雷达辐射源威胁等级评定的多属性决策方法

近几场局部战争表明,雷达等电子设备的作用越来越突出。在反空袭作战中,如何快速、高效和准确地判断出众多雷达辐射源的威胁等级,为地对空雷达干扰行动提供科学的决策支持,成为亟待解决的问题。研究了现代反空袭作战背景中,基于多属性决策(MADM)的空袭目标携带的雷达辐射源威胁等级的评定方法,建立了数学模型,最后的实例说明了模型的实用性。     

ISAR欺骗干扰效果评估方法研究

逆合成孔径雷达（ISAR）能够获取运动目标的一维像和二维像,利用宽带特征识别出真实空间目标.宽带成像欺骗干扰是对抗ISAR雷达目标识别的有效措施.构建了基于目标结构特征的ISAR欺骗干扰效果评估体系,提出了相应的干扰效果评估准则,研究了ISAR欺骗干扰效果评估方法.利用仿真评估软件进行仿真分析,验证了评估方法的合理性.     

基于人工神经网络的辐射源威胁评估方法

介绍一种基于神经网络的辐射源威胁评估方法。首先引用了一种新的归一化效用函数 ,把不同类型 ,不同量纲的原始评估数值转换到〔 - 1 ,1〕区间 ,该效用函数较好地体现了“奖优罚劣”的原则 ,同时对于神经网络又更容易学习和训练 ;其次建立了基于神经网络的辐射源威胁评估模型 ;最后介绍了应用该方法对多个辐射源进行威胁评估的实际应用。     

对新型SAR欺骗干扰效果的评估方法

欺骗干扰效果评估是SAR对抗领域的热点和难点问题。基于新型欺骗干扰的特点,给出欺骗度和压制度的表征方式,并提出一种将欺骗度和压制度相结合的综合评估方法。该方法不仅可利用干扰前后目标轮廓特征的变化描述欺骗干扰逼真度,而且根据图像ROI压制度的分析实现对欺骗度的验证,并结合人工决策模式得到了干扰样式优选的判决条件。实验结果表明,这种评估方法不仅能够有效地对新型欺骗干扰的对抗效果作出评价,而且引入了一定的信息反馈机制,使得评估结论的针对性更强,可靠性更高。     

应用多属性决策的威胁等级判断方法

威胁等级判断通常依据侦察机识别辐射源的信号参数。为了能准确地对辐射源进行威胁等级判断 ,可以利用雷达信息。根据侦察机和雷达获取目标信息时的特点 ,提出了基于多属性决策的威胁等级判断方法。     

基于SAR图像的欺骗式干扰效果评估研究

SAR具有较强的抗干扰性能,欺骗式干扰是对抗SAR的重要手段。欺骗式干扰的有效性主要取决于欺骗假目标的逼真程度,假目标越逼真,ATR系统就越难以将其从真实目标中识别出来,欺骗干扰效果也就越好。在此基础上,提出了一种基于SAR图像的欺骗式干扰效果评估系统,该系统可以对欺骗假目标的模拟逼真程度进行定量评估。     

基于熵的SAR干扰效果评估方法

SAR干扰效果评估具有很大的不确定性和复杂性。提出了一种基于熵的SAR干扰效果评估方法,并以条带式SAR为例,仿真研究了高斯噪声干扰下SAR对均匀分布型目标的成像效果,采用该方法对干扰效果进行了评估,得到了较好的结果。     

威胁电磁环境的分级方法

以被试装备能够感知的威胁电磁环境为研究问题的基础,结合电子对抗装备干扰技术性能与干扰战术应用相结合的作战使用特点,提出了相对压制距离的概念及其数学表达式,并进一步把威胁电磁环境的干扰强度划分为12级、干扰技术组合情况划分为四类,具有较强的工程操作性.     

基于多普勒的欺骗干扰识别方法

随着数字射频存储器的不断发展,欺骗干扰效果日益增强,距离-速度同步欺骗干扰难以被识别.分析了干扰机对多普勒信息调制时存在的问题,提出基于多普勒频率的欺骗干扰识别方法.当雷达多普勒检测脉冲个数小于干扰机多普勒调制脉冲个数分辨率时,能够对速度维的欺骗干扰进行有效识别.     

雷达组网系统辐射源威胁度评估

根据空对地电子进攻作战特点,运用层次分析法将地面组网雷达对空中作战飞机的威胁度进行了评估与分析,给出了组网雷达威胁度评估的层次结构,确定了一套评估指标,建立了三级评判模型,并确定了各因素权重。最后,给出了组网雷达辐射源威胁度的量化评估方法,并通过实例证实了该方法的有效性。     

时差定位卫星簇的时域关联干扰方法研究

时差定位卫星簇对地表的辐射源存在很大威胁.为保护目标辐射源,在分析时差定位卫星簇TDOA脉冲配对的原理的基础上,提出一种新的主动干扰方法.即通过控制干扰脉冲与辐射源脉冲之间的时域关联关系,达到欺骗时差定位卫星的TDOA估计.仿真计算表明,适当的脉冲发射时间和脉冲宽度的同频干扰源对辐射源位置信息的保护具有可行性和有效性.     

基于随机时延的弹射式干扰研究

针对传统噪声压制技术对合成孔径雷达形成有效干扰需要功率比较大的特点,研究了一种随机时延的弹射式干扰方法。该方法是在传统的弹射式干扰基础上,采用随机的干扰机转发时延。由于采用随机时延,方位向不同的回波时延不同而不能被压缩,干扰信号的距离向的压缩虽能成像,但已经是随机分布的。改进后的弹射式干扰能够覆盖整个成像区域,形成类噪...     

基于深度学习的雷达干扰识别方法研究

针对复杂电磁环境下雷达干扰信号识别问题,从优化卷积神经网络结构的角度出发,本文提出了一种对卷积神经网络结构LeNet-5增加批量归一化层和改变激活函数的方法。该方法能够加速网络收敛,提升网络的学习效率。本文首先建立舰船目标模型,分析了噪声调幅干扰、噪声调频干扰、梳状谱干扰和无干扰的真实目标回波信号在时频域的差异,然后利用四种信号对舰船目标模型生成数据集,最后通过本文所提方法实现雷达干扰的自动识别。仿真结果表明：在全信噪比条件下,本文所提方法对四种信号的识别准确率达到98.1%,表明所提方法有着较好的稳定性和鲁棒性。     

一种基于诱导脉冲的极化对消抗欺骗干扰方法

针对反舰导弹雷达受到敌方大功率有源欺骗信号干扰而不能有效探测目标的问题,提出了一种基于诱导脉冲的极化对消方法.首先采取Jones矢量对雷达及干扰信号的极化特性进行表征,接着建立一种基于诱导脉冲的雷达H、V双极化通道接收体制,时序上分为诱导和对消两个阶段;然后具体分析了极化对消器的算法原理;最后采取正负斜率线性调频对诱导...     

基于高阶统计量的ISAR干扰效果评估方法

针对ISAR受干扰前后目标图像的灰度分布在统计特性上的差异,提出了一种基于高阶统计量的干扰效果评估方法。借助于描述概率分布对称性和高斯性的斜度和峰度,将干扰效果评估问题转化为图像灰度分布特性的变化问题,同时,为了使评估结果具有归一化的特点,定义了斜度相似度和峰度相似度的概念,分别就射频噪声干扰和噪声调频干扰进行了干扰仿...