CN115575908B - 一种基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法及系统 - Google Patents

一种基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN115575908B
CN115575908B CN202211496503.3A CN202211496503A CN115575908B CN 115575908 B CN115575908 B CN 115575908B CN 202211496503 A CN202211496503 A CN 202211496503A CN 115575908 B CN115575908 B CN 115575908B
Authority
CN
China
Prior art keywords
interference
radar
pulse
enemy
sampling
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202211496503.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115575908A (zh
Inventor
魏玺章
谢海锵
郭富林
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Changsha Yudian Information Technology Co ltd
Original Assignee
Changsha Yudian Information Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Changsha Yudian Information Technology Co ltd filed Critical Changsha Yudian Information Technology Co ltd
Priority to CN202211496503.3A priority Critical patent/CN115575908B/zh
Publication of CN115575908A publication Critical patent/CN115575908A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115575908B publication Critical patent/CN115575908B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/38—Jamming means, e.g. producing false echoes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/021—Auxiliary means for detecting or identifying radar signals or the like, e.g. radar jamming signals
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/28—Details of pulse systems
    • G01S7/285—Receivers
    • G01S7/292—Extracting wanted echo-signals
    • G01S7/2923—Extracting wanted echo-signals based on data belonging to a number of consecutive radar periods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/40—Engine management systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法及系统，通过侦察敌方雷达信号参数，判断敌方雷达工作状态；根据判断出的敌方雷达工作状态，选出最优的干扰样式。本发明计了基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化策略，在功率有限的情况下，尽可能高效的提升对雷达的自卫干扰效果，具备应对不同雷达不同工作状态的能力；通过侦察获得雷达信息精确计算干扰参数实施干扰，可靠性高，在一定程度上可有效实施干扰；在雷达参数难以准确侦察的情况下，可有效应对线性调频、相位编码、复杂脉冲调制等脉冲信号以及连续波和准连续波信号；通过优化干扰参数，可使敌方的干扰侦察设备难以获得干扰信号特征并采取针对性的对抗措施。

Description

一种基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法及系统
技术领域
本发明涉及雷达干扰技术领域，尤其公开了一种应用于自卫式干扰机、针对相控阵雷达、基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法及系统。
背景技术
雷达干扰方在侦察获得脉冲描述字（脉冲描述字包括脉冲载频（CF，CarrierFrequency）、脉宽（PW，PulseWidth）、幅度（PA，Pulse Amplitude）、到达时间（TOA，TimeofArrival）、角度（DOA，Direction of Arrival）和调制（PM，Intra-PulseModulation）等）的基础上，数据处理得到雷达目标描述字（目标描述字包括载频捷变、波形变化、脉冲周期变化、脉宽变化和扫描周期与方式变化等），根据敌情判断选择干扰目标、确定干扰时机、分配干扰任务、形成干扰方案，干扰决策随雷达环境和抗干扰技术的改变需要及时自动修正。干扰决策中形成干扰方案主要分两个层级，一是利用专家知识库辅助干扰样式选择，利用干扰经验确定干扰参数，二是利用信号侦察信息选择干扰样式并优化干扰参数，使干扰效果最优。专家知识库主要是依据以往侦察信息形成的目标威胁库，原理虽然简单，但这需要大量的实战侦察经验积累，这点很难做到。
