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层析合成孔径雷达(TomoSAR)是一种先进的山区三维重建技术手段。然而,TomoSAR点云存在着较强烈的高程向定位误差,给高精度的山区三维重建带来了挑战。针对这个问题,该文提出了一种基于几何约束移动最小二乘(MLS)的高精度TomoSAR山区点云三维重建方法。该方法不仅具有传统MLS基于局部子空间思想进行复杂曲面结构拟合的优势,还可以充分地利用TomoSAR点云高程随地距单调递增的特点进行重建误差修正。首先,将点云投影到新的方位-地距-高程坐标系。然后,使用所提的基于迭代求解的几何约束MLS进行高程向定位误差修正。最后,通过投影变换得到山区三维重建结果。仿真和实测的机载阵列TomoSAR山区数据以及AW3D30 DSM数据和1:10000 DEM数据,验证了该文方法的有效性,同时表明了机载阵列TomoSAR用于山区高精度三维重建等应用的可行性和优越性。 层析合成孔径雷达(TomoSAR)是一种先进的山区三维重建技术手段。然而,TomoSAR点云存在着较强烈的高程向定位误差,给高精度的山区三维重建带来了挑战。针对这个问题,该文提出了一种基于几何约束移动最小二乘(MLS)的高精度TomoSAR山区点云三维重建方法。该方法不仅具有传统MLS基于局部子空间思想进行复杂曲面结构拟合的优势,还可以充分地利用TomoSAR点云高程随地距单调递增的特点进行重建误差修正。首先,将点云投影到新的方位-地距-高程坐标系。然后,使用所提的基于迭代求解的几何约束MLS进行高程向定位误差修正。最后,通过投影变换得到山区三维重建结果。仿真和实测的机载阵列TomoSAR山区数据以及AW3D30 DSM数据和1:10000 DEM数据,验证了该文方法的有效性,同时表明了机载阵列TomoSAR用于山区高精度三维重建等应用的可行性和优越性。
针对辐射源个体识别(SEI)中样本标签不完整和数据类别分布不平衡导致分类准确率下降的问题,该文提出了一种基于代价敏感学习和半监督生成式对抗网络(GAN)的特定辐射源分类方法。该方法通过半监督训练方式优化生成器和判别器的网络参数,并向残差网络中添加多尺度拓扑模块融合时域信号的多维分辨率特征,赋予生成样本额外标签从而直接利用判别器完成分类。同时设计代价敏感损失缓解优势样本导致的梯度传播失衡,改善分类器在类不平衡数据集上的识别性能。在4类失衡仿真数据集上的实验结果表明,存在40%无标记样本的情况下,该方法对于5个辐射源的平均识别率相比于交叉熵损失和焦点损失分别提高5.34%和2.69%,为解决数据标注缺失和类别分布不均条件下的特定辐射源识别问题提供了新思路。 针对辐射源个体识别(SEI)中样本标签不完整和数据类别分布不平衡导致分类准确率下降的问题,该文提出了一种基于代价敏感学习和半监督生成式对抗网络(GAN)的特定辐射源分类方法。该方法通过半监督训练方式优化生成器和判别器的网络参数,并向残差网络中添加多尺度拓扑模块融合时域信号的多维分辨率特征,赋予生成样本额外标签从而直接利用判别器完成分类。同时设计代价敏感损失缓解优势样本导致的梯度传播失衡,改善分类器在类不平衡数据集上的识别性能。在4类失衡仿真数据集上的实验结果表明,存在40%无标记样本的情况下,该方法对于5个辐射源的平均识别率相比于交叉熵损失和焦点损失分别提高5.34%和2.69%,为解决数据标注缺失和类别分布不均条件下的特定辐射源识别问题提供了新思路。
