CN111812599B - 博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计方法 - Google Patents

博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计方法，首先获取目标相对组网雷达系统中各雷达节点的频率响应、环境杂波功率谱密度、干扰波形以及环境噪声功率谱密度；然后以最小化博弈条件下组网雷达系统的总辐射能量为优化目标，以满足预先设定的目标参数估计性能互信息阈值为约束条件，建立博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计模型，自适应优化设计各雷达节点的发射波形；通过利用卡罗需‑库恩‑塔克必要条件迭代求解该优化模型，得到在满足预先设定的目标参数估计性能条件下的各雷达发射波形作为最优解，从而在满足预先设定的目标参数估计性能约束下，有效提升二元零和博弈条件下组网雷达系统的低截获性能。

Description

博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计方法
技术领域
本发明涉及雷达信号处理技术，具体涉及博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计方法。
背景技术
在现代战场上，电子情报系统(Electronic Intelligence,ELINT)、电子支援措施(Electronic Support Measures,ESM)、雷达告警接收机(Radar Warning Receiver,RWR)、反辐射导弹(Anti-Radiation Missile,ARM)等先进无源探测器被广泛使用，通过接收雷达辐射的电磁波来获取作战平台的位置和属性等信息，并且自身无需辐射电磁波，具有作用距离远、隐蔽性强的特点，这严重威胁了雷达系统的战场生存能力。因此，低截获技术的研究必须得到重视并加以实际运用。
组网雷达系统具有空间分布离散的特性，可以从多维度、多视角提取目标特征信息，并且借助雷达间数据链将数据传送至系统融合中心进行信息融合处理，从而实现信息情报资源的共享。除此以外，组网雷达还拥有许多优异的特点。例如，系统中各部雷达的覆盖范围相互有重叠，可以获得更好的目标航迹，因此跟踪性能更为优越。另外，通过合理的战术配置，能够起到干扰和欺骗敌方探测设备的效果。综上所述，组网雷达系统的探测优势以及战场生存能力是单部雷达所无法比拟的。在信息战逐渐走向网络化的时代，组网雷达系统的发展与应用也成为了先进作战雷达系统发展的必然趋势。因此，研究基于低截获性能的组网雷达发射波形优化技术具有重大的应用价值和战略意义。
然而，已有的研究成果虽然涉及基于低截获性能的组网雷达最优波形设计问题，在满足预先设定的目标协同探测性能或参数估计性能条件下，通过对各雷达发射波形进行自适应优化设计，降低组网雷达系统的总辐射能量，提升了组网雷达系统的低截获性能。然而，已有研究成果均未考虑组网雷达与干扰二元零和博弈条件下基于低截获性能的最优波形设计，具有一定的局限性，而且目前尚未有博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计方法见诸公开报道。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计方法。
技术方案：本发明的博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计方法，包括以下步骤：
(1)获取目标与环境先验信息；
(2)确定组网雷达系统与智能干扰系统的辐射参数以及目标参数估计性能互信息阈值χ；
(3)构建博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计模型；
(4)构建拉格朗日目标函数γ(|Si(f)|2，η)，并采用卡罗需-库恩-塔克必要条件进行求解；
(5)构建二元零和博弈条件下针对组网雷达系统的干扰波形优化设计模型；
(6)构建拉格朗日目标函数Ω(Ji(f)，κ)，并采用卡罗需-库恩-塔克必要条件进行求解；
(7)重复步骤(3)至步骤(6)，直至|Si(f)|2与Ji(f)均不再发生变化。此时，所得|Si(f)|2即为博弈条件下基于低截获性能的雷达i最优发射波形的模平方。
进一步的，步骤(1)中假设智能干扰系统由敌方目标搭载，在由M部雷达节点组成的组网雷达系统与敌方干扰进行二元零和博弈的条件下，根据战场先验信息，获取频点f上目标相对雷达i的频率响应Hi(f)、频点f上雷达i对应的环境杂波功率谱密度Scc,i(f)以及频点f上雷达i对应的环境噪声功率谱密度Snn,i(f)。
