灵巧噪声识别与对抗技术研究
灵巧噪声干扰与自适应旁瓣对消对抗的仿真与分析

灵巧噪声干扰与自适应旁瓣对消对抗的仿真与分析JIN S,WANG Y W,LIU Q,et al.Analysis and Simulation of Smart Noise Jamming against Adapt Sidelobe Cancellation[J].72 - 76.DOI:10. 16311/j. audioe. 2021. 01. 018灵巧噪声干扰与自适应旁瓣对消对抗的仿真与分析朔,王玉文,刘 奇,姚昕彤飞行器集群智能感知与协同控制四川省重点实验室,(Adaptive Side-Lobe Canceling,ASLC)如脉冲复制转发干扰和卷积噪声干扰,处理后的几种不同的灵巧噪声干扰信号的干扰效果分别进行仿真和分析。
递归最小二乘算法Analysis and Simulation of Smart Noise Jamming against Adapt Sidelobe CancellationJIN Shuo, WANG Yuwen, LIU Qi, YAO Xintong(School of Aeronautics and Astronautics, University of Electronic Science and Technology of China, Sichuan Key Laboratory of Intelligent Perception and Cooperative Control of Aircraft Clusters, Chengdu 611731, China)Smart noise jamming and Adaptive Side-Lobe Cancellation(ASLC) are two key technologies in the field of electronic counter-measures. This article introduces common smart noise jamming patterns, such as pulse duplication and forwarding jamming and convoluteional noise jamming. Starting from the principle of ASLC, Recursive Least Squares(RLS) algorithm is used to analyze several different types of noise that have been processed by ASLC. The interference effects of smart noise jamming signals weresmart noise jamming; adapt side-lobe cancellation; recursive least squares电子对抗技术在现。
面向脉冲多普勒雷达的灵巧噪声干扰方法研究

包 括 敌 方 雷 达 发 射 信 号 的 频 率 、 宽 、 复 频 率 等 , 仅 在 频 脉 重 不
域 上 瞄 准 目标 信 号 中 心 频 点 , 时域 上 也 与 目标 信 号 重 叠 , 使
能 量 集 中 在 雷 达 信 号 带 宽 内 , 对 雷 达 信 号 起 到 更 好 压 制 作 能 用 。 且 大 大 降 低 了 S B或 S c抗 干 扰 技 术 的 性 能 。 可 以 并 L L 它
存 储 器 , 经 过 调 制 的 噪 声 信 号 通 过 信 号 合 成 器 形 成 灵 巧 噪 与 声 的数 字 信 号 , DA 转 换 成 中频 模 拟 信 号 , 后 调 制 到 原 由 / 然 来 的频 段 , 过 天 线 发 射 进 行 干扰 。 经 文 中灵 巧 噪声 选用 卷积 调制 的方 法 产生 。 具体 方法 如下 :
假 设 噪 声 为 白 噪声 , 表达 式 为 n t , 过 带 通 滤 波 器 h() ( 通 ) i t
∞
图 3 目标+ 巧 噪 声 干 扰 时 域 图 灵
Fg 3 Tmed m i g r o re n mat o ejmm n i. i o anf ue fagt ds r ni i t a s a ig
通 过 图 3 图 4可 以看 出 。 巧 噪 声 信 号 在 时域 上 完 全 与 、 灵 目标 回波 信 号 重 叠 , 干 扰 能 量 更 加 集 中 的 叠 加 在 目标 信 号 使
第2 0卷 第 7期
Vo .0 1 2
No 7 .