太赫兹技术与轨道角动量(OAM)技术相结合在高速无线通信领域具有巨大潜力。理论上不同模态的OAM之间具备严格正交性,若能将OAM技术应用到太赫兹通信系统中,必能极大提升系统的通信容量。因此,如何产生高质量的THz-OAM波束,并给予它灵活的动态控制成为研究者们的一大研究热点。该文设计了一种双层透射型超表面,使用3D打印作为加工方式,成本低、加工难度小。超表面单元结构采用高度可变的介质单元,随着单元高度不断发生改变,透射相位覆盖0°~360°,且透射率保持在88%以上。采用WR-10标准波导喇叭天线进行馈电,在100 GHz工作频率下,通过改变双层超表面之间的相对旋转角度,产生了不同模态的OAM波束。仿真结果表明,该文设计的超表面天线能够实现\begin{document}$ l=1,2,3 $\end{document}的OAM波束,二维幅相结果符合对应模态的特征,\begin{document}$ l=1,2,3 $\end{document}时,OAM波束的模态纯度分别为85.4%, 84.9%, 83.4%。 通过太赫兹扫场测试平台测试了天线在90 GHz, 100 GHz, 110 GHz频点下的电场分布。结果表明:在20 GHz带宽内,产生的OAM波束质量较好,证明该文设计的超表面天线在高频工作具有一定的工作带宽,有望应用于高频OAM通信。 太赫兹技术与轨道角动量(OAM)技术相结合在高速无线通信领域具有巨大潜力。理论上不同模态的OAM之间具备严格正交性,若能将OAM技术应用到太赫兹通信系统中,必能极大提升系统的通信容量。因此,如何产生高质量的THz-OAM波束,并给予它灵活的动态控制成为研究者们的一大研究热点。该文设计了一种双层透射型超表面,使用3D打印作为加工方式,成本低、加工难度小。超表面单元结构采用高度可变的介质单元,随着单元高度不断发生改变,透射相位覆盖0°~360°,且透射率保持在88%以上。采用WR-10标准波导喇叭天线进行馈电,在100 GHz工作频率下,通过改变双层超表面之间的相对旋转角度,产生了不同模态的OAM波束。仿真结果表明,该文设计的超表面天线能够实现\begin{document}$ l=1,2,3 $\end{document}的OAM波束,二维幅相结果符合对应模态的特征,\begin{document}$ l=1,2,3 $\end{document}时,OAM波束的模态纯度分别为85.4%, 84.9%, 83.4%。 通过太赫兹扫场测试平台测试了天线在90 GHz, 100 GHz, 110 GHz频点下的电场分布。结果表明:在20 GHz带宽内,产生的OAM波束质量较好,证明该文设计的超表面天线在高频工作具有一定的工作带宽,有望应用于高频OAM通信。
视频合成孔径雷达(SAR)具有高帧率成像能力,可作为地面运动目标探测的重要技术手段。经典SAR地面动目标显示(SAR-GMTI)依靠目标回波能量来实现动目标检测,同时动目标阴影亦可作为视频SAR动目标检测的重要途径。然而,由于动目标能量和阴影的畸变或涂抹,依靠单一方式难以实现稳健的动目标检测。该文基于目标能量和阴影的双域联合检测思想,分别通过快速区域卷积神经网络和航迹关联两种技术途径实现了视频SAR动目标联合检测,给出了机载实测数据处理结果,并进行了详细分析。该文方法充分利用目标阴影与能量的特征及空时信息,提升了机动目标检测的稳健性。 视频合成孔径雷达(SAR)具有高帧率成像能力,可作为地面运动目标探测的重要技术手段。经典SAR地面动目标显示(SAR-GMTI)依靠目标回波能量来实现动目标检测,同时动目标阴影亦可作为视频SAR动目标检测的重要途径。然而,由于动目标能量和阴影的畸变或涂抹,依靠单一方式难以实现稳健的动目标检测。该文基于目标能量和阴影的双域联合检测思想,分别通过快速区域卷积神经网络和航迹关联两种技术途径实现了视频SAR动目标联合检测,给出了机载实测数据处理结果,并进行了详细分析。该文方法充分利用目标阴影与能量的特征及空时信息,提升了机动目标检测的稳健性。