进一步的，步骤(2)中设组网雷达发射波形带宽为W，智能干扰系统总干扰能量的上限为EJ，预先设定的目标参数估计性能互信息阈值为χ。
进一步的，步骤(3)中采用互信息表征目标参数估计性能，并假设雷达i已通过先验信息获得频点f上智能干扰系统针对雷达i的干扰波形Ji(f)；在满足预先设定的互信息阈值χ条件下，建立博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计模型如下：
其中，Si(f)表示频点f上雷达i的发射波形，|Si(f)|2表示频点f上雷达i发射波形的模平方，W表示组网雷达发射波形带宽，Ty表示目标回波信号持续时间，|Hi(f)|2表示频点f上目标相对雷达i频率响应的模平方，EJ表示总干扰能量的上限，M表示雷达数目，Hi(f)表示频点f上目标相对雷达i的频率响应，Scc,i(f)表示频点f上雷达i对应的环境杂波功率谱密度，Snn,i(f)表示频点f上雷达i对应的环境噪声功率谱密度。
进一步的，步骤(4)中引入拉格朗日乘子η＜0，构建拉格朗日目标函数如下：
其中，γ(|Si(f)|2，η)为拉格朗日目标函数，M表示雷达数目，W表示组网雷达发射波形带宽，Si(f)表示频点f上雷达i的发射波形，Ty表示目标回波信号持续时间，Hi(f)表示频点f上目标相对雷达i的频率响应，Scc,i(f)表示频点f上雷达i对应的环境杂波功率谱密度，Snn,i(f)表示频点f上雷达i对应的环境噪声功率谱密度，χ为目标参数估计性能互信息阈值；
然后，拉格朗日目标函数γ(|Si(f)|2，η)分别对|Si(f)|2与η求一阶偏导数；令：
另外，由于|Si(f)|2≥0，采用非线性最优化求解的卡罗需-库恩-塔克必要条件，得到博弈条件下基于低截获性能的雷达i最优波形的模平方表达式为：
其中，Ri(f)、Bi(f)、Di(f)、A是中间变量，计算公式为：
进一步的，步骤(5)中为了尽量减少组网雷达所获得的目标信息量，从而降低组网雷达系统性能，智能干扰系统需根据截获到的各雷达发射波形参数优化设计干扰波形；假设雷达波形在带宽W内均匀分布，建立二元零和博弈条件下针对组网雷达系统的干扰波形优化设计模型为：
其中，M表示雷达数目，W表示组网雷达发射波形带宽，Ty表示目标回波信号持续时间，Si(f)表示频点f上雷达i的发射波形，Hi(f)表示频点f上目标相对雷达i的频率响应，|Hi(f)|2表示频点f上目标相对雷达i频率响应的模平方，EJ表示总干扰能量的上限，Scc,i(f)表示频点f上雷达i对应的环境杂波功率谱密度，Snn,i(f)表示频点f上雷达i对应的环境噪声功率谱密度，Ji(f)为雷达i已通过先验信息获得频点f上智能干扰系统针对雷达i的干扰波形。
进一步的，步骤(6)中引入拉格朗日乘子κ＜0，构建拉格朗日目标函数如下：
其中，M表示雷达数目，W表示组网雷达发射波形带宽，Ty表示目标回波信号持续时间，Si(f)表示频点f上雷达i的发射波形，Hi(f)表示频点f上目标相对雷达i的频率响应，|Hi(f)|2表示频点f上目标相对雷达i频率响应的模平方，EJ表示总干扰能量的上限，Scc,i(f)表示频点f上雷达i对应的环境杂波功率谱密度，Snn,i(f)表示频点f上雷达i对应的环境噪声功率谱密度，Ji(f)为雷达i已通过先验信息获得频点f上智能干扰系统针对雷达i的干扰波形；
然后，拉格朗日目标函数Ω(Ji(f)，κ)分别对Ji(f)与κ求一阶偏导数；令：
另外，由于Ji(f)≥0，采用非线性最优化求解的卡罗需-库恩-塔克必要条件，得到二元零和博弈条件下针对组网雷达系统的最优干扰波形表达式为：
其中，是中间变量，计算公式为：
工作原理及工作过程：
本发明从实际工程应用需求出发，在考虑组网雷达与敌方目标搭载的智能干扰系统进行二元零和博弈的条件下，根据战场先验信息，首先获取目标相对组网雷达系统中各雷达节点的频率响应、环境杂波功率谱密度、干扰波形以及环境噪声功率谱密度。在此基础上，以最小化博弈条件下组网雷达系统的总辐射能量为优化目标，以满足预先设定的目标参数估计性能互信息阈值为约束条件，建立博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计模型，自适应优化设计各雷达节点的发射波形。通过利用卡罗需-库恩-塔克必要条件迭代求解该优化模型，得到在满足预先设定的目标参数估计性能条件下的各雷达发射波形作为最优解，从而在满足预先设定的目标参数估计性能约束下，有效提升二元零和博弈条件下组网雷达系统的低截获性能。