电子设计 工程
E e to i sg g n e i g l c r n c De i n En i e rn
21 0 2年 4月
灵巧噪声干扰的仿真研究的开题报告

灵巧噪声干扰的仿真研究的开题报告一、研究背景与意义灵巧噪声干扰作为机器人控制中常见的问题,已经引起了广泛的关注和研究。
通常情况下,这种噪声是由于外界环境的影响和机器人自身运动带来的不确定性所引起的。
对于机器人的精确运动控制,灵巧噪声的影响不能简单地忽略,因此需要对其进行仿真研究。
本研究的意义在于探讨灵巧噪声干扰在机器人运动控制中的影响,并针对性地提出相应的解决方案,为机器人控制技术的发展提供参考。
二、研究内容与研究方法本研究将以灵巧手为研究对象,探讨灵巧噪声干扰对机器人控制的影响。
主要研究内容包括:1. 灵巧噪声的模型建立:通过对灵巧手运动中的不确定因素进行分析和实验验证,建立灵巧噪声的数学模型。
2. 灵巧噪声对运动控制的影响分析:通过数值仿真和实验测试,分析灵巧噪声对机器人运动控制的影响,并探讨不同控制策略下的灵巧噪声干扰情况。
3. 解决方案的提出与验证:针对灵巧噪声影响的不同情况,提出相应的解决方案,并通过仿真和实验验证其效果。
研究方法主要包括理论分析、数值仿真和实验测试。
其中,数值仿真将采用Matlab软件进行,通过建立灵巧手的动力学模型,以及灵巧噪声的数学模型,进行运动控制和灵巧噪声干扰的仿真研究。
实验测试将利用激光干涉测量技术进行,通过对实验数据的分析,验证研究结论的准确性。
三、预期成果及其意义本研究预期可以得到以下成果:1. 建立了灵巧噪声的数学模型,深入探讨了灵巧噪声对机器人运动控制的影响机制。
2. 分析了不同控制策略下的灵巧噪声干扰情况,提出相应的解决方案,并通过数值仿真和实验验证其有效性。
3. 为机器人控制领域的研究提供了新的思路和方法。
本研究对于提高机器人控制的精度和稳定性具有重要的意义,可以为机器人在复杂环境下的操作提供支持。
同时,本研究还将为灵巧手的应用拓展提供理论基础和技术支持。
灵巧干扰原理

灵巧干扰原理
灵巧干扰是一种先进的干扰技术,其原理是根据干扰对象和干扰环境的变化,使干扰信号的样式(结构和参数)灵活地改变,或者使干扰信号的特征与目标回波信号非常相似。
这种干扰方式可以有效地干扰目标信号,降低目标检测的难度,提高干扰性能。
灵巧干扰可以通过多种方式实现,如直接数字合成(DDS)或数字触频(DRFM)。
其中,基于DRFM的灵巧噪声干扰产生原理图如下:
1. 采集真实回波:通过接收机采集目标回波信号。
2. 卷积噪声:将采集到的回波信号与噪声信号进行卷积运算,以产生灵巧噪声干扰信号。
3. 调整多普勒:根据目标运动状态和干扰环境,调整干扰信号的多普勒频移。
4. 角度欺骗:通过多部干扰机实施角度上的欺骗,包括后续的航迹等等。
5. 合成干扰信号:将多个灵巧噪声干扰信号合成一路干扰信号,以实现对目标信号的有效干扰。
灵巧干扰技术具有很强的灵活性和适应性,可以针对不同的目标信号和环境进行快速调整和优化,因此被广泛应用于雷达、通信、导航等领域。
基于时域采样的灵巧噪声干扰研究

假 设雷 达发 射 L M脉 冲信 号为 F
s£ ( ):e W , I < / 2 J * I " t / () 1
当 B > 时 ,() T>I 5t 的频谱 为
它 的信 号样 式 ( 构 和参 数 ) 根 据 干扰 对 象 灵 活 变 结 可
化 , 与雷达 发射 信号 相 匹配 , 干扰可 以 获得较 大 的 并 使 相参 积 累增 益 , 高 可 利 用 的 干 扰 能 量 … ; 集 假 目 提 密 标在 时域 和频 域覆 盖 真 实 目标 , 雷 达 的跟 踪 系统 无 使
的干扰效果 , 验证 了 理 论 分 析 的 正 确 性 。
关键词 : 线性 调频 ; 参差 间隔采样 ; 灵巧噪声
A t d n S a tNo s a m i g Ba e n Ti m an S m p i g S u y o m r ie J m n s d o me Do i a l n
