基于时域编码超表面脉内-脉间编码优化的雷达干扰方法

时域编码超表面是一项可以对电磁波进行时变调制的新技术,针对该技术的调控特性,该文提出了一种基于时域编码超表面脉内-脉间编码优化的雷达干扰方法。首先分别在快时间域和慢时间域建立优化模型,通过优化脉内-脉间相位编码,实现目标能量的搬移,形成距离-多普勒二维图上的欺骗干扰。然后通过遗传算法对该离散优化模型进行求解。另外,该文从超表面编码策略的角度分析了多种调控因素对干扰效果的影响,为实现欺骗干扰的最佳策略提供指导。

基于改进残差神经网络的雷达信号识别方法

针对低信噪比情况下,雷达信号特征提取困难,导致识别准确率较低的问题,提出一种基于改进残差神经网络的雷达信号调制识别方法。首先使用时频分析方法,将时域信号转化为二维时频图像;然后对图像进行灰度化、高斯滤波、双线性插值、归一化等预处理,作为深度学习模型的输入;最后搭建改进的残差神经网络,利用空间和通道重构单元减少特征冗余,提高特征提取精度,从而提高低信噪比下雷达信号识别准确率。仿真实验结果表明,信噪比为-8 dB时,该方法对12类典型雷达信号的整体识别准确率达到96.67%,具有较好的噪声鲁棒性与抗混淆能力。

载频-重频联合捷变雷达目标参数估计方法

针对载频重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法的载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理,并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中,从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计,解决了由于载频重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明,所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。

MIMO系统探通一体化信号矩阵设计方法

由于多输入多输出(MIMO)系统具有波形、空间分集和多路复用等优势,MIMO探通一体化(DFRC)系统通过共享软硬件资源以同时实现目标探测和保密通信功能受到了极大关注。该文针对基于预编码矩阵调制的MIMO探通一体化系统,提出了基于交替方向乘子(ADMM)的一体化信号矩阵设计方法。通过用户和窃听用户参考密码本约束下最大化方向图峰值主瓣旁瓣电平比(PMSR),保证了探测方向图性能的同时防止通信信息被窃听。针对预编码矩阵通信解调问题,提出了基于交替方向惩罚(ADPM)的排序学习优化解调方法,提升了一体化波形信息解调效率。数值仿真验证了所提设计方法实现探通一体化的有效性,与已有算法相比可实现多用户通信和更高的PMSR。

基于SVM的捷变频雷达密集转发干扰智能抑制方法

密集转发干扰与雷达发射信号高度相关,兼具压制式和欺骗式干扰效果,使雷达系统难以检测到真实目标,严重威胁雷达作战能力。针对这一问题,该文提出一种基于支持向量机(SVM)的捷变频雷达密集转发干扰智能抑制方法。通过对随机样本集进行离线训练获得最优SVM模型,智能化识别并分类目标和干扰;然后,采用平滑滤波进一步抑制目标所在距离单元内的干扰信号;最后,基于压缩感知(CS)理论进行二维高分辨重构,估计出目标参数信息。仿真实验与实测数据处理结果表明,所提算法在不同场景下均能够有效抑制密集转发干扰,准确检测出真实目标。

频率捷变波形联合时频滤波器抗间歇采样转发干扰

干扰机在一个脉冲内精确复制、快速转发形成间歇采样转发干扰(interrupted-sampling repeater jamming,ISRJ),严重影响雷达工作性能。针对这一问题,从波形设计和滤波两个角度出发,提出一种频率捷变波形联合时频滤波器对抗间歇采样转发干扰的方法。首先,将常规线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号划分为若干子段并随机重排,构建脉内频率捷变波形;然后,对回波信号进行时频分析得到时域投影分量,并利用大津(OTSU)算法计算最佳分割阈值,提取未被干扰的信号段;最后,通过卷积运算构建滤波器对脉压输出进行带通滤波,保留真实目标,实现干扰抑制。仿真结果表明,所提方法能够在干扰功率较大、信噪比低的情况下有效对抗间歇采样转发干扰,极大地提升了雷达抗干扰性能。