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)本发明是通过对二元零和博弈条件下组网雷达系统中各雷达节点的发射波形进行自适应优化设计，既满足了预先设定的目标参数估计性能互信息阈值，而且有效降低了组网雷达系统的总辐射能量，从而提升了二元零和博弈条件下组网雷达系统的低截获性能。产生该优点的原因是本发明在考虑在组网雷达与敌方目标搭载的智能干扰系统进行二元零和博弈的条件下，根据战场先验信息，首先获取目标相对组网雷达系统中各雷达节点的频率响应、环境杂波功率谱密度、干扰波形以及环境噪声功率谱密度。在此基础上，以最小化博弈条件下组网雷达系统的总辐射能量为优化目标，以满足预先设定的目标参数估计性能互信息阈值为约束条件，建立博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计模型，自适应优化设计各雷达节点的发射波形。通过利用卡罗需-库恩-塔克必要条件迭代求解该优化模型，得到在满足预先设定的目标参数估计性能条件下的各雷达发射波形作为最优解，从而在满足预先设定的目标参数估计性能约束下，有效提升二元零和博弈条件下组网雷达系统的低截获性能。
(2)本发明方法不仅满足了预先设定的目标参数估计性能互信息阈值，而且实现了雷达与干扰进行二元零和博弈条件下组网雷达系统发射波形的自适应优化设计，从而最小化组网雷达的总辐射能量，有效提升了二元零和博弈条件下组网雷达系统的低截获性能。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。
本发明的一种博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计方法，包括以下步骤：
1、获取目标与环境先验信息；
假设智能干扰系统由敌方目标搭载。在由M部雷达节点组成的组网雷达系统与敌方干扰进行二元零和博弈的条件下，根据战场先验信息，获取频点f上目标相对雷达i的频率响应Hi(f)、频点f上雷达i对应的环境杂波功率谱密度Scc,i(f)以及频点f上雷达i对应的环境噪声功率谱密度Snn,i(f)。
2、确定组网雷达系统与智能干扰系统的辐射参数以及目标参数估计性能互信息阈值χ；
设组网雷达发射波形带宽为W，智能干扰系统总干扰能量的上限为EJ，预先设定的目标参数估计性能互信息阈值为χ。
3、构建博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计模型；
采用互信息表征目标参数估计性能，并假设雷达i已通过先验信息获得频点f上智能干扰系统针对雷达i的干扰波形Ji(f)。在满足预先设定的互信息阈值χ条件下，建立博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计模型如下：
式中，Si(f)表示频点f上雷达i的发射波形，|Si(f)|2表示频点f上雷达i发射波形的模平方，W表示组网雷达发射波形带宽，Ty表示目标回波信号持续时间，|Hi(f)|2表示频点f上目标相对雷达i频率响应的模平方，EJ表示总干扰能量的上限。
4、构建拉格朗日目标函数γ(|Si(f)|2，η)，并采用卡罗需-库恩-塔克必要条件进行求解；
引入拉格朗日乘子η＜0，构建拉格朗日目标函数如下：
然后，拉格朗日目标函数γ(|Si(f)|2，η)分别对|Si(f)|2与η求一阶偏导数。令：
另外，由于|Si(f)|2≥0，采用非线性最优化求解的卡罗需-库恩-塔克必要条件，可以得到博弈条件下基于低截获性能的雷达i最优波形的模平方表达式为：
其中，Ri(f)、Bi(f)、Di(f)、A是中间变量，计算公式为：
5、构建二元零和博弈条件下针对组网雷达系统的干扰波形优化设计模型；
为了尽量减少组网雷达所获得的目标信息量，从而降低组网雷达系统性能，智能干扰系统需根据截获到的各雷达发射波形参数优化设计干扰波形。假设雷达波形在带宽W内均匀分布，建立二元零和博弈条件下针对组网雷达系统的干扰波形优化设计模型为：
6、构建拉格朗日目标函数Ω(Ji(f)，κ)，并采用卡罗需-库恩-塔克必要条件进行求解；
引入拉格朗日乘子κ＜0，构建拉格朗日目标函数如下：
然后，拉格朗日目标函数Ω(Ji(f)，κ)分别对Ji(f)与κ求一阶偏导数。令：
另外，由于Ji(f)≥0，采用非线性最优化求解的卡罗需-库恩-塔克必要条件，可以得到二元零和博弈条件下针对组网雷达系统的最优干扰波形表达式为：
其中，是中间变量，计算公式为：
7、重复步骤3至步骤6，直至|Si(f)|2与Ji(f)均不再发生变化。此时，所得|Si(f)|2即为博弈条件下基于低截获性能的雷达i最优发射波形的模平方。
