认知智能雷达抗干扰技术综述与展望

认知智能雷达抗干扰技术综述与展望

苗桂德

（31694部队97分队，辽宁省本溪市，117000）

摘要：随着电磁频谱成为现代战争的关键作战域之一，战场电磁频谱优势的争夺已成为决定战争胜败的关键技术手段之一。因此，在未来军事对抗中，现代雷达将面临日益复杂、灵巧和智能的电磁干扰环境。特别是随着数字化技术、射频电子技术和智能化技术的快速发展，现代数字射频存储认知干扰机通过对雷达信号进行截获、存储、调制与转发，产生与真实目标回波高度相似的假目标干扰，对雷达实现“饱和式”攻击，极大降低了雷达的探测性能。基于此，本文章对认知智能雷达抗干扰技术综述与展望进行探讨，以供相关从业人员参考。

关键词：认知智能雷达；抗干扰技术；综述；展望

引言

20世纪50年代，当我发现mkx(SIF)系统时，雷达开始以特定频率交换电磁脉冲，与民用飞机通信，成为民用航空交通管制系统的重要组成部分，对飞行安全起到了决定性作用。由于雷达系统在民用航空管制中发挥越来越重要的作用，用户对其缺陷的容忍度越来越低。总体而言，雷达系统问题可分为飞机检测错误和数据解密错误。产生这些问题的原因还可以分为两类:系统内干扰和环境干扰。

一、干扰的形成

干扰按照干扰能量可分为有源干扰和无源干扰。其中无源干扰种类较多，一般包括箔条走廊、箔条区域、地物气象干扰、鸟群干扰、建筑干扰等等。而有源干扰是现代电子战中的主要方式，它是敌方有意施放的，针对性强，对雷达的破坏力也强，能够直接进入雷达接收机和同时进入的回波信号进行抗衡，破坏雷达正常工作，可分为压制式和欺骗式。压制式干扰按信号宽度可分为阻塞式、瞄准式和扫频式；按噪声调制方式可分为射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰、噪声调相干扰、随机脉冲干扰等。欺骗式干扰包括距离欺骗、角度欺骗、速度欺骗以及距离速度同步干扰等方式。也可以根据雷达体制进行组合干扰。

二、雷达抗干扰系统结构设计

支持雷达防御的培训软件主要由培训控制软件和雷达仿真软件组成。培训控制软件可以使用动态编辑模块处理现场培训情况，也可以使用动态控制机制模块调用已培训的动态，并通过动态解决方案生成动态数据流，通过网络发送到显示仿真软件。雷达显示仿真软件收到位置信息后，通过初始化数据生成模块，分析了变形数据中的车轮参数、目标参数、海图背景参数、气象数据参数和干扰因素、目标动作模块、波模拟、偏转模拟、偏转信号生成和计算的目标采集信息，信号仿真模块综合生成产生的信号，并将其发送给相应的回流集中干扰处理模块，该模块将处理后的反向信号图形模块传递给图像显示。显示控制和处理模块，用于处理对用户操作的响应，并将控制信息传递到故障模块，处理故障信号，处理到数据处理模块的目标导航信息，初始化数据生成模块，更改车轮相对于偏转机的位置，最后更改车轮的显示指示器。

三、认知智能雷达抗干扰技术综述与展望

（一）网络化雷达抗干扰

网络驱动器是不同机构、频率、空间维度和系统的信息融合，是动态自适应信息收集过程。在此过程中，人工干扰和复杂电磁环境通过战略、特征甚至信号级别的组合分散网络驱动器的注意力，提高了目标信息的可信度。从雷达系统中，网络驱动器可以由主动和被动雷达设备组成；在空间维度中，分布位置配置可让多个桩号被动定位，从而提高测量的精确度。分布式目标探测工具允许描述目标的距离和速度范围、多个场、极域和能量域，从而增加目标测量的维度。很难在信号级别创建分布式站点结构的网络驱动器，也很难创建主动或被动干扰，从而为运营公司干扰奠定了基础。