近年来，随着人工智能的不断发展，不少学者研究运用机器学习的相关方法进行雷达干扰决策的研究。Xing Qiang，Zhu Wei-gang等人提出了一种基于强化学习的智能雷达干扰方法以提高雷达对抗系统的自适应性，张柏开针对相控阵雷达的干扰决策问题，研究了基于Q学习（Q-learning）的认知干扰决策问题。这些研究实质上等同于是专家知识库的高效建立方式，且往往需要预先获取大量带标签的雷达数据，而这些数据在实际场景中很难获得。此外，杨沛，万连城等人分析了间歇采样干扰参数设置对雷达干扰效果的影响，并仿真验证了干扰效果。廖明飞、王瑜提出了一种延时叠加密集假目标干扰的设置方法，对盲CFAR（Constant False-Alarm Rate，恒虚警检测）参数下密集假目标压制的参数设置等有一定的指导意义。然而上述雷达干扰决策存在着不能应对不同雷达不同工作状态的能力、且可靠性差的技术问题。
因此，如何选择干扰样式、设置不同干扰样式的干扰参数以保证干扰性能，是干扰决策系统目前亟待解决的技术难题。
发明内容
本发明提供了一种基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法及系统，旨在解决现有雷达干扰决策存在的不能应对不同雷达不同工作状态的能力、且可靠性差的技术问题。
本发明的一方面涉及一种基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法，包括以下步骤：
侦察敌方雷达信号参数，判断敌方雷达工作状态；
根据判断出的敌方雷达工作状态，选出最优的干扰样式。
进一步地，侦察敌方雷达信号参数，判断敌方雷达工作状态的步骤包括：
利用干扰机侦察获得敌方雷达脉冲描述字，经数据处理后形成雷达目标描述字；
根据形成的雷达目标描述字，判断敌方雷达工作状态以选出最优的干扰样式。
进一步地，干扰样式包括全脉冲采样转发干扰、间歇采样转发干扰和密集假目标干扰，根据判断出的敌方雷达工作状态，选出最优的干扰样式的步骤包括：
若判断出敌方雷达采用传统固定信号样式时，则控制干扰器优先采用全脉冲采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉间捷变信号样式时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达信号样式侦察不准确时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉内调制时，则控制干扰器优先采用密集假目标干扰；
根据选择出的干扰样式和形成的雷达脉冲描述字，计算干扰参数。
进一步地，根据选择出的干扰样式和形成的雷达脉冲描述字，计算干扰参数的步骤包括：
若选择出的干扰样式为间歇采样转发干扰时，则间歇采样的采样周期
Figure SMS_1
需满足
Figure SMS_2
，其中，
Figure SMS_3
为带宽，
Figure SMS_4
为脉宽，采样占空比为10%~30%。
进一步地，根据选择出的干扰样式和形成的雷达脉冲描述字，计算干扰参数的步骤包括：
若选择出的干扰样式为密集假目标干扰时，则假目标数目
Figure SMS_5
需取满足
Figure SMS_6
的最大值，其中，
Figure SMS_7
为假目标数目，
Figure SMS_8
为假目标长度，
Figure SMS_9
为信号脉宽，PRI为脉冲重复周期。
本发明的另一方面涉及一种基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化系统，包括：
侦察模块，用于侦察敌方雷达信号参数，判断敌方雷达工作状态；
选择模块，用于根据判断出的敌方雷达工作状态，选出最优的干扰样式。
进一步地，侦察模块包括：
处理单元，用于利用干扰机侦察获得敌方雷达脉冲描述字，经数据处理后形成雷达目标描述字；
判断单元，用于根据形成的雷达目标描述字，判断敌方雷达工作状态以选出最优的干扰样式。
进一步地，选择模块包括：
控制单元，用于若判断出敌方雷达采用传统固定信号样式时，则控制干扰器优先采用全脉冲采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉间捷变信号样式时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达信号样式侦察不准确时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉内调制时，则控制干扰器优先采用密集假目标干扰；
计算单元，用于根据选择出的干扰样式和形成的雷达脉冲描述字，计算干扰参数。
进一步地，计算单元中，若选择出的干扰样式为间歇采样转发干扰时，则间歇采样的采样周期
Figure SMS_10
需满足
Figure SMS_11
，其中，
Figure SMS_12
为带宽，
Figure SMS_13
为脉宽，采样占空比为10%~30%。
进一步地，计算单元中，若选择出的干扰样式为密集假目标干扰时，则假目标数目
Figure SMS_14
需取满足
Figure SMS_15
的最大值，其中，
Figure SMS_16
为假目标数目，
Figure SMS_17
为假目标长度，
Figure SMS_18
为信号脉宽，PRI为脉冲重复周期。
本发明所取得的有益效果为：
本发明提供一种基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法及系统，通过侦察敌方雷达信号参数，判断敌方雷达工作状态；根据判断出的敌方雷达工作状态，选出最优的干扰样式。本发明提供的基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法及系统，设计了基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化策略，在功率有限的情况下，尽可能高效的提升对雷达的自卫干扰效果，具备应对不同雷达不同工作状态的能力；通过侦察获得雷达信息精确计算干扰参数实施干扰，可靠性高，在一定程度上可有效实施干扰；在雷达参数难以准确侦察的情况下，可有效应对线性调频、相位编码、复杂脉冲调制等脉冲信号以及连续波和准连续波信号；通过优化干扰参数，可使敌方的干扰侦察设备难以获得干扰信号特征并采取针对性的对抗措施。