本发明考虑在组网雷达与敌方目标搭载的智能干扰系统进行二元零和博弈的条件下，根据战场先验信息，获取目标相对组网雷达系统中各雷达节点的频率响应、环境杂波功率谱密度、干扰波形以及环境噪声功率谱密度，计算组网雷达系统获得的目标参数估计性能互信息值；且本发明以最小化博弈条件下组网雷达系统的总辐射能量为优化目标，以满足预先设定的目标参数估计性能互信息阈值为约束条件，建立博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计模型，自适应优化设计各雷达节点的发射波形。通过利用卡罗需-库恩-塔克必要条件迭代求解该优化模型，得到在满足预先设定的目标参数估计性能条件下的各雷达发射波形作为最优解，从而在满足预先设定的目标参数估计性能约束下，有效提升二元零和博弈条件下组网雷达系统的低截获性能。

Claims (3)

1.一种博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)获取目标与环境先验信息；
(2)确定组网雷达系统与智能干扰系统的辐射参数以及目标参数估计性能互信息阈值χ；
(3)构建博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计模型；具体的：
采用互信息表征目标参数估计性能，并假设雷达i已通过先验信息获得频点f上智能干扰系统针对雷达i的干扰波形Ji(f)；在满足预先设定的互信息阈值χ条件下，建立博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计模型如下：
其中，Si(f)表示频点f上雷达i的发射波形，|Si(f)|2表示频点f上雷达i发射波形的模平方，W表示组网雷达发射波形带宽，Ty表示目标回波信号持续时间，|Hi(f)|2表示频点f上目标相对雷达i频率响应的模平方，EJ表示总干扰能量的上限，M表示雷达数目，Hi(f)表示频点f上目标相对雷达i的频率响应，Scc,i(f)表示频点f上雷达i对应的环境杂波功率谱密度，Snn,i(f)表示频点f上雷达i对应的环境噪声功率谱密度；
(4)构建拉格朗日目标函数γ(|Si(f)|2，η)，并采用卡罗需-库恩-塔克必要条件进行求解；具体的：
引入拉格朗日乘子η<0，构建拉格朗日目标函数如下：
其中，γ(|Si(f)|2，η)为拉格朗日目标函数，M表示雷达数目，W表示组网雷达发射波形带宽，Si(f)表示频点f上雷达i的发射波形，Ty表示目标回波信号持续时间，Hi(f)表示频点f上目标相对雷达i的频率响应，Scc,i(f)表示频点f上雷达i对应的环境杂波功率谱密度，Snn,i(f)表示频点f上雷达i对应的环境噪声功率谱密度，χ为目标参数估计性能互信息阈值；
然后，拉格朗日目标函数γ(|Si(f)|2，η)分别对|Si(f)|2与η求一阶偏导数；令：
另外，由于|Si(f)|2≥0，采用非线性最优化求解的卡罗需-库恩-塔克必要条件，得到博弈条件下基于低截获性能的雷达i最优波形的模平方表达式为：
其中，Ri(f)、Bi(f)、Di(f)、A都是中间变量，计算公式如下：
(5)构建二元零和博弈条件下针对组网雷达系统的干扰波形优化设计模型；具体的：
为了尽量减少组网雷达所获得的目标信息量，从而降低组网雷达系统性能，智能干扰系统需根据截获到的各雷达发射波形参数优化设计干扰波形；假设雷达波形在带宽W内均匀分布，建立二元零和博弈条件下针对组网雷达系统的干扰波形优化设计模型为：
其中，M表示雷达数目，W表示组网雷达发射波形带宽，Ty表示目标回波信号持续时间，Si(f)表示频点f上雷达i的发射波形，Hi(f)表示频点f上目标相对雷达i的频率响应，|Hi(f)|2表示频点f上目标相对雷达i频率响应的模平方，EJ表示总干扰能量的上限，Scc,i(f)表示频点f上雷达i对应的环境杂波功率谱密度，Snn,i(f)表示频点f上雷达i对应的环境噪声功率谱密度，Ji(f)为雷达i已通过先验信息获得频点f上智能干扰系统针对雷达i的干扰波形；
(6)构建拉格朗日目标函数Ω(Ji(f)，κ)，并采用卡罗需-库恩-塔克必要条件进行求解；具体的：
引入拉格朗日乘子κ<0，构建拉格朗日目标函数如下：
其中，M表示雷达数目，W表示组网雷达发射波形带宽，Ty表示目标回波信号持续时间，Si(f)表示频点f上雷达i的发射波形，Hi(f)表示频点f上目标相对雷达i的频率响应，|Hi(f)|2表示频点f上目标相对雷达i频率响应的模平方，EJ表示总干扰能量的上限，Scc,i(f)表示频点f上雷达i对应的环境杂波功率谱密度，Snn,i(f)表示频点f上雷达i对应的环境噪声功率谱密度，Ji(f)为雷达i已通过先验信息获得频点f上智能干扰系统针对雷达i的干扰波形；
然后，拉格朗日目标函数Ω(Ji(f)，κ)分别对Ji(f)与κ求一阶偏导数；令：