s ):f ( e t 一 詈 ( f- : j , / ) d
…
一 << / 导
一
( 2 )
<f < B ( ) 3
L M 脉 冲压 缩雷 达 的匹 配滤 波器 的频率 响应 为 F
H( =K -晰 j 一r ej 2 " J
缩 后可 获得 非 常高 的处 理 增 益 , 著 降 低 了干 扰 的 效 显 果 。灵 巧噪声 是 目前 干 扰 新 体 制 雷 达 的 有效 手 段 , 这 种 干扰 技术 可 同时产 生 遮 盖 干 扰 和 欺 骗 干扰 的效 果 ,
1 参差 间隔采样信
ZHOU e g, Zh n TANG n ZHANG n — h n, ANG Ho g, Yo g s u W Chu — a g nyn
本原M序列二相编码雷达灵巧噪声干扰研究

r e g i s t e r i s s t u d i e d . A s a r e s u l t , he t m e t h o d i s i g v e n o n h o w t o d e t e c t h t e w h o l e z e r o s u b s e q u e n c e i n r e c e i v e d s e —
f o r m t h r o u g h p r e d i c i t n g a n d t h e n t o p e r f o r m t h e s m a r t n o i s e j a t u t n i n g S O a s t o i m p r o v e e ic f i e n c y o f j a m e n e r g y ,
( N a v a l A e r o n a u t i c a l a n d A s t o r n a u t i c a l U n i v e r s i t y , Y a n t a i 2 6 4 0 0 1 , C h i n a )
Ab s t r a c t : Ba s e d o n t h e p u r p o s e t h a t u t i l i z i n g t h e f r o n t wa v e f o r m t o o b t a i n t h e l e a d i n g wh o l e r a d a r s i g n a l wa v e —
基于多特征联合处理的灵巧噪声干扰识别
j a mm i n g .Be s i d e s ,we e x t r a c t t h e a p p r o x i ma t e e n t r o p y f e a t u r e wh i c h me a n s s i g n a l c o mp l e x i t y a n d h a s s t r o n g
Ab s t r a c t :S ma r t n o i s e j a mmi n g h a s b e c o me a n i mp o r t a n t j a mmi n g t o s o me n e w r a d a r s y s t e ms .To d e a l
闰 琰。 李 明, 卢 云 龙
( 西 安 电子 科 技 大学 雷达 信 号 处 理 国 家 重 点 实 验 室 , 陕西西安 7 1 0 0 7 1 ) 摘 要 : 灵 巧 噪 声 干扰 已成 为 一 种 作 用 于 新 体 制 相 参 雷 达 的 重要 干 扰 类 型 。 为 了有 效 抑 制 该 类 干 扰 , 提 出一种 基 于 多维特 征 的 抗 干扰 方 式 。通 过 分析 D R F M 产 生 灵 j 噪声干扰原理 , 建 立 目标 与 干 扰 信 号 模 型 ; 在 分析 对 比 两类 信 号特 性 的 基 础 上 , 提 取 包络 起 伏 参数 、 相位 门 限 内概 率 及 盒 维数 特 征 以表 征 目标 与 干 扰 信 号在波形 、 相位及 尺度信 息上的差异 ; 为 了进 一 步 提 高 干 扰 识 别 性 能 , 加 入 表 征 信 号 复 杂 度 的近 似 熵 特 征 ,
