基于DRFM的电子干扰检测与识别算法研究

发布时间：2017-09-16 16:07

  本文关键词：基于DRFM的电子干扰检测与识别算法研究

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【摘要】：现代战争中,伴随着数字射频存储器(DRFM)的出现和发展完善,电子干扰技术已步入相干干扰时代,形式多样,种类复杂的DRFM电子干扰广泛应用于雷达系统,给现代雷达的生存能力带来了极其严峻的挑战。为了采取某种最优抗干扰措施来降低干扰给我方雷达带来的影响,提高雷达资源的利用率,其先决条件就是要正确的检测到干扰的存在并识别出干扰类型,因此,作为雷达抗干扰技术的前提和基础,针对DRFM电子干扰的检测与识别算法研究日益成为电子对抗领域的一个新的研究热点。围绕DRFM电子干扰的检测与识别问题,本文针对六种典型的DRFM电子干扰子类展开研究,具体研究内容如下:1、研究了六种典型DRFM电子干扰(距离门拖引干扰、距离假目标干扰、速度门拖引干扰、速度欺骗干扰、频谱弥散干扰和切片重构干扰)的产生过程与作用机理,给出了其信号模型,并通过仿真实验分析了上述DRFM电子干扰给雷达目标探测带来的影响。2、针对典型距离欺骗干扰,利用由DRFM干扰机相位量化导致的干扰信号与真实目标信号的细微不同,并根据信号检测理论,研究了其基于信号锥的一步广义似然检测算法和基于干扰信号误差角的两步检测算法;根据干扰信号与真实目标信号在时域上完全重叠的干扰特性,研究了速度欺骗干扰的能量检测算法,仿真结果验证了上述检测算法的有效性。3、针对典型密集假目标干扰,提出了基于干扰重构的广义似然比检测算法,该方法通过对雷达接收信号中的所有未知幅值参量和干扰信号进行估计,可以有效提高干扰检测性能。4、通过提取干扰特征参数,研究了距离欺骗干扰和速度欺骗干扰的分类识别算法。针对频谱弥散干扰,利用干扰信号与真实目标信号的时频特征差异,提出了基于模糊函数、Wigner-Ville分布、PWVD-Hough变换和PWVD-Radon变换的四种识别算法,通过将干扰信号和真实目标信号变换到可以分离识别的信号域,再通过参数特征提取,就实现了对频谱弥散干扰的高效识别;利用切片重构干扰的分段时频特性,研究了基于模糊函数的干扰识别算法,仿真结果表明,上述干扰识别算法可以有效识别频谱弥散和切片重构干扰,并估计出干扰参数。
【关键词】：DRFM电子干扰 干扰检测 干扰识别 时频分析
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN972;TP333
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究动态11-13
• 1.3 本文的主要工作13-15
• 第二章 DRFM电子干扰数学信号模型15-28
• 2.1 基于DRFM的干扰机工作原理15-16
• 2.2 典型距离欺骗干扰16-18
• 2.2.1 距离门拖引干扰16-18
• 2.2.2 距离假目标干扰18
• 2.3 典型速度欺骗干扰18-21
• 2.3.1 速度门拖引干扰19-20
• 2.3.2 速度假目标干扰20-21
• 2.4 典型密集假目标干扰21-27
• 2.4.1 频谱弥散（SMSP）干扰21-25
• 2.4.2 切片重构（C&I）干扰25-27
• 2.5 本章小节27-28
• 第三章 DRFM电子干扰检测算法研究28-49
• 3.1 距离欺骗干扰检测算法28-40
• 3.1.1 DRFM相位量化输出信号模型28-30
• 3.1.2 基于信号锥的距离欺骗干扰检测算法30-36
• 3.1.3 基于干扰信号误差角的距离欺骗干扰检测算法36-40
• 3.2 速度欺骗干扰的能量检测算法40-42
• 3.2.1 信号模型40-41
• 3.2.2 检测方法41
• 3.2.3 仿真分析41-42
• 3.3 基于干扰重构的密集假目标干扰检测算法42-48
• 3.3.1 信号模型42-43
• 3.3.2 检测算法43-46
• 3.3.3 仿真分析46-48
• 3.4 本章小节48-49
• 第四章 DRFM电子干扰识别算法研究49-72
• 4.1 基于干扰特征的距离和速度欺骗干扰识别算法研究49-52
• 4.1.1 信号模型49
• 4.1.2 识别算法49-50
• 4.1.3 仿真分析50-52
• 4.2 基于时频分析的频谱弥散干扰识别算法52-68
• 4.2.1 基于模糊函数的频谱弥散干扰识别52-55
• 4.2.2 基于Wigner-Ville分布的频谱弥散干扰识别55-59
• 4.2.3 基于PWVD-Hough与PWVD-Radon变换的频谱弥散干扰识别59-68
• 4.3 基于模糊函数的切片重构干扰识别68-71
• 4.3.1 切片重构干扰的模糊函数68-70
• 4.3.2 仿真分析70-71
• 4.4 本章小节71-72
• 第五章 总结与展望72-74
• 5.1 工作总结72-73
• 5.2 未来展望73-74
• 致谢74-75
• 参考文献75-79
• 攻硕期间取得的研究成果79-80

【参考文献】

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本文编号：864040