基于期望最大化算法的捷变频联合正交频分复用雷达高速多目标参数估计

参数估计对雷达的目标检测和识别有着重要的意义。该文提出了一种基于期望最大化(EM)算法的捷变频联合正交频分复用(FA-OFDM)雷达高速多目标参数估计方法。首先,将窄带正交频分复用(OFDM)信号与传统捷变频雷达相结合,在每个脉冲宽度内同时发射多个载频随机跳变的子载波。然后,对单个脉冲内所有子载波的回波进行脉冲压缩和稀疏重构处理,得到1维高分辨距离。进一步地,将多个目标在不同脉冲时刻的高分辨距离信息构成观测数据,建立混合高斯模型。采用EM算法对模型参数和多个目标的距离、速度进行估计,并同时拟合多条时间-距离直线。直线斜率对应目标速度,直线纵轴截距对应目标初始距离。最终,分别分析了信噪比(SNR)对检测概率以及目标速度对相对估计误差的影响。仿真实验验证了所提算法的有效性。

频率捷变雷达波形对抗技术现状与展望

频率捷变技术作为雷达领域的热门研究方向之一,逐渐受到了国内外学者的重视并在电子对抗领域得到广泛应用。相比于传统固定载频雷达,脉间捷变频雷达可以自主规避干扰覆盖频段,难以被侦察机截获识别,具有独特的主动波形对抗优势。该文系统地介绍了频率捷变雷达的特点,全面梳理了国内外关于频率捷变新体制雷达的研究成果,总结了脉间频率捷变雷达信号处理、雷达接收机系统实现的研究进展,并分析了频率捷变雷达未来的几个发展趋势和所面临的问题。

一种基于间歇采样的新型干扰技术及实现

干扰机为有效干扰多部雷达,须尽量增加其侦收时间,以保证不同雷达信号的接收,且干扰信号应在时域、频域、脉压域对雷达信号均能形成有效的干扰。针对线性调频信号,在侦收占空比50%基础上,通过间歇采样、时域重复叠加和移频调制,提出一种新型多假目标干扰和实现架构,研究了不同延迟叠加数、权值和移频调制下假目标的数目、幅度和密集度的影响。仿真实验表明:该型干扰在保证侦收占空比的同时能很好地起到多假目标的欺骗效果,K=N幅度均匀加权叠加较符合实际应用。

脉间-脉内捷变频雷达抗间歇采样干扰方法

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。

捷变频联合波形熵的密集假目标干扰抑制算法

密集假目标干扰具备欺骗性和压制性的双重特性,严重影响雷达作战效能。对此,提出一种捷变频联合波形熵的密集假目标干扰抑制算法。首先采用Kittler算法进行二值化处理;其次利用波形熵识别目标和干扰;然后采用局部离群因子检测算法对目标回波中叠加有较强干扰旁瓣的数据进行剔除;最后采用稀疏重构算法进行脉间相参处理。数字仿真实验和外场实测数据处理结果验证了所提算法的有效性。算法性能分析结果表明,当干信比为58 dB时,所提算法仍能有效抑制干扰,正确检测目标。

捷变频雷达联合脉内频率编码抗间歇采样干扰

间歇采样转发干扰通过对雷达信号进行部分采样并迅速转发,在当前脉冲重复周期内,产生相干假目标串,使得基于传统频率捷变雷达的目标检测面临严峻挑战。因此,在频率捷变技术基础上提出一种捷变频雷达联合脉内频率编码的抗间歇采样干扰方法。针对间歇采样干扰时域不连续的特点,通过脉内频率编码-脉间频率捷变实现子脉冲间的相互掩护。脉冲压缩后,首先利用最大类间方差法(Otsu)自适应计算阈值并抑制干扰,然后通过二维稀疏重构方法实现目标检测。理论分析和仿真实验证明所提方法可以有效对抗间歇采样干扰。

基于Ransac算法的捷变频联合正交频分复用雷达高速多目标参数估计

在现代雷达电子战场中,目标检测与其参数估计有着非常重要的意义。因此,该文提出了一种基于随机抽样一致算法(Ransac)的捷变频联合正交频分复用(FA-OFDM)雷达高速多目标参数估计的方法。首先,在传统捷变频雷达的每个脉冲内同时发射多个频率随机跳变的窄带OFDM子载波。将单个脉冲内所有子载波的回波信号进行脉冲压缩后,采用迭代自适应谱估计(IAA)算法合成目标的高分辨距离。然后,分别对各个脉冲的回波进行脉冲压缩和迭代自适应谱估计,得到不同脉冲时刻的高分辨距离,构成观测数据集。再根据Ransac算法估计信号参数模型的步骤,拟合多条时间-距离直线,进而对高速运动的多个目标同时进行参数估计。最后,分别分析了信噪比(SNR)对检测概率以及目标自身速度对其相对估计误差的影响。仿真实验验证了所提算法的有效性。

