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。

基于Hough变换的雷达密集转发干扰抑制算法

雷达密集转发干扰与目标回波相关性极高,对雷达产生欺骗和压制作用,使目标检测面临巨大困难。针对这一问题,提出了一种新的基于Hough变换的雷达密集转发干扰抑制算法。首先通过Hough变换将雷达回波脉冲压缩后的数据映射到参数空间,采取二值投票方式进行非相干积累并提取峰值抑制干扰。随后,根据Hough变换中点与线的对偶性,通过逆Hough变换和最小二乘法恢复出目标运动轨迹。进一步地,对恢复出的目标信号进行动目标检测,估计目标参数,实现了干扰环境下的雷达目标检测。仿真实验和实测数据处理验证了所提算法的有效性和实用性。

基于域变换的雷达主瓣密集转发干扰抑制方法研究

雷达主瓣经常面临干扰机发射的密集转发干扰,难以对其进行有效抑制。文中提出了一种基于域变换的雷达密集转发干扰抑制算法,在变换域中抑制干扰。该方法首先对雷达回波信号进行去斜处理,将转发干扰转变为单频干扰;然后,将信号分段构造成矩阵进行奇异值分解,将回波信号转换到变换域;最后,利用奇异值差分谱进行奇异值选择,重构目标回波信号,从而实现干扰抑制。通过仿真验证了该方法的有效性。

多种转发干扰下的脉内脉间波形综合优化设计

复杂电磁场景中多种转发干扰并存,严重影响了雷达的探测效果,而传统的波形设计方法多针对一种特定的干扰样式进行分析,面对多种干扰时对抗效果有限。针对此问题,对脉内线性调频相位编码脉间频率捷变波形进行了综合优化设计。首先,在分析脉内脉间多种转发式干扰样式的基础上,兼顾转发干扰与波形本身特性进行代价函数设计。之后,利用遗传模拟退火算法优化波形参数,具有良好的抗干扰效果。最终,数值仿真实验验证了所设计波形的有效性。

基于参数估计的回波切片脉冲栅瓣抑制研究

雷达信号处理中,窄脉冲剔除技术将回波中超出幅度门限且宽度明显小于发射脉宽的信号剔除,实现对非完整密集转发干扰的抑制。然而,该方法破坏原始目标回波的完整性,形成切片脉冲。经与发射信号匹配接收后,在目标周围形成栅瓣,造成大量检测虚警。针对该问题,提出一种栅瓣抑制方法:通过重构目标的参考切片脉冲,估计栅瓣位置和相对强度;然后,对栅瓣衰减,实现栅瓣抑制。仿真实验显示,该方法可有效检测目标,减少虚警。