低截获概率雷达信号分析与一种新型信号的设计

导出了信号截获因子与信号参数的关系 ,认为大的时间 带宽积是低截获概率信号的必要条件。讨论了直接序列 (DS)扩频信号作为低截获概率 (LPI)雷达信号的不足 ,然后提出了一种对于雷达具有适当的时间带宽积、对于辐射计具有较大时间带宽积的信号 ,并分析和验证了该信号的LPI性能。     

舰载雷达的抗毁性问题

本文讨论舰载雷达受到反辐射导弹攻击的抗毁性问题。文中首先论述了舰载雷达抗反辐射导弹的特点。在简要介绍了诱骗抗反辐射导弹的基本原理后，论证了为保护舰载雷达，设置诱骗源抗反辐射导弹可能遇到的问题及其解决办法。文中指出为增强舰载雷达的抗毁性，提高舰载雷达的低截获概率性是一条有效途径。为此，文中讨论了低截获概率雷达的有关问题。     

噪声中相参脉冲的检测和参数提取

分析了使用自相关和反向预测技术从被噪声淹没的信号中检测出信噪比,以判定有无雷达信号存在的方法.分析了利用接收到的雷达直接辐射信号找出由目标反射的雷达信号的延迟时间,以及反射信号能量的互相关方法.最后,以仿真例子验证了分析结果的正确性,进而说明了这两种技术在低截获概率雷达侦察和仿多基地雷达机制的被动定位方面的应用前景.     

低截获概率制导雷达设计原理

制导雷达是地对空武器系统的重要组成部分,制导雷达采用低截获概率(LowProbabilityofIntercept,LPI)技术可以提高地对空武器系统的有效性和生存能力。LPI制导雷达实质上是一种从系统上与目标的ESM接收机进行探测灵敏度较量的雷达,因此在系统设计上应着重考虑使其天线主瓣LPI的技术措施。从理论上分析了LPI制导雷达的关键技术和设计方法,并依据典型数据给出了定量的数学模型。     

任务性能约束下传感器协同辐射控制策略

传感器协同是作战飞机实现任务性能与射频(radio frequency,RF)隐身性能平衡的重要技术手段。针对传统引导搜索方法难以解决数据链的多拍信息引导搜索问题,采用概率方法,建立多拍连续引导信息与累积发现概率、累积被截获概率之间的关系。针对基于协方差的线性规划协同跟踪方法的单步决策问题,开展基于跟踪精度与被跟踪定位精度的多步联合优化。引入马尔可夫决策过程对机载传感器协同搜索、协同跟踪的典型空战动态过程进行建模,实现任务性能约束下的雷达RF隐身性能优化。通过典型空战场景的仿真验证,表明所提出的优化控制策略相比于经验控制策略能够减少雷达辐射时间43%以上。     

基于多信息融合的海洋监视卫星侦察效能分析

基于多探测器数据融合,提出了一种应用于海洋监视卫星截获概率与目标识别分析的研究方法。建立了基于多维信息融合的截获概率理论模型,并开展了基于假定战场场景的数值仿真,仿真结果表明联合成像侦察、雷达侦察和通信侦察,可以提高对目标的截获概率;采取支持向量机方法进行了多维信息融合,融合结果表明联合成像侦察和通信侦察可以实现对目标的识别。     

一种极化分集制导雷达及低截获概率信号设计

研究了一种基于极化分集阵列的主动式弹载相控阵雷达及其信号设计问题。阐述了该制导雷达极化分集阵列的设计思想和雷达系统结构;设计的雷达发射信号为：在脉冲内部采用线性调频或者相位编码脉冲压缩信号、在脉冲组之间采用时域波形和极化状态的同时捷变,采用脉冲压缩技术以实现高距离分辨率和探测距离,综合采用脉冲压缩技术和极化编码技术有效提高雷达的低截获概率性能,采用极化估值与检测技术提高雷达的抗干扰能力。建立了双极化发射信号的数学模型,论述了双极化回波信号的处理方法,仿真分析了其抗干扰性能。研究结果表明,该新体制制导雷达具有良好的抗移频干扰和延时干扰的能力,电子战性能更为优良。     

