基于转发路径优化的交叉眼干扰结构

为了降低因路径引起的波程差,提出一种基于转发路径优化的交叉眼干扰结构。通过分析交叉眼信号传播路径,建立干扰信号传播路径模型。在雷达来波方向偏离交叉眼干扰天线中垂线的条件下,改变交叉眼双环路接收天线和发射天线位置,可以有效减小干扰距离较远时因波程差造成的相位变化,提高交叉眼干扰效果。仿真结果表明：在该结构下,交叉眼干扰与雷达的距离越远,波程差越小;雷达来波方向偏离交叉眼干扰天线中垂线越严重,波程差越小;当交叉眼干扰距离雷达较远（r>3 km）时,交叉眼天线中垂线附近波程差即可忽略,使干扰信号到达雷达时的相位差能够满足干扰要求。     

针对短波3G-ALE信号的改进脉冲干扰性能研究

针对美军新一代短波3G-ALE信号为提高其协议信息传输可靠性而在通信链路层进行的多重数据编码,提出一种改进脉冲干扰方法。首先利用公开的伪随机扰码,建立对周期脉冲信号进行伪随机预加扰的干扰模型;之后推导信号接收处理公式,在此基础上分析脉冲占空比、脉冲周期等干扰参数,以及扰码失步、干扰频偏等因素对于干扰性能的影响;最后仿真干扰实验并得到相关结论。实验结果验证改进脉冲干扰对于3G-ALE信号协议信息可靠传输的干扰有效性,在设置脉冲占空比75%、脉冲周期使得脉冲持续时间等于整数倍符号长度TB时的干扰效果最佳;2TB以内的扰码失步、80 Hz以内的干扰频偏导致的干扰效果下降,则可以通过提高干信比较好地予以克服。     

基于稀疏恢复的 MIMO-STAP干扰样本检测方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)技术在训练样本存在有源干扰时杂波抑制性能严重下降的问题,提出了一种干扰样本检测方法。首先使用正则化FOCUSS算法估计出各原子的空时功率谱值,接着设置谱值门限将谱值较大的原子取出,然后确定扫描带对空时二维平面进行扫描,最后根据进入扫描带最大原子数占总原子数的比例判别训练样本是否存在干扰。仿真实验表明,该方法可有效检测出训练样本中的干扰,使用该方法挑选出的无干扰训练样本恢复杂波谱可保证空时滤波器的杂波抑制性能,提升稀疏算法求解杂波谱时涉及到的样本的可靠性。     

无人机数据链带内连续波电磁干扰效应研究

数据链是无人机的重要分系统,是确保无人机实现地空通信的关键一环,但容易受到外界电磁干扰的影响而发生通信中断甚至硬件损伤.针对某型无人机数据链的前门耦合电磁敏感特性,对数据链设备进行电磁干扰的等效注入试验,研究了单频和双频电磁干扰对数据链的效应规律,得到了数据链敏感频点的失锁阈值以及误码率和信噪比的变化趋势.研究表明:由于大功率干扰信号通过自动增益控制电路,在射频前端降低了中频工作信号的输出功率,导致数据终端信噪比降低、误码率上升;当双频干扰均位于带内时,与单频干扰相比,在射频前端对工作信号增益的压缩作用更强,导致失锁时双频干扰中的任意一个干扰功率均低于只有单频干扰时的阈值,表明数据链带内干扰存在多源非线性增强效应.      

信道状态信息存在误差情况下不可信中继系统的功率分配

研究在目的节点进行协作干扰的全双工不可信中继传输系统中,在信道状态信息(channel state information, CSI)存在随机误差的情况下,以最大化系统可达保密速率为目标的功率分配问题。为了研究提高全双工不可信中继传输系统的保密性能的功率分配方案,先推导系统可达保密速率的上界,针对随机信道状态信息的误差再求该保密速率上界的期望,即平均保密速率(average secrecy rate, ASR)。在此基础上,考虑源节点发送信息信号和目的节点发送人工噪声总功率的约束,以最大化ASR为优化目标,通过黄金分割法优化源节点和目的节点的功率分配。仿真结果表明,相比于固定功率分配因子和不考虑随机信道系数误差影响的功率分配方案,考虑信道的随机误差优化功率分配方案能有效提高系统的可达保密速率。     

雷达模拟系统最大作用距离研究

分析了雷达模拟系统作用距离在雷达干扰效果评估试验中的重要作用，阐述了雷达干扰试验中雷达模拟系统最大作用距离的设计原则，提出了在不同干扰试验模式下，作用距离的试验要求和计算方法，完成了在满足干扰试验历经信干比变化过程的条件下，雷达模拟系统发射机功率和天线增益的设计。     

多处理器自适应干扰抑制系统

本文描述了一个采用多处理器的自适应干扰抑制系统，讨论了系统的拓扑结构、组成框图及测试环境、自适应处理算法，给出了用于雷达数字波束形成系统自适应干扰抑制的实验结果。     

基于稀疏表示分类的雷达欺骗干扰识别方法

为了应对基于数字射频存储的各种欺骗干扰信号, 提出了一种基于稀疏表示分类的欺骗干扰识别算法。通过小波包分解重构把信号划分为不同频段, 然后对信号提取三阶累积量切片特征构造特征矩阵, 并利用奇异值分解对特征进行降维, 提取主要分量。最后利用稀疏表示分类在不同频段上对信号进行分类识别, 利用决策融合的方法对分类结果进行整合。经验证, 该方法具有很好的抗噪性能, 能够有效识别几种常见的欺骗干扰信号, 在信噪比为0 dB时, 欺骗干扰平均识别率达到90%以上, 并与其他欺骗干扰识别方法进行了对比, 显示了所提方法的优越性。     

对多功能雷达的DQN认知干扰决策方法

基于Q-Learning的认知干扰决策方法随着多功能雷达(multifunctional radar, MFR)可执行的任务越来越多,决策效率明显下降。对此,提出了一种对MFR的深度Q神经网络(deep Q network, DQN)干扰决策方法。首先,分析MFR信号特点并构建干扰库,以此为基础研究干扰决策方法。其次,通过对DQN原理的简要阐述,提出了干扰决策方法及其决策流程。最后,对该决策方法进行了仿真试验并通过对比DQN和Q-Learning的决策性能,验证了所提方法的必要性。为提高决策的实时性和准确率,对DQN算法进行了改进,在此基础上,结合先验知识进一步提高了决策效率。仿真试验表明:该决策方法能够较好地自主学习实际战场中的干扰效果,对可执行多种雷达任务的MFR完成干扰决策。     

对地面动目标检测雷达的干扰技术综述

地面动目标检测(ground moving target indication, GMTI)系统能够实现对地面运动的检测、定位、测速等功能,并生成地面态势信息。由于现代战争“发现即摧毁”的特点, GMTI系统对地面运动目标构成严重的威胁。为了有效对抗GMTI系统,提升对地面运动目标的防护能力,对GMTI干扰技术进行综述。首先介绍了目前GMTI发展状况,之后介绍了GMTI干扰技术发展状况,并主要从干扰效果、干扰调制方式、干扰布站方式、干扰能量来源等角度对GMTI干扰技术进行概述和总结,最后对GMTI干扰技术发展趋势进行了分析。