附图说明
图1为本发明提供的基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法一实施例的流程示意图；
图2为图1中所示的侦察敌方雷达信号参数，判断敌方雷达工作状态的步骤中一实施例的细化流程示意图；
图3为图1中所示的根据形成的所述雷达目标描述字，判断敌方雷达工作状态，获取雷达信号样式，以选出最优的干扰样式的步骤的细化流程示意图；
图4是利用本发明设置干扰干扰参数的间歇采样干扰仿真结果；
图5是采样时长为0.75us，其他参数一致的间歇采样干扰仿真结果；
图6是转发次数参数为1，其他参数一致的间歇采样干扰仿真结果；
图7是采样时长参数为1.25us，其他参数一致的间歇采样干扰仿真结果；
图8是多普勒频移量为0，其他参数一致的间歇采样干扰仿真结果；
图9是利用本发明设置干扰参数得密集假目标干扰仿真结果；
图10是假目标间隔长度为2us，假目标个数为100个，其他参数一致的密集假目标干扰仿真结果；
图11是假目标个数为200个，其他参数一致的密集假目标干扰仿真结果；
图12为本发明提供的基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化系统一实施例的流程示意图；
图13为图12中侦察模块一实施例的功能模块示意图；
图14为图12中选择模块一实施例的功能模块示意图。
附图标号说明：
10、侦察模块；20、选择模块；11、处理单元；12、判断单元；21、控制单元；22、计算单元。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案做详细的说明。
如图1和图2所示，本发明第一实施例提出一种基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法，包括以下步骤：
步骤S100、侦察敌方雷达信号参数，判断敌方雷达工作状态。
采用干扰机侦察敌方雷达，获取敌方雷达信号参数；根据获取的敌方雷达信号参数，判断敌方雷达工作状态。雷达的工作状态一般分为三个状态：搜索工作状态、跟踪工作状态和成像工作状态。雷达处于干扰搜索工作状态的目的是使其无法发现真实目标，按照优先原则，依次是窄/宽带射频干扰、噪声调频、密集假目标，之后进入欺骗类干扰。雷达处于跟踪工作状态，已经可以稳定发现目标，具有较高威胁性，从干扰效果角度考虑，先选噪声干扰，然后密集假目标，之后进入欺骗干扰。
步骤S200、根据判断出的敌方雷达工作状态，选出最优的干扰样式。
根据判断出的敌方雷达工作状态，获取雷达信号样式，结合自身资源情况，选出最优的干扰样式。对于雷达搜索、跟踪状态的干扰，都可以通过淹没或混淆目标回波实现，可以使用压制性干扰和欺骗性干扰，其中压制性干扰将回波信号掩盖或减小信干比，欺骗性干扰增加雷达的虚警概率或受欺骗概率。此外，雷达信号的载频、重频、脉宽、脉内特征、脉间特征等信息决定了样本信号的采集策略。从自卫干扰角度考虑，结合导引头工作过程，主要考虑噪声干扰、间歇采样、密集假目标干扰（全脉冲采样）。其中，噪声干扰只需要使得噪声尽可能遮盖雷达接收机的处理时间段和频率范围，并使得噪声干扰能量效用最大化即可。雷达信号样式主要分传统固定信号样式（非线性调频、波形不变、固定频率、固定重频、参差重频）和非常规号样式（线性调频、波形捷变、捷变频、跳频、重频抖动、重频变化）。干扰样式包括全脉冲采样转发干扰、间歇采样转发干扰和密集假目标干扰。其中，全脉冲采样转发干扰是将采样的整个脉冲信号存储，再全部进行转发，该工作方式可以产生一个逼真假目标，相干性极高，由于假目标滞后一个采样脉冲宽度，利用脉冲前沿跟踪技术，假目标很容易被分辨。间歇采样转发干扰是一种针对脉冲压缩雷达的新型干扰样式，其本质是利用采样信号与雷达匹配滤波器的部分相干特性，对雷达信号低速率间歇采样转发，使雷达接收端产生逼真的相干假目标串，影响雷达。密集假目标干扰是通过产生大量虚假回波扰乱雷达对真实目标的有效检测和识别，由于虚假回波信号与真实信号的高度相关性，雷达很难对其进行有效识别和抑制。
本实施例提供的基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法，同现有技术相比，通过侦察敌方雷达信号参数，判断敌方雷达工作状态；根据判断出的敌方雷达工作状态，选出最优的干扰样式。本实施例提供的基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法，设计了基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化策略，在功率有限的情况下，尽可能高效的提升对雷达的自卫干扰效果，具备应对不同雷达不同工作状态的能力；通过侦察获得雷达信息精确计算干扰参数实施干扰，可靠性高，在一定程度上可有效实施干扰；在雷达参数难以准确侦察的情况下，可有效应对线性调频、相位编码、复杂脉冲调制等脉冲信号以及连续波和准连续波信号；通过优化干扰参数，可使敌方的干扰侦察设备难以获得干扰信号特征并采取针对性的对抗措施。
进一步地，请见图2，图2为图1中所示的步骤S100中一实施例的细化流程示意图，在本实施例中，步骤S100包括：
步骤S110、利用干扰机侦察获得敌方雷达脉冲描述字，经数据处理后形成雷达目标描述字。
利用干扰机进行侦察，获得敌方雷达脉冲描述字，数据处理后形成雷达目标描述字。脉冲描述字（PDW，pulse description word）描述了一部接收机看到的每个脉冲所携带信息的重要特征，主要包括频率、幅度、脉冲重复间隔、脉宽、到达时间和到达角。雷达目标描述字包括载频捷变、波形变化、脉冲周期变化、脉宽变化、扫描周期与方式变化等。
步骤S120、根据形成的雷达目标描述字，判断敌方雷达工作状态以选出最优的干扰样式。
根据形成的雷达目标描述字，判断敌方雷达工作状态，获取雷达信号样式，以选出最优的干扰样式。例如，若判断出敌方雷达采用传统固定信号样式时，则控制干扰器优先采用全脉冲采样转发干扰，然后通过密集假目标干扰参数计算和间歇采样转样干扰参数计算，生成干扰信号。
