对应用stap技术的预警机的干扰研究

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时间:2019-03-17

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1、江苏科技大学硕士学位论文对应用STAP技术的预警机的干扰研究专业名称:电子与通信工程作者姓名:洪成洋指导教师:徐朝阳摘要摘要本文研究的是关于应用了空时自适应处理(Space-TimeAdaptiveProcessing)技术的预警雷达的干扰方法。首先介绍了空时自适应处理技术的主要作用,是为解决机载雷达下视工作时杂波严重干扰这一难题。通过搭建预警雷达模型——相控阵脉冲多普勒雷达,详细说明了预警雷达的工作原理以及杂波的危害性。接着阐述了空时自适应处理算法的基本原理,空时自适应处理算法的基本思想是信息处理模块

2、同时处理空间和时间两维数据,进行杂波抑制以提取目标信息。其中,空间数据来源于N个阵元,时间数据来源于相干处理时间内的M个脉冲。N个阵元、M个脉冲和L个距离门的数据就构成了三维数据立方体。当运动目标确定时,理论上可以方便得计算出空时二维滤波器的最佳权值,然后得到滤波输出功率。通过构建理想空时自适应处理滤波器模型----全维空时自适应滤波器,详细论述了空时自适应处理算法基本原理,并指出空时自适应处理的局限性----计算量大、需要从复杂环境中获得足够多的与待检测样本数据独立同分布(IID)的训练样本。全维空时自适应滤波器性能

3、最佳,是研究对空时自适应处理技术的干扰的理想模型。随后,对空时自适应处理的干扰可行性以及干扰技术进行了综述。本文使用到的干扰技术有数字射频存储技术以及直接数字合成技术。数字射频存储技术作用是将截获的雷达射频脉冲信号保存一定的时间,需要的时候,再恢复出来;直接数字合成技术的优势是能够产生任意想要的波形信号,是电子对抗设备发生干扰信号的关键技术。随后,采用传统的干扰方法对空时自适应处理进行干扰研究,主要有噪声压制干扰、假目标欺骗干扰两大类。噪声压制干扰是通过对直接数字合成器信号实施噪声混频,产生窄带噪声干扰;假目标欺骗干扰

4、是通过DRFM技术来实现的,文中采用的假目标技术分别是直接射频噪声干扰、延迟转发干扰、前沿复制循环转发干扰、随机移频转发干扰,然后分别对各干扰方法性能进行评估分析。最后针对空时自适应处理噪声压制干扰功率利用率低的问题,本文提出了一种改进的干扰方法——卷积噪声干扰。首先对这种方法的可行性进行分析,然后论述其工作基本原理,最后通过实验对其干扰效果进行评估。评估结果显示卷积噪声干扰技术能够完全欺骗雷达空时自适应处理系统,能够获得完整的的增益,可以彻底实现在预定的位置上生成假目标,并且也能够对目标信号产生很好的压制效果。关键词

5、:相控阵脉冲多普勒雷达、杂波、空时自适应处理、压制干扰、欺骗干扰IAbstractTheresearchinthispaperisaboutjammingmethodsofearlywarningradarwiththeSpace-TimeAdaptiveProcessing.FirstlyintroducedthemaineffectofSTAPtechnique,whichsolvetheproblemthatclutterinterferetheworkunderairborneseriously.Through

6、constructingmodelofearlywarningradar,phasedarraypulsedopplerradar,describedindetailtheworkingprincipleofearlywarningradarandhowclutterofearly-warningradartargetjammingis.ThenexpoundedthebasicprincipleofSTAPalgorithm,thebasicideaofSTAPalgorithmisprocessingmoduleh

7、andletwodimensionaldataspaceandtimeatthesametime,forcluttersuppressiontoextracttargetinformation.Amongthem,thespatialdatafromNarrays,timedataderivedfromtheMpulsecoherentprocessingtime.DataofarraysN,MpulsesandLadistancedoors,makesupthe3ddatacube.Whenmovingtargets

8、hasbeendetermined,intheorywecanbeconvenienttocalculatethebestweightsofspace-timetwo-dimensionalfilter,andthenfiltertheoutputpower.ByconstructingidealSTAPfiltermodel-—

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