基于Jaya算法的LPI雷达波形设计

随着侦察设备与雷达之间的对抗加剧,雷达系统的射频隐身性能直接影响到武器装备的作战能力和生存能力,低截获概率雷达技术逐渐成为研究热点。文中研究了使用信息论在频域上设计低截获概率雷达波形的方法,利用Jaya算法实现了在满足一定的雷达探测性能前提下,最小化截获接收机性能的波形优化设计。考虑到该算法是不受约束的优化过程,利用罚函数将约束条件合并到适应度函数中。仿真结果表明所提方法不受初始值选择的影响,与传统算法在恰当选取初值后的优化效果相当,具有更高的普适性和稳定性。

基于CNN-Swin Transformer Network的LPI雷达信号识别

针对在低信噪比(SNR)条件下,低截获概率雷达信号调制方式识别准确率低的问题,提出一种基于Transformer和卷积神经网络(CNN)的雷达信号识别方法。首先,引入Swin Transformer模型并在模型前端设计CNN特征提取层构建了CNN+Swin Transformer网络(CSTN),然后利用时频分析获取雷达信号的时频特征,对图像进行预处理后输入CSTN模型进行训练,由网络的底部到顶部不断提取图像更丰富的语义信息,最后通过Softmax分类器对六类不同调制方式信号进行分类识别。仿真实验表明:在SNR为-18 dB时,该方法对六类典型雷达信号的平均识别率达到了94.26%,证明了所提方法的可行性。

LPI雷达信号调制识别及参数估计研究进展

低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达已成为新时代雷达装备中关键的技术体制或工作模式,针对LPI雷达信号调制识别及参数估计方法的研究是当前雷达对抗侦察领域的热点。首先,分析了几种典型LPI雷达信号的脉内特征,梳理了LPI雷达信号调制识别及参数估计的传统和主流方法,并说明其原理、优缺点和研究现状。最后,总结了现有LPI雷达信号调制识别及参数估计方法尚存的问题,并指出其未来发展趋势,旨在为今后的研究提供参考。

抗干扰场景下基于LPI的资源优化分配

为了使雷达能够应对干扰场景并提高信号的LPI性能,本文提出了一种新型资源分配方案,而所研究的具体干扰类型为欺骗性干扰。首先,推导出欺骗性距离在三维情况下的CRLB。然后,依据CRLB建立抗干扰下的资源分配问题,具体来说,将总功率消耗量作为目标函数,并将CRLB作为性能约束,通过调配传感器资源、功率资源和带宽资源使雷达满足预定性能约束的前提下抑制总功率数值。为了求解所提出的优化问题,本文有针对性地先求解属于整数规划范畴的传感器资源分配问题,然后采用循环形式的SQP算法求解功率和带宽联合分配问题。最终的仿真结果显示,与仅优化功率的分配方案相比,新方案的功率消耗量低于该方案的50.0%,验证了新方案在降低总功率方面的可行性。此外,仿真实验中又与非线性规划遗传算法作对比,简单说明本文算法的优势和不足。最后给出了截获接收机处的功率对比结果和分析,结果显示出最大功率成分的有效下降,从而提高了信号的LPI特性。

时变参数下信息映射LPI通信波形

以二进制正交键控(binary orthogonal keying,BOK)为传统方法调制Chirp信号的检测手段日益丰富,针对常用时频分析手段分数阶傅里叶变换和短时傅里叶变换对Chirp信号的高破译性问题,提出了一种将信息映射到Chirp信号时域的新型调制方式,即时变信息映射(time varying-information mapping,TVIM)调制,通过构建时域携带信息的调制模式,解决了周期能量聚敛特性,增加了以BOK为检测思想的信息干扰,加强了波形的低截获概率(low probability of intercept,LPI)。以数学推导和仿真分析的方法,探究了新型调制方式的误码特性、时频分析下LPI特性及先验信息抗破译性。理论分析和仿真验证表明,TVIM调制架构下,可保证比特信噪比在13 dB前误码率达到10-4,并提高了波形LPI性能。

基于截获因子评价的双基地面动目标指示LPI探测设计

电子战装备的无源探测对作战飞机的生存构成严重威胁。地面动目标指示作为机载雷达的重要功能,亟需提升其抗截获能力。结合双基雷达低截获特征,提出了基于截获因子评价的双基机载雷达地面动目标指示低截获探测设计方法。针对双基机载雷达地面动目标指示,简要分析了距离分辨率、最小可检测速度,推导了截获因子表达式,在满足探测性能前提下,设计了基于截获因子评价的低截获探测方法。仿真结果表明,所提出的方法能明显提升机载火控雷达地面动目标指示功能的抗截获性能。