基于神经网络的噪声识别与消除算法研究
基于神经网络的噪声识别与消除算法研究摘要:噪声是指干扰信号的不期望成分,会对信息的可靠性和准确性造成严重影响。
因此,噪声的识别与消除一直是信号处理领域的热门研究方向。
本文旨在探讨基于神经网络的噪声识别与消除算法,分析其原理、方法和应用,并评估其性能。
一、介绍:噪声是指信号中不想要的复杂成分,包括随机噪声、周期性噪声和脉冲噪声等。
在实际应用中,噪声常常对音频、图像和语音等信号的质量产生不利影响,因此,准确识别和消除噪声成为了至关重要的任务。
二、基于神经网络的噪声识别与消除算法:神经网络是一种通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递方式来实现自适应信息处理的方法。
基于神经网络的噪声识别与消除算法主要包括以下步骤:1. 数据预处理:将原始信号进行预处理,包括降噪、去除冗余特征和归一化等。
预处理的目的是提高算法的鲁棒性和准确性。
2. 特征提取:根据信号的频谱、统计特征和时频特性等,提取能够代表信号的特征。
常用的特征提取方法包括小波变换、短时傅里叶变换和自相关函数分析等。
3. 网络训练:将特征作为网络的输入,利用已标记的标准信号训练神经网络。
训练过程中,采用反向传播算法对网络的权值和偏置进行调整,以提高网络的准确性。
4. 噪声识别:将待处理信号输入训练好的神经网络中,通过网络输出判断信号是否受到噪声干扰。
噪声识别算法的关键在于神经网络的设计和训练策略。
5. 噪声消除:当识别到噪声存在时,根据噪声的特征和信号的特点,采取相应的消噪算法对信号进行处理。
常用的噪声消除方法包括滤波、自适应调整和插值等。
三、应用和挑战:基于神经网络的噪声识别与消除已被广泛应用于语音信号处理、音频降噪和图像增强等领域。
1. 语音信号处理:语音识别、语音合成和语音增强等任务中,神经网络算法能够准确识别和消除噪声,提高语音信号的可听性和识别率。
2. 音频降噪:在音乐和广播领域,神经网络算法能够识别和消除背景噪声,提高音频质量和用户体验。
3. 图像增强:在图像处理中,神经网络算法能够提取图像的特征,消除噪声,增强图像的清晰度和细节。
一种有效的灵巧噪声干扰技术
上讲 , 佳干扰 波 形 式应 具 有 接 收 机噪 声 的特性 。根 最 据 信息 论 , 高斯 白噪声 ( 密 度 均匀 ) 最佳 的干 扰波 谱 是 型 。因为在平 均 功率一 定 的情 况 下高斯 白噪 声具有任
意一个 随机波 形 的最 大 熵 值 , 即 最大 不 确 定性 。按 也
维普资讯
第2 2卷第 3期
航天 电子对 抗
4 1
一
种 有 效 的 灵巧 噪 声 干 扰 技 术
史 军军 姜秋 喜 , 大平 毕 ( 解放 军 电子 工程 学院 , 肥 合 2 03 ) 3 0 7
摘要 : 脉 冲 压缩 ( C 雷达 、 冲 多普 勒 ( D) 达具 有 复杂 、 巧 的信 号 特征 , 用 了相 P ) 脉 P 雷 精 采 干旁瓣对 消和 旁 瓣 匿影 等技 术 , 这使 得 传统 的噪 声 干扰 效 能 大打 折 扣 。在 分析 传 统噪 声 干扰 效能的基 础 上 , 出了一种 兼有噪 声干扰 和欺 骗 干扰特 点的 灵巧噪 声 干扰技 术 , 给 简述 了其 工作
S i u j n J n u i i a ig h nu ,i gQix, pn J a B D
( e to i E gn ei g I siu eo Elc r n c n i e rn n tt t fPLA , ee 3 0 7, ia H fi 0 3 Ch n ) 2
频式干 扰 。 噪声干 扰具 有 的 主要 优 点 是 : 了需 要 知 道敌 雷 除
