距离-速度同步拖引欺骗干扰的频谱特征分析

为了正确识别雷达欺骗干扰,针对基于数字射频存储器(DRFM)及直接数字频率合成器(DDS)产生距离-速度同步拖引干扰的现代欺骗干扰机,根据干扰机的工作机理,理论推导并对比了理想距离-速度同步拖引干扰信号及实际干扰信号的频谱特征。发现实际干扰信号的最大谱线相对理想干扰信号会产生微小频偏并在幅度上有一定衰减,这一频域细微特征可以为雷达识别该类干扰提供依据。仿真实验验证了理论分析的结果。

距离-速度同步干扰环境下的目标检测

针对距离-速度同步干扰,首先基于多普勒滤波器组和恒虚警率(CFAR)检测技术得到目标检测决策,并结合目标检测决策建立雷达回波的速度-时间数据矩阵。随后分析了目标和干扰的特征差异,基于超快霍夫变换(VFHT)提取雷达回波的目标特征霍夫空间。最后根据该霍夫空间采用CFAR检测技术对目标检测,从而形成基于距离-速度同步干扰抑制的目标检测方法。与常规快速霍夫变换(FHT)相比,提出的VFHT具有更高的计算效率。同时,该方法由于在雷达数据处理层面进行目标检测,不需要改变雷达系统的信号处理结构,大大降低了雷达装备成本。理论仿真表明在同样的目标检测性能前提下,基于VHFT的目标检测算法所需的信噪比要求放宽了10 dB以上,为弱目标回波信号环境中的应用奠定了基础。

雷达组网抗距离-速度欺骗复合干扰技术研究

利用距离多假目标-速度欺骗复合干扰下虚假目标检测概率高、与真实目标角度量测相近的特点,提出了基于雷达组网的低可观测目标跟踪方法。首先根据角度量测信息完成各雷达量测集的划分与融合,然后进行雷达量测划分同源假设检验,利用虚假目标所暴露的真实目标的角度信息,构造低可观测目标的量测输入,提高目标跟踪的稳定性,最后利用目标速度估计径向投影与速度量测的差异鉴别速度欺骗干扰。仿真结果证明了该技术的可行性和有效性。

基于目标散射特性的距离-速度欺骗干扰研究

利用无人机对敌方雷达实施干扰已成为电子支援干扰的重要组成部分,在掩护飞机突防、对敌实施电子干扰中发挥着重要作用。如何对敌方雷达欺骗干扰更有效,以掩护飞机安全突防,是目前研究的热点。目前的新体制雷达不仅可以对目标进行跟踪,还可以从目标回波中提取细微特征信息进行识别,判断目标的真假,所以逼近真实目标回波特性是成功进行欺骗干扰的前提。基于FEKO完成对典型战机的电磁散射特性仿真,不同姿态角下的散射中心提取以及数据库的建立,并基于散射中心数据高逼真的模拟出距离-速度相参干扰,不易被高分辨雷达识别而抑制掉,起到有效的欺骗效果。

对距离-速度欺骗干扰的识别方法

首先介绍了距离-欺骗干扰的工作原理,利用干扰信号和目标回波的能量差别与起伏特性,以及多普勒频率的特性差异,提出了用于识别的特征因子,最后利用径向基网络进行识别分类。仿真结果表明,该方法有较高的识别率,切实可行。

基于双谱综合特征提取的距离-速度同步拖引干扰识别方法研究

为有效对抗距离-速度同步拖引(R-VGPO)欺骗干扰,提出了一种综合的双谱特征提取方法用于识别真实目标回波信号和欺骗干扰。建立了拖引干扰信号模型,基于双谱分析良好的抗噪性能,分别对真实回波信号和欺骗干扰作双谱变换。根据双谱估计的结果,用围线积分双谱与辅对角积分双谱提取特征作为一次特征向量;为降低特征维数并消除交叉项干扰,用信息熵和基于Fisher准则的特征选择方法进行二次特征提取,建立特征数适中的综合特征参数集,在保留最具区分度的特征向量的同时,避免信息损失,突出优秀特征值的作用。仿真结果表明:与基于特征选择和基于熵的单一特征提取方法相比,提出的双谱综合特征提取方法可获得更高的识别准确率和更好的抗噪性能,能有效对抗距离-速度同步拖引欺骗干扰。

距离—速度相参干扰对目标识别雷达欺骗干扰效能分析

雷达自动目标识别技术的发展表明,通过对目标的雷达回波进行分析可以实现对目标类别属性的判断,给欺骗干扰带来了新的挑战。研究了距离-速度相参假目标欺骗干扰对具备目标识别能力雷达的干扰效果,以基于微动特征的目标识别方法为例,通过理论分析、仿真验证等方式进行了分析,结果表明,距离-速度相参假目标信号能够很好地通过雷达的目标检测处理过程,但是由于并未考虑对目标回波特性的高逼真模拟,因此现阶段,雷达自动目标识别技术能够实现对距离-速度相参干扰假目标信号和真实目标信号的区分。

一种基于数字射频存储器的欺骗干扰机

采用多普勒和脉压技术的相干雷达具有很强的抗非相参干扰的能力 ,并且具有抗速度欺骗干扰、距离欺骗干扰的能力 (若其距离信息受干扰 ,可由未受干扰的速度信息获得真正的距离信息 ;反之 ,若其速度信息受干扰 ,可由未受干扰的距离信息获得速度信息 )。论述了一种采用数字射频存储器的干扰机设计方案 ,它可产生距离 -速度同步欺骗干扰 。

脉冲多普勒雷达特征分析及干扰识别方法研究

首先介绍了脉冲多普勒雷达的技术特征。在此基础上,给出了对常见干扰的识别方法和对抗措施。最后,分析和探讨了对距离速度欺骗干扰的识别方法。

宽带DRFM有源欺骗干扰识别

本文针对基于数字射频存储(DRFM)转发的宽带距离-速度(RGS-VGS)同步欺骗干扰的识别问题,建立了宽带RGS-VGS干扰的量化模型,并利用干扰的量化特性提出了一种基于神经网络(BP)的干扰识别方法。宽带干扰信号经DRFM量化后,其频谱中包含一系列假谱,假谱的位置与量化位数有关,其谱宽及调频率都变大。利用干扰误差角(JSEA)衡量信号频谱间的差异程度,并作为神经网络识别的特征参数。实验结果表明,在低量化位数条件下,宽带干扰能够在较低的信噪比条件下被正确识别。