另外，由于Ji(f)≥0，采用非线性最优化求解的卡罗需-库恩-塔克必要条件，得到二元零和博弈条件下针对组网雷达系统的最优干扰波形表达式为：
其中，是中间变量，计算公式为：
(7)重复步骤(3)至步骤(6)，直至|Si(f)|2与Ji(f)均不再发生变化，此时，所得|Si(f)|2即为博弈条件下基于低截获性能的雷达i最优发射波形的模平方。
2.根据权利要求1所述的博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计方法，其特征在于，步骤(1)中假设智能干扰系统由敌方目标搭载，在由M部雷达节点组成的组网雷达系统与敌方干扰进行二元零和博弈的条件下，根据战场先验信息，获取频点f上目标相对雷达i的频率响应Hi(f)、频点f上雷达i对应的环境杂波功率谱密度Scc,i(f)以及频点f上雷达i对应的环境噪声功率谱密度Snn,i(f)。
3.根据权利要求1所述的博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计方法，其特征在于，步骤(2)中设组网雷达发射波形带宽为W，智能干扰系统总干扰能量的上限为EJ，预先设定的目标参数估计性能互信息阈值为χ。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111812599B (zh) * 2020-06-23 2023-11-07 南京航空航天大学 博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计方法
CN114236477B (zh) * 2021-09-01 2024-08-02 西安电子科技大学 基于神经网络虚拟自我对局的雷达干扰博弈策略设计方法
CN114513268B (zh) * 2022-01-10 2022-11-29 北京理工大学 一种基于双阈值的联合感知通信波形获取方法
CN116047423B (zh) * 2022-12-13 2024-04-26 扬州宇安电子科技股份有限公司 一种干扰资源分配方法及其分配系统
CN116540180B (zh) * 2023-03-23 2024-05-03 湖北盛林生物工程有限公司 一种新体制雷达液位探测系统设计方法
CN116774165B (zh) * 2023-08-25 2023-11-10 西安电子科技大学 一种多雷达协同抗干扰信号波形设计方法及装置
CN118316547A (zh) * 2024-05-14 2024-07-09 中国人民解放军军事科学院系统工程研究院 一种电磁频谱博弈智能训练装置和方法
CN118200105B (zh) * 2024-05-16 2024-09-13 南京信息工程大学 一种基于ofdm梳状谱信号的雷达通信一体化射频隐身波形设计方法

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5121125A (en) * 1991-01-18 1992-06-09 Grumman Aerospace Corporation Optimum matched illumination waveform design process
CN106685441A (zh) * 2016-12-09 2017-05-17 南京航空航天大学 一种基于合作博弈的射频隐身雷达组网功率分配方法
CN106896351A (zh) * 2017-02-09 2017-06-27 南京航空航天大学 一种基于非合作博弈的雷达组网功率控制方法
CN107907863A (zh) * 2017-10-09 2018-04-13 南京航空航天大学 基于雷达‑通信频谱共享的组网雷达波形设计方法
CN107976655A (zh) * 2017-12-08 2018-05-01 西安电子科技大学 基于斯塔克尔伯格博弈的雷达抗干扰波形生成方法
EP3339880A1 (en) * 2016-12-22 2018-06-27 Airbus Defence and Space GmbH Adaptive radar system
CN108226892A (zh) * 2018-03-27 2018-06-29 天津大学 一种基于深度学习的复杂噪声环境下的雷达信号恢复方法
CN108717180A (zh) * 2018-07-05 2018-10-30 南京航空航天大学 一种基于斯塔克尔伯格博弈的组网雷达功率分配方法
CN109212494A (zh) * 2018-07-12 2019-01-15 南京航空航天大学 一种针对组网雷达系统的射频隐身干扰波形设计方法