普遍 采用 超低 旁瓣 天线 以及 旁瓣对 消 和旁瓣 匿影 等此 迫切需要 研 究新
的干扰方 法 。
本 文在分 析传 统干 扰样 式对 雷达 干扰效 果 的基础
灵巧干扰及其对抗技术的研究现状与展望
关键 词 : 灵巧 噪声 干扰 ; 卷积调制 ; 乘积调制 ; 梳状谱 ; 射频存储器
中 图分类 号 : T N 9 7 2
文献标 识 码 : A
文章编 号 : C N 3 2 — 1 4 1 3 ( 2 0 1 3 ) 0 5 — 0 0 1 1 — 0 4
Re s e a r c h S t a t u s a n d Pr o s p e c t o f S ma r t J a mmi n g a n d
ma r i z e s p r e s e n t s t i t u a t i o n o f t h e t e c h n o l o g i e s t o c o n f r o n t s ma r t n o i s e j a mmi n g, a n a l y z e s t h e a p p l i —
f r e q u e nc y s t or a ge
0 引 言
电子对抗 技 术在 现代 战争 中 的地位 随着 各种 军
通过 在 雷达 中心频 率 附近发 射许 多在 时域上 与真 实 目标 回波重叠 , 并 且 覆盖 住 目标 回波 噪声 的猝 发 脉 冲来 实 现 。虽 然这 种干 扰波 形没有 真正 的转 发式 干
消( S L C ) 和旁瓣 消隐 ( S L B ) 抗 干扰技 术影 响 。 ”
在施 莱 赫 提 出灵 巧 干扰 的概 念之 后 , 国 内外许
多学 者都 对这 一概 念 进 行 了研 究 , 目前 的研 究 主要 集 中在 干 扰 实 现 方 法 [ 2 。 。 ] 、 干 扰 效 果 分 析_ 4 ] 、 对 抗 方法 研究 l 6 等方 面 。本 文 就 近 年来 灵 巧 干 扰 领域 的研 究做 一探讨 。
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采样复制而成的 , 而真正的雷 达回波则 是雷达信号经过 目标
反射 回波而得到 的, 因此 , 由于信号产生机理不 同, 2种 信号
特征存在差别 。
2 1 时域 差 别 .
1 灵 巧 噪 声 干 扰 技 术
灵 巧 噪声 这 一 概念 最早 由施 赖 赫 在 其 19 99年 出 版 的 著
图 3 真 实 雷 达 回波 信 号
会 产生多普勒频移 , 即 = ; 0 而经过 目标 反射 回来 的真 实信
号 一 定 有 多 普 勒 频 移 。 因 此 , 以利 用 另 外 1组 雷 达 波 测 量 可
2 2 频 域 差 别 .
目标的多普勒频移 与雷达 回波 信号 的 多普勒 是否 一致来 判
恒, : 等 灵巧 噪 声识 别与 对抗技 术研 究
层 声信号差别 也进 行了详细论述 。
19 3
图 2 由 D F 技 术 产 生 信 号 R M
: 艮 _ 信 号 一
'
号
’
_
一
, ,
}
f
图 4 雷 达信 号 与 D F 信 号 在 频 域 上 的 差 别 RM
判
断
2 )寄生信号 抽样过程 中 , 抽样方法将 引入 1组以抽样频率 . 间隔 为 的多个信号 。在 噪声 干扰的过程 中 , 干扰 机可 以用 滤波 器将 寄生信号滤 除 , 但是 受带 宽影 响 , 彻底 滤 除基带 附近 的 寄生
信 号 比较 困难 。 可 以 通 过 检 测 信 号 中 是 否 存 在 寄 生 信 号 来 识别噪声 。
3 2 反移 频 干 扰 .
四 川 兵 工 学 报
h p / sb . usl. o / t :/ c gj r w cm t o e
理 时 , 判 别 出延 迟 转 发 的 干 扰 信 号 。还 可 以 进行 脉 间 变 化 可