基于进化PSO算法的稀疏捷变频雷达波形优化

为了提高稀疏捷变频(sparse frequency agility, SFA)雷达信号在稀疏重构中的精度和稳定性,提出一种基于进化粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的SFA雷达信号的优化设计。首先,推导了SFA雷达的信号模型和稀疏重构时的字典矩阵。然后,以最小化SFA雷达信号对应字典矩阵的相关性为目标函数,稀疏载频情况下有效带宽和有效跳频间隔为约束条件,建立优化模型。最后,通过进化PSO算法求解得到最优载频序列。仿真结果表明,所提算法在满足稀疏性约束的条件下,能够有效提高字典矩阵的正交性,保证稀疏重构信号的精度和可靠性。

基于集成深度学习的有源干扰智能分类

针对现有基于机器学习的雷达有源干扰分类大多需要构建人工特征集且小样本情况下分类精度低的问题,提出一种基于多通道特征融合的集成卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)分类方法。首先,建立多种有源干扰的数学模型,仿真并利用短时傅里叶变换获得其时频分布图;其次,提取时频分布图的实部、虚部和模值三通道特征,通过多种特征组合方式建立不同特征组合的样本集;最终,构建以CNN为基分类器的集成深度学习模型,每个CNN分别提取不同样本集的特征,对所有基分类器的预测结果做多数投票得到集成模型的整体预测结果。实验表明,该方法能够有效实现小样本情况下多类有源干扰的高精度智能化识别。

机载雷达脉间波形参数伪随机跳变技术

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。

基于梳状谱调制和间歇采样重复转发的复合干扰

针对常规间歇采样转发干扰(interrupted sampling repetitive repeater jamming,ISRRJ)存在假目标群幅度递减过快、假目标干扰能量不集中的问题,提出基于梳状谱调制干扰(comb spectrum modulation jamming,CMSJ)和ISRRJ的复合干扰方法。首先,分析CSMJ和ISRRJ的特性;然后,探讨复合干扰形成密集假目标干扰的条件,并给出参数控制字的选择方法;最后,仿真分析不同参数条件下的干扰效果。理论分析和仿真结果表明,所提方法参数控制简单,能够形成幅度均匀分布的密集假目标群。

短基线收发分置频域协同波形设计方法

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。

水通道蛋白5在干燥综合征中的作用综述

通过介绍水通道蛋白5(aquaporin 5,AQP5)的生物学特征和功能及其目前在中医药方面的研究现状,进一步了解AQP5在干燥综合征(Sj咬ogren’s syndrome,SS)中的作用。AQP5主要功能为参与调节水液转运及维持渗透压平衡;参与腺体分泌;参与细胞的转移、增殖和凋亡;对调节免疫和消除炎症反应具有一定作用。故而认为AQP5及其相关信号通路在干燥综合征中起到重要作用,对中医药的研发有重大影响。

Polarization-space joint mainlobe jamming countermeasure technique based on divided dimensions

In order to solve the problem that the traditional space jamming countermeasure cannot deal with the mainlobe self-protecting jammings,a polarization-space joint mainlobe jamming countermeasure technique based on divided dimensions is proposed.Specifically,the digital beam of each row and column is firstly formed by using dual polarization digital receiving in multi-channel.Then,the polarization-space joint cancellation in both azimuth and elevation dimensions is carried out based on the polarization-space joint difference between the target echo and the jamming,as well as the divided dimension feature of the row and column beams.Finally,the sum and difference beams of the full array in the elevation or azimuth dimension are formed by the beams after jamming cancelling,and the monopulse angle measurement is further employed to obtain target angles.The effectiveness of the proposed technique is verified by simulations,indicating that the self-protecting jamming and multiple mainlobe following jammings can be both cancelled simultaneously with the angle measurement unchanged.