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为了适应数字干扰设备干扰脉压接收机时对数字脉内相干干扰信号的需求,研究了一
种数字多时延灵巧干扰信号。首先通过数学推导得到多时延数字灵巧干扰信号的数学模型,
并论证该模型可作为循环转发干扰信号、脉内多假目标干扰信号和数字多时延灵巧噪声的统
一数学模型;然后从理论上分析数字多时延灵巧噪声对脉压接收机的欺骗干扰机理和噪
声压制干扰机理;接着通过数字延迟叠加方法和快速卷积算法设计了两种多时延灵巧噪声的
数字实现算法;最后以线性调频脉冲压缩信号为例,对两种算法产生的数字多时延灵巧噪声
通过匹配滤波器前后的时域、频域、时频域特征进行仿真分析,验证了算法有效性同时直观
呈现了数字多时延灵巧噪声对脉压接收机的干扰效果。研究表明多时延灵巧噪声能够有效干
扰脉压接收机,并造成脉内多假目标欺骗干扰效果和高效的噪声压制干扰效果。 相似文献
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讨论了基于离散信号空间上的最小能量(小波)框架的跟踪干扰信号识别和去噪算法。利用一组框架对采用相位调制的接收信号进行分解,如果受到跟踪干扰,则未干扰区信号和干扰区信号的3个分解子信号将呈现明显不同的能量分布特征,据此提出了一种跟踪干扰信号识别和自适应阈值去噪算法。理论分析和仿真结果表明,识别算法具备低虚警率和漏警率性能,而去噪算法有效抑制了干扰信号能量,10-2 误包率时,BPSK+1/2 Turbo信号中1/16尾部信号受到干信比值10 dB的高斯噪声干扰后,去噪算法获得了约4 dB的增益;而QPSK+1/2 Turbo信号中1/8尾部信号受到干信比值10 dB的高斯噪声干扰后,去噪算法可以把误包率性能从1降低至约0.67的水平。 相似文献
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从噪声干扰的原理出发,详细地分析了噪声干扰信号的产生并推导出干扰条件下的雷达最大作用距离的求解公式。仿真了目标和干扰机接收的信号强度随距离而变化的特征以及干扰有效辐射功率密度对雷达探测能力影响的相对效果。 相似文献
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针对线性调频脉压雷达部分相参干扰信号参数设计的问题,在线
性调频脉压雷达移频干扰和部分截取干扰的基础上,建立了一般化的线性调频脉压雷达部分
相参干扰模型,通过理论推导和计算机仿真分析了部分相参干扰信号参数对功率损失、距离
移动、脉压主瓣宽度等干扰性能的影响,分析结果表明:功率损失、脉压主瓣宽度由频移量
和截取长度共同决定,随截取长度的增大而减小,随频移量的增大而增大;距离移动仅由频
移量决定,与截取部分无关。分析结果为部分相参干扰信号参数设计提供了理论依据。 相似文献
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本文主要阐述卫星通信地球站对来自雷达干扰信号载干比(C/I)的确定问题。由于雷达信号干扰对话路和电视信号干扰呈现出情况的差异,所以应根据卫星地球站用途不同分别确定所需的C/I比。 相似文献
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针对战机实施有源干扰时的射频隐身问题,分析了现有干扰功率
评估准则的不足,在雷达信号检测模型和侦察截获概率模型的基础上,讨论了“有效干扰”
对干扰功率的需求和射频隐身对干扰功率的限制,提出将有效干扰条件下的侦察截获概率作
为干扰信号的射频隐身特性表征因子,最后提出了一种结合目标雷达类型、接收信号功率以
及本机RCS起伏等因素的干扰功率自适应控制方法。通过对固定功率干扰与不同压制系数下
自适应功率干扰时雷达检测概率和侦察截获概率的仿真,表明自适应功率控制能够节约干扰
功率,在有效干扰的同时提高干扰的射频隐身能力。 相似文献
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针对线性调频(LFM)脉冲压缩雷达易受移频欺骗干扰影响的问题,提出了基于移频检测的起始频率捷变LFM雷达抗干扰方法。通过分析匹配滤波器参考函数、目标回波信号和干扰信号在频域的相对位置,利用脉间LFM信号起始频率不同的特点,将接收信号进行移频,使得目标回波信号分量无脉压输出,从而确定干扰信号分量在时域的位置,通过时域选通对未进行移频的接收信号脉压结果中的干扰进行滤除达到抗干扰目的。仿真分析了移频检测抗干扰性能,结果验证了所提方法的有效性。 相似文献
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为识别混合在接收机热噪声中的人为噪声干扰信号,提出了基于TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊集合的干扰检测方法。首先将无干扰环境下信道热噪声数据和有人为噪声干扰下的混合噪声数据组合成训练数据序列,利用训练序列对TSK模糊集合模型进行训练,调节模型中规则的多项式系数,使TSK模糊模型对接收信号中的噪声特性与干扰判决之间建立确定函数关系,实现对噪声干扰的检测。通信电台的实验验证表明:尽管接收机的自动增益控制将外部噪声干扰缩小到与本机噪声相当水平,所提方法仍能有效检测出信道中是否有人为噪声干扰存在。 相似文献
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为了解决敌方释放箔条干扰我方防空反击任务或者敌方舰船设置角反射器阵列干扰我方对海目标打击任务中的雷达抗干扰问题,提出了一种基于雷达一维距离像的稀疏表达的无源假目标识别的方法。首先,分别利用大量关注目标和无源欺骗干扰的雷达一维距离像数据进行稀疏字典学习,分别得到目标和干扰的稀疏字典;然后利用两种稀疏字典分别对未知的雷达一维距离像信号进行稀疏表达;最后分别计算两种稀疏字典对未知信号稀疏表达的重构误差,利用重构误差比值识别目标和干扰类别。仿真结果表明,在目标与无源假目标干扰的回波不混叠、目标与干扰噪声比3 dB条件下,识别无源假目标欺骗干扰的准确率超过90%,证明了该方法抗无源假目标干扰的有效性。 相似文献
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