本实施例提供的基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法，同现有技术相比，通过利用干扰机侦察获得敌方雷达脉冲描述字，经数据处理后形成雷达目标描述字；根据形成的雷达目标描述字，判断敌方雷达工作状态以选出最优的干扰样式。本实施例提供的基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法，设计了基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化策略，在功率有限的情况下，尽可能高效的提升对雷达的自卫干扰效果，具备应对不同雷达不同工作状态的能力；通过侦察获得雷达信息精确计算干扰参数实施干扰，可靠性高，在一定程度上可有效实施干扰；在雷达参数难以准确侦察的情况下，可有效应对线性调频、相位编码、复杂脉冲调制等脉冲信号以及连续波和准连续波信号；通过优化干扰参数，可使敌方的干扰侦察设备难以获得干扰信号特征并采取针对性的对抗措施。
优选地，参见图3，图3为图1中所示的步骤S200中一实施例的细化流程示意图，在本实施例中，步骤S200包括：
步骤S210、若判断出敌方雷达采用传统固定信号样式时，则控制干扰器优先采用全脉冲采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉间捷变信号样式时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达信号样式侦察不准确时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉内调制时，则控制干扰器优先采用密集假目标干扰。
根据判断出的雷达信号样式，结合自身资源情况，选出最优的干扰样式：若判断出敌方雷达采用传统固定信号样式时，则控制干扰器优先采用全脉冲采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉间捷变信号样式时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达信号样式侦察不准确时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉内调制时，则控制干扰器优先采用密集假目标干扰。常规假目标欺骗干扰产生的假目标数目有限，若雷达信号使用脉内调制时，可以在得到高距离分能力的同时采用较大时宽的信号，这种情况下采用密集假目标干扰。
步骤S220、根据选择出的干扰样式和形成的雷达脉冲描述字，计算干扰参数。
若选择出的干扰样式为间歇采样转发干扰时，则间歇采样的采样周期
Figure SMS_19
需满足
Figure SMS_20
，其中，为间歇采样的采样周期，
Figure SMS_21
为带宽，
Figure SMS_22
为脉宽，采样占空比为10%~30%。
若选择出的干扰样式为密集假目标干扰时，则假目标数目
Figure SMS_23
需取满足
Figure SMS_24
的最大值，其中，
Figure SMS_25
为假目标数目，
Figure SMS_26
为假目标长度，
Figure SMS_27
为信号脉宽，PRI为脉冲重复周期。
具体地，请见图4至图11，本实施例重点设计了间歇采样干扰和密集假目标干扰的基于脉冲描述字的参数优化策略：
（1）间歇采样转发干扰
使用参数：存储时间长度、转发时间长度、重复转发次数和多普勒频移。
参数选择：
1）当信号带宽脉宽积小于100时（
Figure SMS_28
为带宽，
Figure SMS_29
为脉宽，
Figure SMS_30
为采样时长，
Figure SMS_31
为间歇采样次数，考虑收发切换延时
Figure SMS_32
，
Figure SMS_33
为转发延时）。
存储时长：
Figure SMS_34
；
转发时长：
Figure SMS_35
（不超过100us）；
重复转发次数为：
Figure SMS_36
；
多普勒频移：
Figure SMS_37
。
2）当信号带宽脉宽积大于100时，
存储时长：
Figure SMS_38
。
转发时长：
Figure SMS_39
。
重复转发次数为：
Figure SMS_40
。
多普勒频移：
Figure SMS_41
。
（2）密集假目标干扰
使用参数：假目标个数、假目标间隔长度和多普勒频移。
参数选择：
假目标数目
Figure SMS_42
需满足：
Figure SMS_43
取最大值。
假目标间隔长度：
Figure SMS_44
。
多普勒频移为：
Figure SMS_45
图4是利用本实施例计算间歇采样干扰参数后进行MATLAB仿真实验的结果（横坐标为距离，纵坐标为幅度，下方波形信号为真实目标，上方波形信号为干扰假目标）。仿真设置雷达信号中心频率400MHz，带宽500MHz，脉冲宽带80us，AD采样率1.2GHz，信号带宽脉宽积大于100且信号脉宽大于60us，间歇采样干扰参数设置为采样时长1000ns，转发时长1000ns，重复转发次数为5次。
图5是采样时长为750ns，其余参数与图4参数一致得到的仿真结果，对比图4发现，采样时长过短时间歇采样信号与雷达信号相干性变差，信号幅度无法掩盖真实目标，丧失干扰效果。
图6是重发转发次数为1次，其余参数与图4参数一致得到的仿真结果，对比图4发现，重发转发次数少导致假目标数少，干扰效果较差。
图7是采样时长为1250ns，其余参数与图4参数一致得到的仿真结果，对比图4发现，采样时间过长时主假目标幅度较大，但次假目标幅度降低较快。同时由于采样脉冲引起的时间延迟导致真假目标之间的距离增大，形成了假目标远离真实目标的现象。
图8是多普勒频移为0时，其余参数与图4参数一致得到的仿真结果，对比图4发现，不加合适的多普勒频移无法产生前置假目标。
图9是利用本实施例计算密集假目标干扰参数后进行MATLAB仿真实验的结果，图9（a）为密集假目标干扰效果-时域图，图9（b）为密集假目标干扰效果-脉冲图（横坐标为距离，纵坐标为幅度，下方波形信号为真实目标，上方波形信号为干扰假目标）。仿真设置雷达信号载频为400MHz，带宽300MHz，脉宽50us，AD采样率1.2GHz，脉冲重复周期PRI500us。信号带宽大于12.5MHz，假目标间隔长度设为400ns，
Figure SMS_46
假目标数满足上述公式的最大值为500个，多普勒频移为2.16MHz。