（二）于非线性极化矢量变换的雷达抗干扰技术

雷达反馈信号通常包含偏转信号。极轴信息是电磁波的第四个特性，但振幅、频率和相位信息除外，其中当信号接近时域和频率模式时，目标信号使用极轴扰动。极轴滤波波是避免雷达干扰的有效方法。极轴目标拟合和极轴干扰抑制是极轴滤波波的常用方法。当目标信号与干扰信号的极轴状态不完全正交时，极轴滤波器的性能会受到影响。由于扰动的极态通常是分散的，因此极滤波器的滤波性能受到限制。极轴矢量变换(PVT)通过将目标信号和偏转信号的极轴状态设置为尽可能正交来提高极轴过滤器的性能。

（三）基于浅层特征的干扰类型识别

针对距离欺骗干扰，距离欺骗干扰信号的产生机理，揭示了DRFM技术缺陷会导致距离欺骗干扰信号在频域中心产生频率偏移等问题，为距离欺骗干扰识别提供参考。建立欺骗干扰的数学模型，提出了干扰双谱特征和支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）分类器联合的干扰类型识别方法。针对距离拖引干扰、速度拖引干扰和距离速度同步拖引干扰。基于小波分解的干扰类型识别方法，提取了归一化一维小波变换系数谱的能量比参数。基于时频变换的干扰类型识别方法，提取了时频域可分离度和三阶Renyi熵等干扰有效特征。然而上述方法仅能识别欺骗干扰。基于熵理论的干扰估计方法，可有效区分速度欺骗干扰与压制式干扰。

（四）相控阵雷达干扰抑制方法

在相控阵雷达进行目标搜索和目标跟踪时，如果敌方施放有源压制式干扰，则会导致类噪声形式的干扰信号将目标淹没，从而影响雷达的目标搜索效果。当干扰落在天线方向图的主瓣范围内，传统的自适应波束形成方法会严重破坏主波束的形状，影响雷达搜索和跟踪的结果。主瓣干扰抑制作为干扰对抗领域的重要方向，得到了广泛研究。阻塞矩阵预处理（BMP）算法，利用均匀线阵的阵列导向矢量构造阻塞矩阵，并用阻塞矩阵通过相邻信号相消干扰的方法对回波信号进行预处理，以抑制主瓣干扰信号，最后对预处理后的信号进行ADBF处理以消除旁瓣干扰，但是此算法会导致波束形状失真，主瓣波峰发生偏移，并使得输出信干噪比下降。改进阻塞矩阵的构造，可以使其消除多个主瓣干扰。不同于基于相邻天线相消的阻塞矩阵构造方法，基于Householder变换的阻塞矩阵构建方法，该方法使处理后的输出信号不包含色噪声，同时使构造阻塞矩阵更加灵活易行。

（五）干扰源定向与分类技术

现代雷达设施面临着复杂的环境，有许多外部干扰和干扰，如天气、各种外部干扰和来源，而在实际战争期间，最不受主动雷达设备的干扰，而突然飞机通常被飞机干扰，从而有可能掩盖威胁目标的雷达射线。在这种情况下，雷达必须自动激活。为了获得干扰，精确定位装置应具有干扰凹入抑制的卓越能力。干扰子叶抑制包括邻近叶排除法、邻近叶排除法、雷达系统配有单独的隐蔽天线、多个次天线和较少次天线等技术。

结束语

认知智能化雷达具有闭环学习自进化的雷达架构，可以适应复杂多变的电磁对抗环境，是未来雷达技术发展的重点方向之一。随着电磁频谱战技术的不断进步，电子干扰越来越智能化、协同化和一体化，雷达将面临更加复杂的战场电磁环境。因此，从应用需求和技术发展角度，认知智能雷达抗干扰技术具有以下几个发展趋势。

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