雷达的智能化发展已经成为了未来雷达发展的一个重要趋势,其中主要的研究内容包括干扰识别的智能化、干扰抑制算法的智能化、干扰抑制效能评估的智能化等内容,已经有越来越多的雷达信号处理流程与人工智能相互融合与发展。这种结合会使得雷达信号处理的能力逐渐强大,能够更好地应对日益复杂的电子环境。基于以上背景,本文就雷达智能化抑制DRFM(Digital radio frequency memory,数字射频存储器)距离假目标干扰技术进行了详细研究。本文首先对DRFM距离假目标干扰的概念进行了介绍与建模仿真,其中包括了多假目标干扰和间歇采样转发式干扰两种典型的距离假目标干扰,后者相较前者出现更晚,可变性较高;在此基础上,本文分别对上述两种干扰的抑制算法进行了研究与创新,介绍了现有的基于慢时域脉冲分集的多假目标干扰抑制算法和基于时频域分析的间歇采样转发式干扰抑制算法,提出了基于聚类抑制密集假目标的算法和基于聚类抑制间歇采样重复转发式干扰的算法,并对现有算法和本文算法进行了干扰抑制性能对比。本文算法对实测数据的成功处理验证了提出算法的可靠性;进一步针对雷达处理流程智能化实现又分别作了以下三点工作:其一,搭建了距离假目标干扰特征参数库,介绍了BP(Back propagation,逆向传输)神经网络的工作原理并设计实现了基于BP神经网络的干扰感知系统;其二,搭建了距离假目标干扰抑制算法库,介绍了博弈论的基本理论并设计实现了基于博弈论的干扰抑制策略优选算法;其三,介绍了层次分析法的相关知识并设计实现了基于层次分析法的抗干扰抑制效能评估系统,然后分别对上述三部分内容进行了仿真验证,最终结果令人较为满意,从而实现了理论向实践的转换。