图10是假目标间隔长度
Figure SMS_47
设为2us，假目标数满足上述公式最大值为100个，其余参数一致的仿真结果，图10（a）为密集假目标干扰效果-时域图，图10（b）为密集假目标干扰效果-脉冲图，对比图9可发现压制效果并不理想。
图11是假目标间隔长度设为400ns，假目标个数为200个，满足上述公式但不取最大值，其余参数一致的仿真结果，图11（a）为密集假目标干扰效果-时域图，图11（b）为密集假目标干扰效果-脉冲图，对比图9发现假目标密度较小，干扰效果不如图9。
由此表明：基于本实施例计算得到干扰参数，可使对应干扰样式对雷达产生较好的干扰效果。
本实施例提供的基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法，同现有技术相比，首先若判断出敌方雷达采用传统固定信号样式时，则控制干扰器优先采用全脉冲采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉间捷变信号样式时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达信号样式侦察不准确时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉内调制时，则控制干扰器优先采用密集假目标干扰；然后根据选择出的干扰样式和形成的雷达脉冲描述字，计算干扰参数。本实施例提供的基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法，设计了基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化策略，在功率有限的情况下，尽可能高效的提升对雷达的自卫干扰效果，具备应对不同雷达不同工作状态的能力；通过侦察获得雷达信息精确计算干扰参数实施干扰，可靠性高，在一定程度上可有效实施干扰；在雷达参数难以准确侦察的情况下，可有效应对线性调频、相位编码、复杂脉冲调制等脉冲信号以及连续波和准连续波信号；通过优化干扰参数，可使敌方的干扰侦察设备难以获得干扰信号特征并采取针对性的对抗措施。
如图12所示，图12为本发明提供的基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化系统一实施例的流程示意图，在本实施例中，基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化系统包括侦察模块10和选择模块20，其中，侦察模块10，用于侦察敌方雷达信号参数，判断敌方雷达工作状态；选择模块20，根据判断出的敌方雷达工作状态，选出最优的干扰样式。
侦察模块10采用干扰机侦察敌方雷达，获取敌方雷达信号参数；根据获取的敌方雷达信号参数，判断敌方雷达工作状态。雷达的工作状态一般分为三个状态：搜索工作状态、跟踪工作状态和成像工作状态。雷达处于干扰搜索工作状态的目的是使其无法发现真实目标，按照优先原则，依次是窄/宽带射频干扰、噪声调频、密集假目标，之后进入欺骗类干扰；雷达处于跟踪工作状态，已经可以稳定发现目标，具有较高威胁性，从干扰效果角度考虑，先选噪声干扰，然后密集假目标，之后进入欺骗干扰。
选择模块20根据判断出的敌方雷达工作状态，获取雷达信号样式，结合自身资源情况，选出最优的干扰样式。对于雷达搜索、跟踪状态的干扰，都可以通过淹没或混淆目标回波实现，可以使用压制性干扰和欺骗性干扰，其中压制性干扰将回波信号掩盖或减小信干比，欺骗性干扰增加雷达的虚警概率或受欺骗概率。此外，雷达信号的载频、重频、脉宽、脉内特征、脉间特征等信息决定了样本信号的采集策略。从自卫干扰角度考虑，结合导引头工作过程，主要考虑噪声干扰、间歇采样、密集假目标干扰（全脉冲采样）。其中，噪声干扰只需要使得噪声尽可能遮盖雷达接收机的处理时间段和频率范围，并使得噪声干扰能量效用最大化即可。雷达信号样式主要分传统固定信号样式（非线性调频、波形不变、固定频率、固定重频、参差重频）和非常规号样式（线性调频、波形捷变、捷变频、跳频、重频抖动、重频变化）。干扰样式包括全脉冲采样转发干扰、间歇采样转发干扰和密集假目标干扰。其中，全脉冲采样转发干扰是将采样的整个脉冲信号存储，再全部进行转发，该工作方式可以产生一个逼真假目标，相干性极高，由于假目标滞后一个采样脉冲宽度，利用脉冲前沿跟踪技术，假目标很容易被分辨。间歇采样转发干扰是一种针对脉冲压缩雷达的新型干扰样式，其本质是利用采样信号与雷达匹配滤波器的部分相干特性，对雷达信号低速率间歇采样转发，使雷达接收端产生逼真的相干假目标串，影响雷达。密集假目标干扰是通过产生大量虚假回波扰乱雷达对真实目标的有效检测和识别，由于虚假回波信号与真实信号的高度相关性，雷达很难对其进行有效识别和抑制。
本实施例提供的基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化系统，同现有技术相比，采用侦察模块10和选择模块20，通过侦察敌方雷达信号参数，判断敌方雷达工作状态；根据判断出的敌方雷达工作状态，选出最优的干扰样式。本实施例提供的基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化系统，设计了基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化策略，在功率有限的情况下，尽可能高效的提升对雷达的自卫干扰效果，具备应对不同雷达不同工作状态的能力；通过侦察获得雷达信息精确计算干扰参数实施干扰，可靠性高，在一定程度上可有效实施干扰；在雷达参数难以准确侦察的情况下，可有效应对线性调频、相位编码、复杂脉冲调制等脉冲信号以及连续波和准连续波信号；通过优化干扰参数，可使敌方的干扰侦察设备难以获得干扰信号特征并采取针对性的对抗措施。
进一步地，请见图13，图13为图12中侦察模块一实施例的功能模块示意图，在本实施例中，侦察模块10包括处理单元11和判断单元12，其中，处理单元11，用于利用干扰机侦察获得敌方雷达脉冲描述字，经数据处理后形成雷达目标描述字；判断单元12，用于根据形成的雷达目标描述字，判断敌方雷达工作状态以选出最优的干扰样式。