CN109669165A (zh) * 2019-01-31 2019-04-23 南京航空航天大学 基于射频隐身的多基雷达发射机与波形联合选择优化方法
CN111199127A (zh) * 2020-01-13 2020-05-26 西安电子科技大学 基于深度强化学习的雷达干扰决策方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101603630B1 (ko) * 2014-07-23 2016-03-15 국방과학연구소 송신신호 파형의 직교성을 이용한 재머 신호 억제 및 원신호 도래각 추정 방법 및 장치
CN108008361B (zh) * 2017-11-07 2021-05-25 南京航空航天大学 基于射频隐身的分布式mimo雷达干扰波形设计方法
CN109164418B (zh) * 2018-07-12 2021-01-05 南京航空航天大学 一种频谱共享环境下基于lpi的组网雷达稳健ofdm波形设计方法
CN111812599B (zh) * 2020-06-23 2023-11-07 南京航空航天大学 博弈条件下基于低截获性能的组网雷达最优波形设计方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5121125A (en) * 1991-01-18 1992-06-09 Grumman Aerospace Corporation Optimum matched illumination waveform design process
CN106685441A (zh) * 2016-12-09 2017-05-17 南京航空航天大学 一种基于合作博弈的射频隐身雷达组网功率分配方法
EP3339880A1 (en) * 2016-12-22 2018-06-27 Airbus Defence and Space GmbH Adaptive radar system
CN106896351A (zh) * 2017-02-09 2017-06-27 南京航空航天大学 一种基于非合作博弈的雷达组网功率控制方法
CN107907863A (zh) * 2017-10-09 2018-04-13 南京航空航天大学 基于雷达‑通信频谱共享的组网雷达波形设计方法
CN107976655A (zh) * 2017-12-08 2018-05-01 西安电子科技大学 基于斯塔克尔伯格博弈的雷达抗干扰波形生成方法
CN108226892A (zh) * 2018-03-27 2018-06-29 天津大学 一种基于深度学习的复杂噪声环境下的雷达信号恢复方法
CN108717180A (zh) * 2018-07-05 2018-10-30 南京航空航天大学 一种基于斯塔克尔伯格博弈的组网雷达功率分配方法
CN109212494A (zh) * 2018-07-12 2019-01-15 南京航空航天大学 一种针对组网雷达系统的射频隐身干扰波形设计方法
CN109669165A (zh) * 2019-01-31 2019-04-23 南京航空航天大学 基于射频隐身的多基雷达发射机与波形联合选择优化方法
CN111199127A (zh) * 2020-01-13 2020-05-26 西安电子科技大学 基于深度强化学习的雷达干扰决策方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
《Low Probability of Intercept-Based Optimal OFDM Waveform Design Strategy for an Integrated Radar and Communications System》;C. Shi, F. Wang, S. Salous and J. Zhou;《IEEE Access》;20181005;57689-57699 *
《博弈条件下雷达波形设计策略研究》;李伟 等;《电子与信息学报》;20191115;第2654-2660页 *
《机载雷达组网射频隐身技术研究》;时晨光;《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20190215;第72-76页 *
兰星 ; 李伟 ; 王兴亮.频率分集MIMO雷达信号优化设计.《信号处理》.2015,1029-1034. *
纠博 ; 刘宏伟 ; 李丽亚 ; 吴顺君.一种基于互信息的波形优化设计方法.《西安电子科技大学学报》.2008,678-684. *

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