扰动 , 间随机扰动 , 脉 避免 干扰机对 发射信号 的精确复制。 2 )采用多宽脉 冲脉 内随机频率捷变 基于数值存储的灵巧噪声 能够 精确复制雷达信 号 , 对脉 间、 脉组 、 伪随机频率捷 变 的雷达 实施有 效干扰 。但 是结合 宽脉冲技术和脉内随机捷 变 的雷 达信 号将使 数字射频 技术
D F 由 于接 收 前 端 所 处 的 电 磁 环 境 和 干 扰 机 的 设 计 RM
警 曙
I 箨 巨 耋 蛰 集 卜
图 1 灵巧 噪 声 干扰 机 组 成 原 理
水平 , 会导致灵巧噪声信 号出现脉 冲底部封 口现 象 ( 漏脉 冲
现象 ) 而真 实 回波 信 号 则 没 有 。 ; 雷达 信 号 与 D F 信 号 在 时域 上 的差 别 如 图 2 图 3 RM 、
效 的干 扰 , 是 实 施 前 提 苛 刻 , 达 到 成 功 干 扰 效 果 , 离 拖 但 要 距 移 量 和 速 度 拖 移 量 存 在 较 强 的相 关 性 。 文 献 [ ] 速 度 一距 7对
域波形差别仅仅在理论 上存在 , 而频域 的特征也会 受到 电磁 环境 的影响 , 因此信号特征 的差别 仅可 以作 为判别 噪声信 号
上 , 展相对成熟的是基 于 D F 技术 的灵巧 噪声干扰 , 发 RM 如
图 1 示。 所
2 )脉 冲顶部分层差别
控 制 电 路
雷达在反射过程中由于 目标物 体反射面 的不稳定 运动 , 使得雷达回波脉冲的顶部会产 生分 层现象 , 其分层表现 出随
机性 ; D F 而 R M信号则是通 过 电调衰减模 拟 出来 的 , 因此产 生的脉冲顶 部分层均 匀 、 平直 。 3 )脉 冲底部封 口现象
传统体制雷达 由于调制信号简单 、 易受干扰 而逐 渐被新
体制 的相干雷达替代。为有效干扰当前新体制 雷达 , 一种 新 的电子干扰方 式——灵 巧 噪声 应运 而生 。灵 巧噪声 能够 快 速分析并精确复制雷达信号 , 使得调制 出的噪声信号 与雷达 信号具有相干性 , 其对旁瓣 消 隐( L 和旁瓣对 消 ( L ) 尤 S B) SC
为载体 , 根据需要调制 出相应 的 干扰噪声 , 噪声 和采集 的雷
达信号 通过信号合成器形成干扰机灵 巧干扰后 的数字信号 ,
由 D A转 换 成 中频 模 拟 信 号 , 后 调 制 到 原 来 的 频 段 , 过 / 然 经 天 线发 射 进 行 干 扰 。
在功率利用上的 特殊优势 ]使得 目前常用的抗干扰技术 如 ,
度 参 数 。 由距 离 波 门推 算 出 的 V 进 行 比 较 , 果 存 在 距 与 : 如 离 欺 骗 , 么 V ≠ : 故 可 通 过 此 判 别 去 除 干 扰 信 号 。 距 离 那 ,
一
速 度 同 步拖 引 干 扰 是 针 对 当前 新 体 制 雷 达 的一 种 极 其 有
所示 。
图 1中 , 达 的 探 测 信 号 被 干 扰 机 天 线 接 收 后 , 过 前 雷 通
收 稿 日期 :0 1— 5~2 21 0 5 作 者 简 介 : 恒 (9 5 ) 男 , 士 研 究 生 , 要 从 事 兵 器 科 学 技术 研究 。 李 1 8一 , 硕 主
李
断 是 否 存 在 延 时 假 目标 干 扰 。
3 1 2 反 延 时 引起 的距 离拖 引 干 扰 ..
由图 1可知 , 灵巧 噪声 信号 由雷 达信号 A D采 样 、 / 复制
而 成 , 理 论 采 样 可 以 完 全 恢 复 出原 信 号 。但 是 实 际 的 采 样 故
过程 中 , 理想 的抽样 冲击 函数 被 矩形 窄脉 冲替代 , 而且 抽样 方法本身会 引入 寄生信号 和差拍调 幅信 号 , 为在频谱 上 区 这
普勒频移的漂移产 生测距 误差 。移 频干扰 是 目前 对付线 性
调 频 脉 冲压 缩 雷 达 的 一 种 有 效 手 段 , 是 移 频 干 扰 信 号 也 保 但 留有 干 扰 特 征 。
假设干扰机ห้องสมุดไป่ตู้收到雷达信号为
s£ : 1 () / 1。
4 2 研 制 新 体 制 雷 达 .