处理单元11利用干扰机进行侦察，获得敌方雷达脉冲描述字，数据处理后形成雷达目标描述字。脉冲描述字（PDW，pulse description word）描述了一部接收机看到的每个脉冲所携带信息的重要特征，主要包括频率、幅度、脉冲重复间隔、脉宽、到达时间和到达角。雷达目标描述字包括载频捷变、波形变化、脉冲周期变化、脉宽变化、扫描周期与方式变化等。
判断单元12根据形成的雷达目标描述字，判断敌方雷达工作状态，获取雷达信号样式，以选出最优的干扰样式。例如，若判断出敌方雷达采用传统固定信号样式时，则控制干扰器优先采用全脉冲采样转发干扰，然后通过密集假目标干扰参数计算和间歇采样转样干扰参数计算，生成干扰信号。
本实施例提供的基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化系统，同现有技术相比，采用处理单元11和判断单元12，通过利用干扰机侦察获得敌方雷达脉冲描述字，经数据处理后形成雷达目标描述字；根据形成的雷达目标描述字，判断敌方雷达工作状态以选出最优的干扰样式。本实施例提供的基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法，设计了基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化策略，在功率有限的情况下，尽可能高效的提升对雷达的自卫干扰效果，具备应对不同雷达不同工作状态的能力；通过侦察获得雷达信息精确计算干扰参数实施干扰，可靠性高，在一定程度上可有效实施干扰；在雷达参数难以准确侦察的情况下，可有效应对线性调频、相位编码、复杂脉冲调制等脉冲信号以及连续波和准连续波信号；通过优化干扰参数，可使敌方的干扰侦察设备难以获得干扰信号特征并采取针对性的对抗措施。
优选地，请见图14，图14为图12中选择模块一实施例的功能模块示意图，在本实施例中，选择模块20包括控制单元21和计算单元22，其中，控制单元21，用于若判断出敌方雷达采用传统固定信号样式时，则控制干扰器优先采用全脉冲采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉间捷变信号样式时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达信号样式侦察不准确时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉内调制时，则控制干扰器优先采用密集假目标干扰；计算单元22，用于根据选择出的干扰样式和形成的雷达脉冲描述字，计算干扰参数。
控制单元21根据判断出的雷达信号样式，结合自身资源情况，选出最优的干扰样式：若判断出敌方雷达采用传统固定信号样式时，则控制干扰器优先采用全脉冲采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉间捷变信号样式时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达信号样式侦察不准确时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉内调制时，则控制干扰器优先采用密集假目标干扰。常规假目标欺骗干扰产生的假目标数目有限，若雷达信号使用脉内调制时，可以在得到高距离分能力的同时采用较大时宽的信号，这种情况下采用密集假目标干扰。
计算单元22若识别到选择出的干扰样式为间歇采样转发干扰时，则间歇采样的采样周期
Figure SMS_48
需满足
Figure SMS_49
，其中，为间歇采样的采样周期，
Figure SMS_50
为带宽，
Figure SMS_51
为脉宽，采样占空比为10%~30%。
计算单元22若识别到若选择出的干扰样式为密集假目标干扰时，则假目标数目
Figure SMS_52
需取满足
Figure SMS_53
的最大值，其中，
Figure SMS_54
为假目标数目，
Figure SMS_55
为假目标长度，
Figure SMS_56
为信号脉宽，PRI为脉冲重复周期。
具体地，本实施例重点设计了间歇采样干扰和密集假目标干扰的基于脉冲描述字的参数优化策略：
（1）间歇采样转发干扰
使用参数：存储时间长度、转发时间长度、重复转发次数和多普勒频移。
参数选择：
1）当信号带宽脉宽积小于100时（
Figure SMS_57
为带宽，
Figure SMS_58
为脉宽，
Figure SMS_59
为采样时长，
Figure SMS_60
为间歇采样次数，考虑收发切换延时
Figure SMS_61
，
Figure SMS_62
为转发延时）。
存储时长：
Figure SMS_63
。
转发时长：
Figure SMS_64
（不超过100us）。
重复转发次数为：
Figure SMS_65
。
多普勒频移：
Figure SMS_66
。
2）当信号带宽脉宽积大于100时，
存储时长：
Figure SMS_67
。
转发时长：
Figure SMS_68
。
重复转发次数为：
Figure SMS_69
。
多普勒频移：
Figure SMS_70
。
（2）密集假目标干扰
使用参数：假目标个数、假目标间隔长度和多普勒频移。
参数选择：
假目标数目
Figure SMS_71
需满足：
Figure SMS_72
取最大值。
假目标间隔长度：
Figure SMS_73
。
多普勒频移为：
Figure SMS_74
本实施例提供的基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化系统，同现有技术相比，采用控制单元21和计算单元22，首先若判断出敌方雷达采用传统固定信号样式时，则控制干扰器优先采用全脉冲采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉间捷变信号样式时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达信号样式侦察不准确时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉内调制时，则控制干扰器优先采用密集假目标干扰；然后根据选择出的干扰样式和形成的雷达脉冲描述字，计算干扰参数。本实施例提供的基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法，设计了基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化策略，在功率有限的情况下，尽可能高效的提升对雷达的自卫干扰效果，具备应对不同雷达不同工作状态的能力；通过侦察获得雷达信息精确计算干扰参数实施干扰，可靠性高，在一定程度上可有效实施干扰；在雷达参数难以准确侦察的情况下，可有效应对线性调频、相位编码、复杂脉冲调制等脉冲信号以及连续波和准连续波信号；通过优化干扰参数，可使敌方的干扰侦察设备难以获得干扰信号特征并采取针对性的对抗措施。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (2)

