通过提取干扰信号的特征参数,经过分类识别,得到干扰信号类型,然后有针对性的采取抗干扰措施。本文以常见雷达有源欺骗干扰在多维变换域的特征提取与识别为研究内容,主要进行了如下的工作:(1)根据雷达工作原理,分析了常见雷达有源欺骗干扰信号产生过程并建立数学模型进行仿真分析,为进一步对干扰信号的特征提取做准备。(2)分析七种不同有源欺骗干扰信号在频域、时域、图像域等多维变换域的差异,根据这些干扰信号特点,利用时频变换、小波变换、波形分析等手段,提取了一系列具有区分性大、噪声敏感度低的特征参数,并通过仿真,给出了对每种特征参数在不同干扰噪声比下的分布特点。(3)在提取多维特征参数的基础上,运用逆云模型、统计判决树、神经网络的方法实现对干扰信号的有效识别,对识别结果进行仿真分析,得出不同识别算法优劣。统计判决树在低干噪比的条件下识别率低,逆云模型由于采用了最小距离计算方法,对有些干扰的识别率较低,神经网络的识别率高,但需要大量的先验信息。针对不同的识别算法特点,利用F参数、类内类间距离、特异性参数等特征评价指标,进行特征选择,优化干扰信号的识别率,取得了一定效果。(4)正确识别出干扰类型后,以RVGPO干扰为例,有针对性地进行抗干扰研究。分析回波信号与干扰信号在时频域的差别,利用模态分解的方法对干扰信号分解重构,并在此基础上,分别采用PCA和小波变换的方法,改进RVGPO的抗干扰性能,并给出仿真结果分析,取得较好的抗干扰效果。
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