【摘 要】
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经典的雷达抗干扰技术利用目标与干扰信号在时域、频域或空域的差异,通过脉冲压缩、频域滤波或旁瓣对消方式进行抑制。随着DRFM（数字射频存储）技术的快速发展,多种新型相干干扰不断涌现,很难用一种方式抑制不同的干扰。基于对新型干扰的认知,研究针对性的干扰抑制算法,从而提高雷达的抗干扰检测性能,是雷达抗干扰技术的研究热点。本文针对间歇采样转发干扰以及灵巧噪声干扰,研究了干扰认知方法,采用基于干扰重构对消和
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经典的雷达抗干扰技术利用目标与干扰信号在时域、频域或空域的差异,通过脉冲压缩、频域滤波或旁瓣对消方式进行抑制。随着DRFM（数字射频存储）技术的快速发展,多种新型相干干扰不断涌现,很难用一种方式抑制不同的干扰。基于对新型干扰的认知,研究针对性的干扰抑制算法,从而提高雷达的抗干扰检测性能,是雷达抗干扰技术的研究热点。本文针对间歇采样转发干扰以及灵巧噪声干扰,研究了干扰认知方法,采用基于干扰重构对消和基于变换滤波的抗干扰方法对两类干扰进行有效抑制,并设计实现了基于干扰认知的雷达抗干扰仿真系统。主要的工作内容概述如下。（1）对基于DRFM的间歇采样转发干扰和灵巧噪声干扰进行分析和建模,在此基础上对含有干扰的雷达回波进行基于恒虚警的检测与参数粗估计。检测干扰后,采用深度学习方法对间歇采样转发干扰、灵巧噪声干扰和其它类型干扰进行识别,识别率达到99.47%,为准确的干扰认知提供支持。（2）现有的间歇采样转发干扰参数估计主要基于Hilbert-Huang变换,存在干扰采样周期估计精度不足问题,本文采用基于模糊函数与HHT进行联合估计方法改善了对干扰的认知。在对干扰参数进行准确估计后进行重构对消干扰,相比HHT方法JSR可以降低3到6dB。（3）针对灵巧噪声干扰同时含有相干性和随机性的特点,首先对干扰通过差拍处理与频域滤波进行预处理,能够消除部分干扰信号。再通过获取干扰与雷达发射信号先验信息并在Fr FT域进行窄带滤波,以消除剩余干扰。脉冲压缩处理显示,上述处理比直接Fr FT域滤波的干扰信号形成的波峰小5到8dB。（4）将上述干扰信号的产生、检测、识别与抑制方法进行集成,通过在Matlab软件APP Designer平台开发雷达抗干扰仿真软件界面,设计了干扰信号仿真、数据处理与识别和干扰抑制三个模块,可方便灵活的进行干扰抑制仿真测试。
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