基于自适应捷变波形的认知雷达干扰对抗技术

发布时间：2020-07-12 23:10

【摘要】：认知雷达(Cognitive Radar,CR)是一种新型的雷达体制,具有学习、理解和推断环境的能力,具备接收机向发射机的持续信息反馈和波形自适应发射能力。然而雷达环境中干扰技术变化多、发展快,严重影响了雷达工作性能,因此干扰对抗技术研究显得尤为重要。由于传统雷达对干扰抑制能力有限,可采用认知雷达自适应波形捷变技术进行有效干扰抑制。本文首先对认知雷达的知识辅助模块进行了分析,研究了压制性干扰和欺骗干扰的模型;接着针对干扰对抗问题,提出了基于自适应捷变波形的认知雷达干扰对抗技术;最后通过仿真验证,自适应捷变波形能有效改善接收端的信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR),提高目标检测性能。本文完成的主要工作如下:(1)雷达干扰模型分析。对认知雷达干扰模型进行对比分析,主要分压制性干扰模型和欺骗性干扰模型。针对压制性干扰,分析了不同调制干扰模型的时域、频域形式及其特性;针对欺骗干扰,分析了基于数字射频存储器(Digital Radio Frequency Memory,DRFM)的基础架构、间歇采样和全脉冲采样的复制方式、假目标干扰和拖引干扰的干扰模式,为后续认知雷达抗干扰波形设计做铺垫。(2)针对压制性干扰,提出认知雷达干扰和旁瓣均衡抑制的波形设计方法。首先,针对干扰与旁瓣的抑制性能,通过最小均方误差准则(Minimum Mean Square Error,MMSE)建立算法模型,采用Lagrange乘子法及交替迭代法对模型进行求解,达到干扰和旁瓣均衡抑制效果。接着改进算法,提高接收处理的干扰抑制动态范围,在干扰和旁瓣被抑制的同时,也能够提升干扰抑制动态范围。最后,通过仿真验证算法的可行性。(3)针对压制性干扰,提出认知雷达二维抗干扰波形设计方法。首先从模糊函数角度出发,研究发射端抗干扰二维调制优化准则和数学模型。其次设计降维策略,将复杂的高维优化问题拆解为多个低维度子优化问题。接着,采用Lagrange乘子法及交替迭代法对模型进行求解,达到二维调制下抑制干扰及旁瓣的效果。最后通过仿真验证算法的可行性。(4)针对欺骗性干扰,提出认知雷达抗欺骗干扰正交LFM-PC捷变波形设计方法。首先从模糊函数的角度出发,研究全捷变正交LFM-PC波形设计模型,在距离-多普勒范围内最小化欺骗干扰和目标信号旁瓣。其次设计降维策略,将复杂的高维优化问题拆解为多个低维度子优化问题。接着采用共轭梯度法对模型进行求解,达到抑制欺骗干扰和旁瓣电平的效果。最后通过仿真验证算法的可行性。
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN974
【图文】：

波形,雷达结构,雷达,干扰环境

利用目标和干扰环境信息智能地选择发射波形、工作方式认知雷达的最大形态特点在于接收机—发射机形成的物理反部工作环境的闭环和交互[12]。在干扰环境下，认知雷达根据，达到抑制干扰的效果，其中认知雷达抗干扰波形设计技术制优化和自适应发射，改善雷达在当前工作干扰环境下的工度模仿和环境适应能力。研究现状分析基本概念ision”的概念首次提出是1989年在IEEE International Radar Con此“Radar Vision”概念得出以下三点结论:（1）传统雷达没有信息;（2）传统雷达没有将环境的数学模型知识或先验信息雷达接收机到发射端的物理反馈链路，使雷达无法感知到周调整发射及接收状态，因此传统雷达无法形成高目标检测性

基于自适应捷变波形的认知雷达干扰对抗技术

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框架结构,论文,框架结构,波形设计

达抗欺骗干扰正交LFM-PC捷变波形设计，相较于现有的相位编码正交性波形设计，正交LFM-PC捷变波形能够在满足正交性及抑制欺骗干扰性能的基础上，扩大了多普勒容限。本文基本结构框图如图1.4所示，论文章节安排如下：图1.4 论文框架结构

【参考文献】