低截获概率雷达

本文给低截获概率(LPI)雷达的设计目标下了定义,并且对这种雷达的性能特点做了研究。本文还定义了LPI雷达的性能准则,该准则把LPI雷达能探测到目标的距离与目标上的截获接收机能探测到LPI雷达的距离联系起来了。文中对各种现役的和先进的截获接收机对宽带LPI雷达波形的响应进行了研究。LPI性能准则是LPI雷达时间带宽积和副瓣响应的函数,LPI雷达对大多数现役的和先进的截获接收机的性能准则在本文中做了估算。模糊图函数是截获接收机对LPI波形在时间和频响失配情况下的响应。本文对各种失配接收机的模糊图进行了估算。文中还讨论了一个改善截获接收机对脉冲压缩雷达波形频响的处理器。     

基于PSO-CNN的LPI雷达波形识别算法

低截获概率(low probability of intercept, LPI)雷达作为一种具有强抗干扰能力及低截获特性的新型雷达, 对其精准高效识别已成为雷达对抗一方波形识别的难点。针对该方向主流分类器卷积神经网络(convolution neural network, CNN)的结构智能寻优问题, 提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法-CNN的波形识别算法。该算法利用PSO的寻优特性, 可实现较大范围内自动搭建不定层数、不定层类别及层内参数的CNN结构并进行迭代寻优; 采用识别精度及网络复杂度相结合的衡量指标, 可根据需求调整两者比重以实现对精度与轻量性的选择。该算法获取的CNN结构实现了比9种经典CNN结构更好的LPI雷达波形识别效果, 同时避免了波形识别时人工选定CNN超参数缺乏智能性、客观性的问题, 提高了选用CNN结构的适配性及高效性。     

基于射频隐身的相控阵雷达功率控制算法

为了提高相控阵雷达的射频隐身性能,提出了一种基于射频隐身的功率控制算法。首先确定了功率分级的准则,并基于阵元的特性改进了一种粒子群多目标优化算法。然后以指定方向上达到期望功率、其他方向上功率最小为目标,利用改进的粒子群多目标优化算法,对阵元的开关进行了优化设计,仿真实现了功率分级。在满足检测概率的前提下,根据目标雷达反射截面的大小和目标距离,实现了目标跟踪时的功率控制。最后利用施里海尔截获因子对算法的隐身性能进行了衡量。仿真结果表明,本文算法具有较好的射频隐身性能。     

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。     

基于复合频率编码的低截获概率波形簇设计

针对宽带正交低截获概率(low probability of intercept，LPI)雷达波形簇设计, 利用频率编码捷变和调频斜率捷变的复合波形编码技术, 在波形正交约束的基础上构造了一种复合频率编码的非线性代价目标函数, 提出了基于频率编码捷变或调频斜率捷变的复合波形簇优化设计方法。利用模式搜索算法获得了具有良好自相关和互相关旁瓣特性的宽带正交LPI波形簇。仿真结果表明, 所设计的波形能够获得低自相关旁瓣和低互相关旁瓣, 可为LPI雷达发射波形与多输入多输出雷达波形的设计提供参考。     

基于SE-ResNeXt网络的低信噪比LPI雷达辐射源信号识别

针对低信噪比(signal to noise ratio, SNR)低截获概率(low probability of intercept, LPI)雷达脉内波形识别准确率低的问题,提出一种基于时频分析、压缩激励(squeeze excitation, SE)和ResNeXt网络的雷达辐射源信号识别方法。首先通过Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)获得雷达时域信号的二维时频图像(time-frequency image, TFI);然后进行TFI预处理降低噪声干扰和频率维的位置分布差异,以适应深度学习网络输入;最后在ResNeXt基础上加入扩张卷积和SE结构提取TFI特征,实现雷达辐射源分类。实验结果表明,SNR低至-8 dB时,该方法对12类常见LPI雷达波形的整体识别准确率依然能达到98.08%。     

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 Naive 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m i和方差向量σ i)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。     

抗反辐射技术途径及发展趋势

本文叙述抗反辐射导弹的主要技术途径及实现的具体措施。