【摘 要】
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对于现代战场的导弹突防过程,导引头将面临复杂的电磁环境,现在新的雷达干扰方式层出不穷,各种各样的干扰方法复杂多变,这给雷达正常探测、跟踪和识别带来了极大考验。目标的自卫干扰、目标周围的支援干扰、杂波和噪声通常同时存在,构成一个复合干扰环境。在这样的环境中,雷达要高效地实现抗干扰,首先必须对环境进行认知。近几年来,“认知雷达”概念这一研究课题备受关注,其中需要突破的关键技术就是雷达对环境的认知,在充
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对于现代战场的导弹突防过程,导引头将面临复杂的电磁环境,现在新的雷达干扰方式层出不穷,各种各样的干扰方法复杂多变,这给雷达正常探测、跟踪和识别带来了极大考验。目标的自卫干扰、目标周围的支援干扰、杂波和噪声通常同时存在,构成一个复合干扰环境。在这样的环境中,雷达要高效地实现抗干扰,首先必须对环境进行认知。近几年来,“认知雷达”概念这一研究课题备受关注,其中需要突破的关键技术就是雷达对环境的认知,在充分认知环境的前提下,雷达能够自适应发射下一次的抗干扰波形。雷达对环境的认知又包括干扰的检测识别和干扰分离。经过几十年发展,干扰的检测识别理论已经相对成熟,本论文主要围绕弹载雷达平台,研究干扰分离和智能波形设计,内容主要如下:1、分析弹载雷达飞行中面临的雷达有源干扰场景。当空间中存在多个不同方向的干扰信号时,在空域上对干扰进行分离。讨论了空间中存在强相干干扰DOA估计难的问题,分析了基于最大SINR准则、MMSE准则和LCMV准则的自适应空间分离技术,通过仿真得到不同信噪比下干扰分离前后目标信号的相似度变化情况。2、针对目标回波与自卫干扰混合时的干扰分离问题,提出基于Conv-Tas Net的自卫干扰分离,讨论了网络参数对网络模型大小、训练时间和分离性能的影响,将常见有源欺骗干扰和回波信号按照干信比0-10d B进行混合,作为网络的输入数据,选取合适的网络参数对其进行训练和验证,仿真验证了该方法高效的分离性能。3、分析了常见转发脉冲类干扰的产生方式和特点。在发射波形能量条件约束下,提出基于最大SINR准则的智能抗干扰波形设计,结合常见杂波模型,使算法应用场景更加接近真实情况;通过仿真实验,发现针对大部分干扰设计的发射波形,其回波信干比提升都在15d B以上,验证了该方法抗部分脉冲转发干扰的有效性。4、将DQN网络与认知雷达联系起来,建立弹载雷达飞行状态变化场景,提出基于DQN网络的智能抗转发欺骗干扰波形设计。这种端到端的波形设计方法可以更好契合认知雷达,同时,仿真验证了基于DQN网络设计的波形具有有效对抗干扰的能力,对于常见转发类干扰,设计波形的回波信干比提升都在15d B以上。
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