基于多特征融合的高机动多目标低截获概率跟踪技术

在多目标跟踪过程中,目标的高机动特性使得传统采用固定运动模型或交互式多模型的目标跟踪算法很难实时精确匹配目标运动模型,从而引起高机动目标的低跟踪精度问题。针对这一问题,本文提出一种基于目标运动状态模型自适应更新的高机动多目标跟踪算法。在多目标跟踪过程中,该算法采用多特征聚类融合算法进行目标运动模型估计,并根据各目标跟踪波动参数进行状态转移矩阵决策更新,同时利用联合概率数据关联实现多机动目标状态转移矩阵自适应更新的关联跟踪,从而解决了传统多目标跟踪算法因目标运动模型失配引起的低跟踪精度问题。在目标跟踪算法的传感器选择上,无源传感器不对外辐射能量,具有较好的低截获概率性能,但其跟踪精度有限,常不能满足多目标高跟踪精度的要求。雷达作为有源传感器,具有较高的跟踪精度。但由于雷达对外辐射信号,容易被防御方截获。针对这一问题,本文提出了一种无源传感器目标跟踪为主,有源雷达间歇跟踪为辅的多传感器协同管理目标跟踪算法。该算法通过对目标跟踪本征堆积误差的判断进行传感器的最优分配,并根据波动参数的大小进行状态转移矩阵决策更新。仿真结果验证了本文所提出的多传感器协同的高机动目标跟踪算法在满足高机动目标跟踪精度的条件下可以有效的提升雷达低截获概率性能。

基于FBMC-chirp的低截获探通一体化信号设计

面对快速发展的先进无源侦察技术,一体化信号除需具备较优的雷达探测和无线通信能力,还需满足抗截获和防窃听的需求,以提高一体化系统的生存能力和作战性能。多载波探通一体化信号的低截获设计已成为目前一体化信号研究的重要问题。针对传统低截获多载波探通一体化信号雷达分辨性能受限且未能同时兼顾通信有效性和可靠性要求的问题,本文在子载波复用的一体化多维信号框架下,研究了一种雷达和通信性能最小损失的低截获多载波探通一体化信号设计方法。首先,从提升时频资源利用率的角度,设计了一种基于滤波器组多载波技术的通信频谱分块功率优化和雷达梳状谱等功率优化的低截获多载波探通一体化信号时频结构。该结构通过分块的方式降低了通信信号的峰均比,提升了通信信号的低截获性能。然后在此基础上,以雷达互信息和通信信道容量为约束条件,以最小化信号总功率为优化目标,建立了雷达子载波功率和通信分块子载波功率联合优化模型。本文将该优化模型转化成一个凸二次规划问题,并采用信赖域方法对该优化问题进行求解。实验结果表明,本文所设计的低截获多载波探通一体化信号不仅具有较优的雷达探测和分辨性能,以及较好的无线通信性能,而且具有较优的低截获性能。

射频隐身仿真分析和评估研究

当前对飞行器平台射频隐身的重视度越来越高,为了贴合实际地分析评估射频隐身性能,提出了一种用于多机协同传感器信号级联合仿真的评估方法。结合射频特征、低被截获性能表征指标以及作战场景、飞行器平台、雷达模型、截获接收机模型和低被截获性能分析算法模型,构建了可以用来对多机协同等作战样式下的射频隐身性能进行分析评估的仿真系统,为射频隐身设计提供支撑依据与评估验证环境。针对信息量大、复杂度高的表征参量计算模型,研究其近似快速算法,提高仿真系统的实用性。

基于改进半监督朴素贝叶斯的LPI雷达信号识别

针对先验信息残缺的非合作电子对抗背景下的低截获概率雷达信号识别问题,提出一种基于改进的半监督朴素贝叶斯的识别算法。该算法首先提取出4种低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达信号的双谱对角切片作为识别特征;针对传统的半监督朴素贝叶斯(semi-supervised Na?ve Bayes,SNB)在更新训练样本集过程中会产生迭代错误的不足,利用改进的SNB(Revised SNB,RSNB)算法构建分类器,完成对测试样本的识别。该方法通过在无标记样本集生成的置信度列表中选取置信度较高的样本添加到有标记样本集中,再利用预测后的分类结果对分类器参数(即特征期望向量珡mi和方差向量σi)进行改进,有效解决了传统算法分类精度低且分类性能不稳定等缺点。理论分析和仿真结果表明,在LPI雷达信号识别问题,相比于SNB算法和传统的主成分分析加支持向量机法(principal component analysis-support vector machine,PCA-SVM),该算法具有更高的分类识别率和更好的分类性能。

基于诱导脉冲组合雷达波形的LPI性能分析

基于诱导脉冲的雷达组合波型可以在保证雷达有限的探测能力前提下,有效对抗典型的侦察设备的截获,不易测出有用信号的载频,不易进行分选和识别,是典型的雷达低截获波形。文章分析了这种组合波型的构成原理、抗侦察设备截获能力,并给出了仿真、验证的数据,得出了结论,具有重要的参考价值。