以旋翼无人机为代表的低空小目标常采用低速“走-停”策略或利用障碍物遮挡,躲避雷达追踪,对重要信息装备和战略要地进行点穴式打击或干扰。这类目标可多次消失-重返于雷达视域,称之“走-停-走”目标。若采用传统目标跟踪模型和算法处理这类目标,易导致目标身份不连续、航迹碎片化。该文在随机集理论框架下,基于标签多伯努利(LMB)滤波器,研究低空监视雷达“走-停-走”目标连续跟踪问题。为描述“走-停-走”目标多次往返于雷达视域的演化特性,首次引入第3类出生目标模型,即重生(RB)过程模型。首先,利用目标重返雷达视域前-后目标状态的空间位置和动力学参数关系,提出一种基于空域相关(SC)的RB过程;然后,基于SC-RB过程,在贝叶斯滤波框架下,设计了SC-RB-LMB滤波器算法,可实现多“走-停-走”目标连续稳健跟踪,维持航迹标签的连续性;最后,在典型低空监视场景下,通过仿真和实测数据验证了提出模型和算法的有效性和性能优势。 以旋翼无人机为代表的低空小目标常采用低速“走-停”策略或利用障碍物遮挡,躲避雷达追踪,对重要信息装备和战略要地进行点穴式打击或干扰。这类目标可多次消失-重返于雷达视域,称之“走-停-走”目标。若采用传统目标跟踪模型和算法处理这类目标,易导致目标身份不连续、航迹碎片化。该文在随机集理论框架下,基于标签多伯努利(LMB)滤波器,研究低空监视雷达“走-停-走”目标连续跟踪问题。为描述“走-停-走”目标多次往返于雷达视域的演化特性,首次引入第3类出生目标模型,即重生(RB)过程模型。首先,利用目标重返雷达视域前-后目标状态的空间位置和动力学参数关系,提出一种基于空域相关(SC)的RB过程;然后,基于SC-RB过程,在贝叶斯滤波框架下,设计了SC-RB-LMB滤波器算法,可实现多“走-停-走”目标连续稳健跟踪,维持航迹标签的连续性;最后,在典型低空监视场景下,通过仿真和实测数据验证了提出模型和算法的有效性和性能优势。
SAR图像由于数据获取难度大,样本标注难,目标覆盖率不足,导致包含地理空间目标的影像数量稀少。为了解决这些问题,该文开展了基于散射信息和元学习的SAR图像飞机目标识别方法研究。针对SAR图像中不同型号飞机空间结构离散分布差异较大的情况,设计散射关联分类器,对飞机目标的离散程度量化建模,通过不同目标离散分布的差异来动态调整样本对的权重,指导网络学习更具有区分性的类间特征表示。考虑到SAR目标成像易受背景噪声的影响,设计了自适应特征细化模块,促使网络更加关注飞机的关键部件区域,减少背景噪声干扰。该文方法有效地将目标散射分布特性与网络的自动学习过程相结合。实验结果表明,在5-way 1-shot的极少样本新类别识别任务上,该方法识别精度为59.90%,相比于基础方法提升了3.85%。减少一半训练数据量后,该方法在新类别的极少样本识别任务上仍然表现优异。 SAR图像由于数据获取难度大,样本标注难,目标覆盖率不足,导致包含地理空间目标的影像数量稀少。为了解决这些问题,该文开展了基于散射信息和元学习的SAR图像飞机目标识别方法研究。针对SAR图像中不同型号飞机空间结构离散分布差异较大的情况,设计散射关联分类器,对飞机目标的离散程度量化建模,通过不同目标离散分布的差异来动态调整样本对的权重,指导网络学习更具有区分性的类间特征表示。考虑到SAR目标成像易受背景噪声的影响,设计了自适应特征细化模块,促使网络更加关注飞机的关键部件区域,减少背景噪声干扰。该文方法有效地将目标散射分布特性与网络的自动学习过程相结合。实验结果表明,在5-way 1-shot的极少样本新类别识别任务上,该方法识别精度为59.90%,相比于基础方法提升了3.85%。减少一半训练数据量后,该方法在新类别的极少样本识别任务上仍然表现优异。
