作为一种高效的雷达电子对抗手段,有源欺骗式干扰在现代战争中扮演着越来越重要的角色。有效的电子反对抗手段,将直接关乎雷达的正常运行及生存,乃至战争的走向。得益于空间分置的结构特点,多站雷达系统能够多视角、多维度地对环境进行感知,同时借助于信息的融合处理技术可以提取目标和干扰更为全面和本质的特征,在有源欺骗式干扰对抗方面具有单站雷达无法比拟的优势。本文以国防基础科研项目“XXX协同抗干扰技术”为依托,以分布式多站雷达系统为载体,从数据级融合和信号级融合这两个方面出发,开展了对抗有源欺骗式干扰方法的研究,主要内容包含以下四个部分:·研究了基于数据级融合的双/多基地雷达抗有源欺骗式干扰技术。在双/多基地雷达系统中,接收站“静默”工作,干扰机很难针对整个雷达系统生成位置和速度均协同的有源假目标。现有的基于数据级融合的双/多基地抗有源欺骗式干扰方法,仅利用了目标的位置信息进行点迹关联甄别假目标,对距离-速度联合欺骗假目标的鉴别能力有限。针对此问题,在多基地雷达系统结构下,首先根据真假目标的速度矢量的空间相关性差异,提出了利用目标速度矢量点迹关联的真假目标鉴别方法,该方法将目标速度矢量之间的马氏距离作为鉴别统计量,进行卡方检验鉴别真假目标。该方法需要获得速度矢量差的误差协方差矩阵,计算量较大。为此,根据由真实目标在各站中的径向速度求得的“欺骗速度”服从零均值的高斯分布,而有源假目标解算的欺骗速度服从均值为其真正欺骗速度的高斯分布这个特性,提出了基于欺骗速度判决的真假目标鉴别方法,降低了计算量。将之与基于位置信息鉴别假目标的方法联合,明显提高了多基地雷达系统对距离-速度联合欺骗式假目标的鉴别能力,扩展了有源假目标的高鉴别区域。·研究了双发多收型分布式多站雷达系统基于信号级融合的抗有源欺骗式干扰技术。在一个分布式多站雷达系统下,目标的空间散射特性可以用于对抗有源欺骗式干扰。当作战雷达系统工作在协同探测模式下时,现有的有源欺骗式假目标的鉴别算法的性能对干扰机的定位精度十分敏感。针对此问题,在一个双发多收的分布式多站雷达系统架构下,对有源欺骗式干扰的对抗技术进行了研究。由于真假目标空间散射特性的差异,使得假目标的厄米特距离明显区别于真实目标的厄米特距离。假目标的厄米特距离随着干噪比的增大而变大,而真实目标的厄米特距离在任意的信噪比情况下均服从一个仅由接收站个数决定的贝塔分布。这使得假目标的厄米特距离比真目标的大得多,尤其是在高干噪比的情况下。利用真假目标厄米特距离上的差异,基于奈曼-皮尔逊准则,提出了一种基于厄米特距离判决的真假目标鉴别方法。该方法能在维持真实目标误判概率恒定的前提下有效鉴别真假目标,而且不需要干扰的先验信息,且能够在一个脉冲重复周期内完成鉴别。·研究了分布式多站雷达系统基于信号级融合的抗多假目标干扰技术。基于厄米特距离判决的鉴别方法,仅适用于至少包含两个发射站的多站雷达系统。在一个分布式多站雷达系统架构下,将两个目标采样矢量之间的厄米特距离作为相关性度量,描述两个目标之间的相关性。由于真假目标空间散射特性的差异,使得两个有源假目标之间的相关性要远大于两个真实目标之间的相关性和一个真实目标与一个假目标之间的相关性,尤其是在高干噪比的情况下。两个假目标之间的相关性与干噪比成正比,但又与假目标具体的调制信息无关。而两个真目标之间的相关性和一真一假之间的相关性均服从同一个贝塔分布,而该贝塔分布仅与通道个数有关,而与信号能量或干扰能量无关。根据不同目标组合之间相关性的差异,提出了一种基于相关性检验的真假目标鉴别方法。该方法也不需要干扰环境的任何先验信息,而且可以在约束真实目标误判概率的期望上限的前提下在一个脉冲重复周期内有效地鉴别真假目标。除此之外,该方法的鉴别性能随着假目标个数的增多而变大,可以有效应对多假目标的情况。·研究了宽带多站雷达系统的抗有源欺骗式干扰技术。现有的基于信号级融合的多站雷达抗有源欺骗式干扰方法,均假设发射信号是窄带信号,并不适用于或者无法直接应用于宽带雷达信号的情况下。在宽带多站雷达系统下,真假目标之间空间散射特性的差异仍然存在,可以加以利用进行目标鉴别。当发射信号为宽带信号时,目标尺寸要大于雷达的距离分辨单元,目标表现为距离扩展特性,占据多个距离分辨单元。提取目标占据距离分辨单元的回波组成目标的复距离像矢量,分析不同接收站间不同目标组合的复距离像矢量之间的相关性。由于各接收站相对于目标视角的不同,可能引起目标复距离像矢量长度的变化,无法直接用厄米特距离度量它们之间的相关性,为此引入了的滑动厄米特距离的概念,并分析了不同接收站间目标组合复距离像矢量间的滑动厄米特距离的统计特性。定义目标间的相关系数为其复距离像矢量间的最大滑动厄米特距离。通过理论分析发现,不同接收站中同一个有源假目标的相关性明显大于其它目标组合的相关性。基于此,提出了一种适用于宽带信号的基于相关性检验的真假目标鉴别算法。该方法可以约束真实目标误判概率,并通过计算机仿真实验,验证了所提方法可对有源假目标进行有效鉴别。