一种新的LPI信号的截获方法

提出了一种新的低截获概率(LowProbabilityofIntercept—LPI)信号的截 获方法,该方法基于滤波器组(FilterBank)和Wigner Ville分布(WVD)联合处理算 法。然后把该方法用于跳频(FH)信号的检测及参数估计,并给出了估计跳周期和跳 频频率的方法。仿真结果和性能分析表明,和WVD以及SPWVD变换相比该方法 大大减少了交叉项和噪声的影响,具有很好的时频聚集性。

LPI信号的多通道数字截获

介绍了低截获概率(LPI)信号的截获原理。以线性调频连续波信号作为所要研究的LPI信号,讨论了利用多通道数字去斜技术实现对LPI信号截获的具体方法;针对多种可能情况进行了多通道数字去斜算法仿真,并从实验结果中分析了通道对LPI信号的失配和相位不同步对系统检测性能的影响;最后对基于上述多通道数字截获技术的LPI信号特征参数估计方法进行了总结。仿真结果表明采用上述数字去斜方法可以有效地从噪声背景中提取出LPI信号。

一种具有LPI特性的雷达信号-新的FSK/PSK信号

探讨了一种由ＦＳＫ信号和ＰＳＫ信号组合而成的新的ＦＳＫ／ＰＳＫ雷达信号。理论分析了和计算机模拟了该类信号的模糊函数（图），距离分辨率、速度分辨率和低截获性能。分析表明了该类信号在高分辨和低截获方面的有效性。

基于改进G-GIFSS算法的雷达LPI性能评估方法

合理的雷达低截获(low probability of interception,LPI)性能评估方法是提高其隐身性能的基础。针对雷达LPI性能难以有效实时评估的问题,提出一种群广义直觉模糊软集(group-generalized intuitionistic fuzzy soft sets,G-GIFSS)算法与主客观权重相结合的雷达LPI性能评估方法。首先从反映雷达低截获性能的3个准则层信号层、功率层以及天线层确定6个目标属性指标层,选择直觉模糊集熵法确定客观权重、层次分析法((analytic hierarchy process,AHP))确定主观权重,并线性合成主客观权重。结合G-GIFSS算法利用多专家参量集的优势,对雷达LPI性能进行综合评判。通过案例分析并与经典评估方法对比,验证了该方法的优越性。

相位编码信号在LPI雷达中的应用

从相位编码信号的模糊函数和自相关函数入手 ,研究和分析了规则中断方式的二相随机信号 ,并阐明了这种信号形式的LPI(低截获概率 )

时频图像二维EMD分解在LPI信号识别中的应用

针对LPI信号分类识别问题中,时频图像受噪声干扰严重的问题,提出了一种基于二维快速经验模式分解(FBEMD)的图像降噪算法,并利用该算法实现对LPI信号的分类。首先利用时频分析方法,获得待分类信号的时频分布图像;使用二维EMD分解算法对图像降噪;截取包含时频信息的图像部分,通过主分量分析法提取特征矢量;最后采用RBF神经网络完成信号的分类识别任务。对常见的LPI雷达信号进行仿真,结果表明较低信噪比情况下,该方法仍能获得较好的分类结果。当信噪比为-2 d B时,采用二维EMD降噪算法,平均正确识别率能够达到93%。

数字自相关技术在LPI雷达信号检测中的应用

导出LFM信号自相关输出包络表达式,基于中频数字化接收机平台对采样数据直接进行自相关处理。绕过传统相关检测方法,提出利用LFM信号自相关输出包络典型特征进行检测的思路。

基于快速折叠算法和时频分析的LPI跳频信号截获

该文提出了一种新的低截获概率(LPI)跳频信号的截获方法,该方法基于快速折叠算法和时频分析。在低信噪比环境下,该方法能有效检测跳频信号;通过恰当地选择折叠周期范围和分辨率,能实现对跳频参数如跳频周期、跳变时刻和跳频频率的估计。仿真结果和性能分析表明,该方法能有效截获信噪比为0dB的跳频信号,与自适应门限检测方法相比具有更好的性能。

功率管理对LPI雷达低截获性的影响

从实现低截获概率特性和防止非合作截获接收机侦获的角度出发,低截获概率(LPI)雷达分别从时域、频域、空域和能量域对雷达设计进行重新思考,拥有了与传统脉冲体制雷达截然不同的设计特点。从功率管理的角度对LPI雷达的低截获特性进行了深入的研究。结合典型场景构建,得出了LPI雷达的低截获特性对场景和截获接收机的灵敏度具有很强依赖性的事实。