1.一种基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
侦察敌方雷达信号参数，判断敌方雷达工作状态；
根据判断出的敌方雷达工作状态，选出最优的干扰样式；
所述侦察敌方雷达信号参数，判断敌方雷达工作状态的步骤包括：
利用干扰机侦察获得敌方雷达脉冲描述字，经数据处理后形成雷达目标描述字；
根据形成的所述雷达目标描述字，判断敌方雷达工作状态，获取雷达信号样式，以选出最优的干扰样式；
所述雷达信号样式包括传统固定信号样式、脉间捷变信号样式和脉内调制，所述干扰样式包括全脉冲采样转发干扰、间歇采样转发干扰和密集假目标干扰，所述根据形成的所述雷达目标描述字，判断敌方雷达工作状态，获取雷达信号样式，以选出最优的干扰样式的步骤包括：
若判断出敌方雷达采用传统固定信号样式时，则控制干扰器优先采用全脉冲采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉间捷变信号样式时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达信号样式侦察不准确时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉内调制时，则控制干扰器优先采用密集假目标干扰；
根据选择出的干扰样式和形成的所述雷达脉冲描述字，计算干扰参数；
所述根据选择出的干扰样式和形成的所述雷达脉冲描述字，计算干扰参数的步骤包括：
若选择出的所述干扰样式为间歇采样转发干扰时，则间歇采样的采样周期
Figure QLYQS_1
需满足
Figure QLYQS_2
，其中，
Figure QLYQS_3
为间歇采样的采样周期，
Figure QLYQS_4
为带宽，
Figure QLYQS_5
为脉宽，采样占空比为10%~30%；
若选择出的所述干扰样式为密集假目标干扰时，则假目标数目
Figure QLYQS_6
需取满足
Figure QLYQS_7
的最大值，其中，
Figure QLYQS_8
为假目标数目，
Figure QLYQS_9
为假目标长度，
Figure QLYQS_10
为信号脉宽，PRI为脉冲重复周期。
2.一种基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化系统，其特征在于，包括：
侦察模块（10），用于侦察敌方雷达信号参数，判断敌方雷达工作状态；
选择模块（20），用于根据判断出的敌方雷达工作状态，选出最优的干扰样式；
所述侦察模块（10）包括：
处理单元（11），用于利用干扰机侦察获得敌方雷达脉冲描述字，经数据处理后形成雷达目标描述字；
判断单元（12），用于根据形成的所述雷达目标描述字，判断敌方雷达工作状态，获取雷达信号样式，以选出最优的干扰样式；
所述选择模块（20）包括：
控制单元（21），用于若判断出敌方雷达采用传统固定信号样式时，则控制干扰器优先采用全脉冲采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉间捷变信号样式时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达信号样式侦察不准确时，则控制干扰器优先采用间歇采样转发干扰；若判断出敌方雷达采用脉内调制时，则控制干扰器优先采用密集假目标干扰；
计算单元（22），用于根据选择出的干扰样式和形成的所述雷达脉冲描述字，计算干扰参数；
所述计算单元（22）中，若选择出的所述干扰样式为间歇采样转发干扰时，则间歇采样的采样周期
Figure QLYQS_11
需满足
Figure QLYQS_16
，其中，
Figure QLYQS_20
为间歇采样的采样周期，
Figure QLYQS_13
为带宽，
Figure QLYQS_15
为脉宽，采样占空比为10%~30%；若选择出的所述干扰样式为密集假目标干扰时，则假目标数目
Figure QLYQS_17
需取满足
Figure QLYQS_19
的最大值，其中，
Figure QLYQS_12
为假目标数目，
Figure QLYQS_14
为假目标长度，
Figure QLYQS_18
为信号脉宽，PRI为脉冲重复周期。
CN202211496503.3A 2022-11-28 2022-11-28 一种基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法及系统 Active CN115575908B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211496503.3A CN115575908B (zh) 2022-11-28 2022-11-28 一种基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211496503.3A CN115575908B (zh) 2022-11-28 2022-11-28 一种基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115575908A CN115575908A (zh) 2023-01-06
CN115575908B true CN115575908B (zh) 2023-03-21

Family

ID=84590406