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综 述
非连续谱雷达信号是一种特殊的认知雷达信号,其频谱由多个离散的频带组成,且能够随着外界干扰的变化自适应地调整离散频带的分布结构。因此,这种信号适用于干扰密布、频谱拥堵的工作场景。非连续谱信号设计主要研究两个问题:一是如何根据干扰环境选取最优的非连续频谱结构以满足雷达抗干扰和分辨性能要求;二是如何根据最优的非连续频谱求解出时域发射信号。非连续谱雷达信号的一个典型应用是高频雷达的抗同频干扰,随着电子对抗的升级以及多电子设备共存引起的频谱拥堵问题,非连续谱信号在雷达抗干扰、电磁频谱兼容等方面日益受到重视。该文对非连续谱信号设计准则与约束、工作频带选取与塑形以及时域信号波形合成等3个方面的研究进行了归纳与总结,以促进非连续谱信号的研究与应用。 非连续谱雷达信号是一种特殊的认知雷达信号,其频谱由多个离散的频带组成,且能够随着外界干扰的变化自适应地调整离散频带的分布结构。因此,这种信号适用于干扰密布、频谱拥堵的工作场景。非连续谱信号设计主要研究两个问题:一是如何根据干扰环境选取最优的非连续频谱结构以满足雷达抗干扰和分辨性能要求;二是如何根据最优的非连续频谱求解出时域发射信号。非连续谱雷达信号的一个典型应用是高频雷达的抗同频干扰,随着电子对抗的升级以及多电子设备共存引起的频谱拥堵问题,非连续谱信号在雷达抗干扰、电磁频谱兼容等方面日益受到重视。该文对非连续谱信号设计准则与约束、工作频带选取与塑形以及时域信号波形合成等3个方面的研究进行了归纳与总结,以促进非连续谱信号的研究与应用。
很多军事和民用平台都同时具备雷达与通信功能。传统的分立式设计增加了系统的体积、功耗和成本,并降低了系统的电磁兼容性能。雷达通信一体化设计能够让雷达和通信共享硬件平台,从而克服上述缺点,受到了学术界和工业界的广泛关注。总体来看,雷达通信一体化可以通过资源分配和共用波形来实现。共用波形的方式具有更高的频谱效率和功率效率,并能够从根本上克服跨系统干扰,因此成为近年来的研究热点。该文首先对现有的雷达通信一体化共用波形设计进行综述,并将共用波形设计方法分为基于通信波形、基于雷达波形和基于联合设计3种类型。然后针对一般的一体化波形,该文对雷达通信一体化系统的性能边界的相关研究进行了综述,揭示了雷达和通信性能的折中。最后对该文内容进行了总结,并对一体化的未来研究方向进行了展望。 很多军事和民用平台都同时具备雷达与通信功能。传统的分立式设计增加了系统的体积、功耗和成本,并降低了系统的电磁兼容性能。雷达通信一体化设计能够让雷达和通信共享硬件平台,从而克服上述缺点,受到了学术界和工业界的广泛关注。总体来看,雷达通信一体化可以通过资源分配和共用波形来实现。共用波形的方式具有更高的频谱效率和功率效率,并能够从根本上克服跨系统干扰,因此成为近年来的研究热点。该文首先对现有的雷达通信一体化共用波形设计进行综述,并将共用波形设计方法分为基于通信波形、基于雷达波形和基于联合设计3种类型。然后针对一般的一体化波形,该文对雷达通信一体化系统的性能边界的相关研究进行了综述,揭示了雷达和通信性能的折中。最后对该文内容进行了总结,并对一体化的未来研究方向进行了展望。
波形优化设计
机载雷达脉间波形参数伪随机跳变主要是通过优化设计脉冲重复间隔、初相、频率和幅度等参数,增加雷达波形的复杂度与不确定性,提升机载雷达反杂波和抗干扰能力,是机载雷达技术的主要发展方向之一。脉间参数的伪随机跳变给多脉冲相参积累、杂波谱特性建模等带来困难。该文建立了脉间参数伪随机跳变信号模型,提出了非均匀参数捷变脉间相参处理方法,并分析了抗干扰性能。在此基础上,研究了脉冲重复间隔捷变下的机载雷达杂波回波模型,提出了发射-接收滤波器联合优化设计的强杂波处理方法,并进行了仿真验证。 机载雷达脉间波形参数伪随机跳变主要是通过优化设计脉冲重复间隔、初相、频率和幅度等参数,增加雷达波形的复杂度与不确定性,提升机载雷达反杂波和抗干扰能力,是机载雷达技术的主要发展方向之一。脉间参数的伪随机跳变给多脉冲相参积累、杂波谱特性建模等带来困难。该文建立了脉间参数伪随机跳变信号模型,提出了非均匀参数捷变脉间相参处理方法,并分析了抗干扰性能。在此基础上,研究了脉冲重复间隔捷变下的机载雷达杂波回波模型,提出了发射-接收滤波器联合优化设计的强杂波处理方法,并进行了仿真验证。
多节点收发分置系统通过波形在空时频能等多域进行协同工作,能够提供相比单雷达更多的抗干扰自由度。该文针对抗多主瓣干扰问题,提出一种基于两部短基线收发分置系统的频域协同波形设计方法。首先,利用基于MM原理的近端乘子法(MM-PMM)算法,优化设计具有局部良好自相关电平的窄带探测信号;接着,依据窄带探测信号脉间频率跳变特点,优化对应的宽带频谱置零信号,作为窄带信号的掩护信号;然后,利用两个发射节点分别将窄带与宽带信号进行协同发射;最后,利用基于频率捷变的相参和非相参联合积累的信号处理方法实现对频域协同波形回波的处理。数值仿真实验验证了频域协同波形设计方法算法收敛性、频域掩护原理以及抗多主瓣干扰的有效性。 多节点收发分置系统通过波形在空时频能等多域进行协同工作,能够提供相比单雷达更多的抗干扰自由度。该文针对抗多主瓣干扰问题,提出一种基于两部短基线收发分置系统的频域协同波形设计方法。首先,利用基于MM原理的近端乘子法(MM-PMM)算法,优化设计具有局部良好自相关电平的窄带探测信号;接着,依据窄带探测信号脉间频率跳变特点,优化对应的宽带频谱置零信号,作为窄带信号的掩护信号;然后,利用两个发射节点分别将窄带与宽带信号进行协同发射;最后,利用基于频率捷变的相参和非相参联合积累的信号处理方法实现对频域协同波形回波的处理。数值仿真实验验证了频域协同波形设计方法算法收敛性、频域掩护原理以及抗多主瓣干扰的有效性。
雷达通信一体化是解决频谱资源拥挤问题的有效途径之一,而共享波形设计是同时实现雷达与通信功能的关键技术,该文旨在解决智能反射面(IRS)辅助雷达通信双功能(DRC)系统的多载波波形优化问题。首先,通过最大化传输功率、通信码字错误率(WEP)、旁瓣幅度与IRS反射系数约束下的雷达互信息(RMI),构建了双功能发射波形、IRS反射单元、雷达与通信接收波束联合优化模型。其次,提出了基于交替方向最大化(ADM)的多载波波形优化算法,通过将原非凸优化问题分解为若干低复杂度子问题并迭代优化,获得了多载波波形功率分配策略的局部最优解。最后,仿真结果表明,ADM算法能同时实现雷达与通信功能;相较于现有方法有效提升了IRS辅助DRC系统的雷达与通信性能。 雷达通信一体化是解决频谱资源拥挤问题的有效途径之一,而共享波形设计是同时实现雷达与通信功能的关键技术,该文旨在解决智能反射面(IRS)辅助雷达通信双功能(DRC)系统的多载波波形优化问题。首先,通过最大化传输功率、通信码字错误率(WEP)、旁瓣幅度与IRS反射系数约束下的雷达互信息(RMI),构建了双功能发射波形、IRS反射单元、雷达与通信接收波束联合优化模型。其次,提出了基于交替方向最大化(ADM)的多载波波形优化算法,通过将原非凸优化问题分解为若干低复杂度子问题并迭代优化,获得了多载波波形功率分配策略的局部最优解。最后,仿真结果表明,ADM算法能同时实现雷达与通信功能;相较于现有方法有效提升了IRS辅助DRC系统的雷达与通信性能。
雷达波形优化作为雷达领域中最重要的课题之一,受到广泛关注。雷达探测波形不仅要有恒定的幅度,还要有低的自相关副瓣。由于恒模约束是非凸的,所以针对低自相关旁瓣恒模波形优化问题复杂度很高。已有算法通常将包含波形幅度和相位信息的多维向量空间作为优化问题的可行解集合,计算过程需要恒模约束条件参与,导致寻优难度和计算量较大。该文提出了一种相位域低积分旁瓣恒模雷达波形优化方法,将对恒模波形寻优的可行解空间压缩至波形相位域的向量集合,对恒模波形向量中各元素相位与其他元素之间的关系进行深入分析并进行解析表示,进而基于坐标下降法的迭代优化思想对波形向量各元素依次更新。通过压缩可行集规模和采用闭式解更新变量的方法,获得了自相关积分旁瓣性能更优的波形序列,并有效降低了计算复杂度,提升了优化效率。最后该文通过数值仿真的方法验证所提方法的有效性。 雷达波形优化作为雷达领域中最重要的课题之一,受到广泛关注。雷达探测波形不仅要有恒定的幅度,还要有低的自相关副瓣。由于恒模约束是非凸的,所以针对低自相关旁瓣恒模波形优化问题复杂度很高。已有算法通常将包含波形幅度和相位信息的多维向量空间作为优化问题的可行解集合,计算过程需要恒模约束条件参与,导致寻优难度和计算量较大。该文提出了一种相位域低积分旁瓣恒模雷达波形优化方法,将对恒模波形寻优的可行解空间压缩至波形相位域的向量集合,对恒模波形向量中各元素相位与其他元素之间的关系进行深入分析并进行解析表示,进而基于坐标下降法的迭代优化思想对波形向量各元素依次更新。通过压缩可行集规模和采用闭式解更新变量的方法,获得了自相关积分旁瓣性能更优的波形序列,并有效降低了计算复杂度,提升了优化效率。最后该文通过数值仿真的方法验证所提方法的有效性。
波形抗干扰
该文研究了一种快速的抗间歇采样转发干扰波形和滤波器联合设计方法。基于罚函数和帕累托最优化原理给出了联合设计模型的优化数学模型。推导优化波形和滤波器过程中矩阵迹的解析表达式,有效降低了算法的计算复杂度。提出了一种基于平方迭代加速方法,解决了主分量最小化方法目标函数近似造成的算法收敛速度降低问题,进一步加快了算法运行速度。仿真结果表明,该文所提出的算法比传统方法具有更快的运行速度。同时,当干扰目标和真实目标在距离上不可分时,该文方法仍能够有效抑制间歇采样转发干扰。 该文研究了一种快速的抗间歇采样转发干扰波形和滤波器联合设计方法。基于罚函数和帕累托最优化原理给出了联合设计模型的优化数学模型。推导优化波形和滤波器过程中矩阵迹的解析表达式,有效降低了算法的计算复杂度。提出了一种基于平方迭代加速方法,解决了主分量最小化方法目标函数近似造成的算法收敛速度降低问题,进一步加快了算法运行速度。仿真结果表明,该文所提出的算法比传统方法具有更快的运行速度。同时,当干扰目标和真实目标在距离上不可分时,该文方法仍能够有效抑制间歇采样转发干扰。
作为一种典型的相干干扰,间歇采样转发干扰利用欠采样原理,能够在雷达接收机产生多个高逼真假目标,使雷达对真实目标的检测失效。针对这一问题,该文提出了一种基于多普勒容忍的多脉冲互补序列和接收滤波器联合设计的抗间歇采样转发干扰方法。首先,考虑设计序列的多普勒容限,以最小化发射序列和接收滤波器模糊函数旁瓣能量以及干扰信号和接收滤波器模糊函数能量为优化指标,同时考虑了发射波形的恒模约束以及非匹配滤波体制的信噪比损失约束等。然后,提出了基于优化最小化方法的交替迭代优化算法解决所提出的非凸优化问题。最后,仿真实验表明,相比于传统方法,该文方法设计的收发序列具有更好的脉压旁瓣性能和抗间歇采样转发干扰性能,能够显著提升雷达在干扰场景下对运动目标的检测能力。 作为一种典型的相干干扰,间歇采样转发干扰利用欠采样原理,能够在雷达接收机产生多个高逼真假目标,使雷达对真实目标的检测失效。针对这一问题,该文提出了一种基于多普勒容忍的多脉冲互补序列和接收滤波器联合设计的抗间歇采样转发干扰方法。首先,考虑设计序列的多普勒容限,以最小化发射序列和接收滤波器模糊函数旁瓣能量以及干扰信号和接收滤波器模糊函数能量为优化指标,同时考虑了发射波形的恒模约束以及非匹配滤波体制的信噪比损失约束等。然后,提出了基于优化最小化方法的交替迭代优化算法解决所提出的非凸优化问题。最后,仿真实验表明,相比于传统方法,该文方法设计的收发序列具有更好的脉压旁瓣性能和抗间歇采样转发干扰性能,能够显著提升雷达在干扰场景下对运动目标的检测能力。
间歇采样噪声调制转发干扰是一种兼具压制和欺骗特点的新型有源干扰,是目前雷达抗干扰领域的难点之一。为了提高捷变频雷达对抗噪声调制的间歇采样转发干扰(ISRJ)的能力,该文结合ISRJ时域不连续的特点,提出一种基于频率捷变体制雷达联合模糊C均值(FCM)的抗ISRJ方法。首先,该文设计一种脉内频率编码-脉间频率捷变的雷达发射波形;雷达接收到回波信号后,通过频域窄带滤波得到不同脉内频率编码对应的子脉冲信号;然后利用FCM算法判断脉冲压缩后的子脉冲中是否含有干扰;最后,通过压缩感知(CS)算法实现脉间频率跳变波形的相参积累。理论分析和仿真实验证明该算法可以有效对抗ISRJ。 间歇采样噪声调制转发干扰是一种兼具压制和欺骗特点的新型有源干扰,是目前雷达抗干扰领域的难点之一。为了提高捷变频雷达对抗噪声调制的间歇采样转发干扰(ISRJ)的能力,该文结合ISRJ时域不连续的特点,提出一种基于频率捷变体制雷达联合模糊C均值(FCM)的抗ISRJ方法。首先,该文设计一种脉内频率编码-脉间频率捷变的雷达发射波形;雷达接收到回波信号后,通过频域窄带滤波得到不同脉内频率编码对应的子脉冲信号;然后利用FCM算法判断脉冲压缩后的子脉冲中是否含有干扰;最后,通过压缩感知(CS)算法实现脉间频率跳变波形的相参积累。理论分析和仿真实验证明该算法可以有效对抗ISRJ。
为提升雷达抗间歇采样干扰的能力,该文根据间歇采样转发干扰收发分时的特点,利用脉间-脉内捷变频波形的“主动”抗干扰优势,提出了一种基于分数阶傅里叶变换的并行干扰抑制方法。首先在时域对被干扰的子脉冲进行提取,并将提取到的信号进行切片处理,然后在分数阶傅里叶域利用窄带滤波器组对干扰进行抑制,最后构造匹配滤波器组进行分段脉冲压缩实现子脉冲积累。理论分析和仿真结果表明,所提方法可以有效对抗不同间歇采样干扰样式组成的多主瓣干扰,在高干信比条件下依然具有良好的抗干扰性能,极大提升了雷达的抗干扰能力。 为提升雷达抗间歇采样干扰的能力,该文根据间歇采样转发干扰收发分时的特点,利用脉间-脉内捷变频波形的“主动”抗干扰优势,提出了一种基于分数阶傅里叶变换的并行干扰抑制方法。首先在时域对被干扰的子脉冲进行提取,并将提取到的信号进行切片处理,然后在分数阶傅里叶域利用窄带滤波器组对干扰进行抑制,最后构造匹配滤波器组进行分段脉冲压缩实现子脉冲积累。理论分析和仿真结果表明,所提方法可以有效对抗不同间歇采样干扰样式组成的多主瓣干扰,在高干信比条件下依然具有良好的抗干扰性能,极大提升了雷达的抗干扰能力。