频率捷变 、 脉冲压缩 、 旁瓣消隐 、 旁瓣对 消等都不能与之有 效
对抗 。
2 灵巧 噪 声 干扰 信 号 特 征 分 析
由此可知 , 灵巧 噪声技术 产生 的干扰信号是从雷 达信号
本 文 从 雷 达 目标 回 波 信 号 和 基 于 数 字 射 频 存 储 技 术
( R M) D F 的灵巧噪 声信 号 产 生原 理 人 手 , 析 了二 者 的差 分 别, 并对噪声 的信号特征识别和对抗方法进行了研究 。
分 雷 达 回波 与 灵 巧 噪 声 提 供 了依 据 , 图 4所 示 。 如
1 )距 离 跟 踪 保 护 波 门 在 对 抗 距 离 拖 引 干 扰 时 , 以通 过 设 置 距 离 保 护 门来 进 可
行对抗 。双波门技术既能对抗 前拖 干扰 , 也能够 防止噪声 对
雷 达 实 施 后 托 干 扰 , 原 理 如 图 5所 示 。 其
1 )脉冲波前后沿坡度差别 DF R M信 号的脉冲信号前后 沿是斩波 调制器 切出来 的, 因此具有较陡的前后沿 ; 而真实 的雷达 回波由雷达信号 经过 物体多点反射后的 回波叠加而成 , 故其 回波脉冲信号 的前后
沿坡度较缓 。
作《 信息时代电子 战》 中首 先提 出后 , 年来 已经发 展成 近 为电子干扰领域 中一种 有效 的雷达 对抗 手段。在实 现技术
第3 2卷
第 8期
四 川 兵 工 学 报
2 1 年 8月 01
【 其他 研究 】
灵 巧 噪 声 识 别 与 对 抗 技 术 研 究
李 恒, 齐世 举 , 宋承 文
70 2 ) 10 5
( 二炮兵工程学院 , 安 第 西
摘要: 为了有效对抗灵 巧噪声 , 从雷达信号与噪声信 号的产生原理 出发 , 比了 2种信号 的时 、 对 频域差别 , 就对抗技 并
1 )低截获概率雷达
附加移频干扰的噪声信 号为
s( ) : 1 £ / ( +t f f+ o d r
低截获概率 雷达采用复杂 的宽脉 冲波形 , 既保证 了雷达
信 号的功率 , 又保 证了低的峰值 发射功率 。灵巧 噪声 干扰机 只能接 收部分雷达信号 , 较短 时问段 内的雷达信 号功率将 故 使 雷达 的干扰效果大 幅下降 , 灵巧 噪声进行成功 欺骗干扰 使 的概率被 降低 。
保 护 门1 卜 I 分 放 大 卜 叫 延 时 积 _
逻 辑
1 )杂散信 号
在 实 际 的 噪 声 干 扰 过 程 中 , 用 矩 形 窄 脉 冲 作 为 抽 样 函 采 数 , 样 后 对 抽 样 值 进 行 阶 梯 量 化 。量 化 过 程 中 将 在 信 号 的 抽 频 域 引 入 量 化 的 杂 散 信 号 , 且 量 化 噪声 功 率 与 信 号 功 率 的 而 比值 与 量 化 位数 有关 J 。
术进行 了针对性探讨 , 研究表 明结合信号特征差异识别和针对性的噪声对抗技术能够有效解 决灵 巧噪声干扰 问题 。 关键词 : R M; D F 灵巧 噪声 ; 寄生信号 ; 反延时干扰 ; 反移频干扰
中 图分 类 号 :B 3 T 5 文献 标 识 码 : A 文 章编 号 :06— 7 7 2 1 ) 8 18— 3 10 0 0 (0 1 0 —03 0
化而变化 。
可知 , 真实 的雷达 回波信 号距 离变 化和 速度 存在 关联 , 因此
可 同时 检 测 信 号 的速 度 和 距 离 2个 参 数 。 将 检 测 出来 的速
灵 巧 噪 声 信 号 与 真 实 雷 达 回波 信 号 产 生 的 机 理 不 同 , 为 区 别 2种 信 号 提 供 了理 论 基 础 , 使 噪 声 信 号 精 确 复 制 的 程 即 度提高 , 不能解决 由抽样 引 入 的噪声 信号 波形 特征 变化 。 也 但 是 由于 时 域 信 号 的特 征 受 物 体 反 射 特 性 影 响 较 大 , 分 时 部