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211496503.3A Active CN115575908B (zh) 2022-11-28 2022-11-28 一种基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115575908B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116413664B (zh) * 2023-04-18 2023-10-10 扬州宇安电子科技有限公司 一种多普勒噪声干扰产生装置和方法
CN117741579A (zh) * 2023-12-14 2024-03-22 武汉大学 一种方位导向雷达屏蔽系统及方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB201519911D0 (en) * 2015-11-11 2015-12-23 Thales Holdings Uk Plc Pulse data word throttling

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3407251B2 (ja) * 1999-10-19 2003-05-19 三菱電機株式会社 電波妨害方式
JP6201351B2 (ja) * 2013-03-13 2017-09-27 日本電気株式会社 干渉信号発生装置及び干渉信号発生方法
CN109459732B (zh) * 2018-12-21 2020-05-05 电子科技大学 一种宽带雷达干扰信号的识别分类方法
CN114609596A (zh) * 2022-01-21 2022-06-10 中山大学 一种基于间歇采样的回波特性精确控制干扰方法及系统

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB201519911D0 (en) * 2015-11-11 2015-12-23 Thales Holdings Uk Plc Pulse data word throttling

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Byungkoo Park等."Intra-pulse modulation recognition using pulse description words and complex waveforms".2017,555-560. *
Haiqing Jiang等."Intrapulse modulation recognition based on pulse description words".2014,1367-1371. *

Also Published As

Publication number Publication date
CN115575908A (zh) 2023-01-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115575908B (zh) 一种基于脉冲描述字的雷达干扰参数优化方法及系统
Colone et al. Sliding extensive cancellation algorithm for disturbance removal in passive radar
Stove et al. Low probability of intercept radar strategies
CN109613506B (zh) 一种随机跳频重频捷变雷达目标回波信号检测方法
CN108614245B (zh) 一种基于射频隐身的边跟踪边干扰方法
CN104267379A (zh) 一种基于波形设计的主被动雷达协同抗干扰方法
CN107894585B (zh) 基于相位调制表面的多假目标生成方法
Yi et al. Reinforcement learning-based joint adaptive frequency hopping and pulse-width allocation for radar anti-jamming
KR100824552B1 (ko) 수동 코히어런트 위치 확인 애플리케이션에서 특징을 검출 및 추출하는 시스템 및 방법
CN112014806B (zh) 一种复杂干扰场景下的机载雷达无意干扰抑制方法
CN113376601B (zh) 基于clean算法的捷变频雷达旁瓣抑制方法
CN106324591A (zh) 一种基于相控阵体制雷达的目标多模式跟踪方法
CN115480222A (zh) 一种基于频控阵干扰机的雷达干扰技术方法
CN108572353B (zh) 一种低截获雷达的脉冲时间序列规划方法
CN114047523A (zh) 一种基于噪声干扰的迷惑和扰乱电磁波对真正目标检测和跟踪的方法
CN114755639A (zh) 一种面向跟踪对抗的多样式复合欺骗干扰自适应生成方法
CN110109075B (zh) 基于白化滤波的捷变频雷达抗干扰方法
CN112881982B (zh) 一种捷变频雷达抑制密集转发干扰方法
CN113884995A (zh) 基于空时联合调制的stap雷达干扰信号产生方法
CN110346802A (zh) 基于计算水声信道参数的水下目标探测方法
CN116953683A (zh) 基于脉内波形认知优化设计的间歇采样转发干扰抑制方法
CN110031807A (zh) 一种基于无模型强化学习的多阶段灵巧噪声干扰方法
CN106338714B (zh) Pri间恒定极化有源假目标鉴别方法
Liu et al. Learning based energy efficient radar power control against deceptive jamming
Jameson et al. Detection of behind-the-wall targets with adaptive UWB OFDM radar: Experimental approach

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant