【技术实现步骤摘要】
数据层基于多维度特征提取的雷达抗密集假目标干扰方法
本专利技术涉及雷达数据处理领域，用于解决密集假目标干扰的识别和抑制问题。
技术介绍
有源干扰是现代战争中雷达面临的主要威胁之一，严重影响了雷达性能的发挥。当前雷达有源干扰种类多、样式复杂、信号形式多样，且多种干扰同时使用，进而给雷达的探测和跟踪带来巨大挑战。特别是，随着DRFM等技术在有源干扰领域的广泛应用，密集假目标干扰技术已得到广泛地应用。例如，美国EA-18G“咆哮者”电子战飞机能够调制出精确的密集假目标欺骗信号，使得敌方雷达系统获取到错误的目标方位与距离信息；美国从水星国防系统公司采购的机载1225型DRFM电子干扰机，通过对任意虚假目标的频段内编码、多普勒编码以及双相编码，可同时对2～4部雷达实施有效的密集假目标干扰。从干扰机制上来看，密集假目标干扰可以做到与真实目标信号在时域、频域和空域的特征都十分相似，使雷达难以区分，从而给雷达的检测、跟踪乃至航迹关联和资源调度都造成了严重影响，轻则使雷达丢失真实目标，重则导致主控和资源调度系统崩溃。作为新型干扰样式的典型代表，密集假目标干扰正朝一种兼具欺骗干扰和噪...
【技术保护点】
1.数据层基于多维度特征提取的雷达抗密集假目标干扰方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、利用密集假目标干扰信号和目标回波的运动特征差异，通过径向速度比对的方法来对不同类型、不同产生方式的密集假目标干扰进行初级判决，找出径向速度比对可鉴别哪种密集假目标干扰；步骤二、利用目标和密集假目标干扰的空间特征差异，将目标位置与所得的回波点迹进行对比分析，以消除无限密集的回波点迹和航迹；步骤三、在利用空间和运动特征差异鉴别密集假目标干扰的基础上，进一步利用多个时刻的特征信息对密集假目标干扰进行综合鉴别，对确定的密集假目标干扰信号进行识别和抑制，对不确定的目标回波信号予以保留；步骤四、在...
【技术特征摘要】
1.数据层基于多维度特征提取的雷达抗密集假目标干扰方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、利用密集假目标干扰信号和目标回波的运动特征差异，通过径向速度比对的方法来对不同类型、不同产生方式的密集假目标干扰进行初级判决，找出径向速度比对可鉴别哪种密集假目标干扰；步骤二、利用目标和密集假目标干扰的空间特征差异，将目标位置与所得的回波点迹进行对比分析，以消除无限密集的回波点迹和航迹；步骤三、在利用空间和运动特征差异鉴别密集假目标干扰的基础上，进一步利用多个时刻的特征信息对密集假目标干扰进行综合鉴别，对确定的密集假目标干扰信号进行识别和抑制，对不确定的目标回波信号予以保留；步骤四、在单部雷达鉴别密集假目标干扰的基础上，进一步利用多雷达特征信息对密集假目标干扰进行最终识别和抑制。2.根据权利要求1所述的数据层基于多维度特征提取的雷达抗密集假目标干扰方法，其特征在于，步骤一中利用运动特征差异鉴别密集假目标干扰的方法为：假设k时刻的目标的径向速度估计和多普勒测速分别为和则可构建统计量进而，基于运动特征差异的密集假目标干扰识别问题可用如下的假设检验做进一步的分析判决：H0:若η1(k)≤λ1，则目标回波可能源自真实目标，H1:若η1(k)＞λ1，则目标回波可能源自密集假目标干扰，其中，为径向速度估计的协方差，为多普勒测速误差，为初级判决门限,α＝0.9为置信水平。3.根据权利要求2所述的数据层基于多维度特征提取的雷达抗密集假目标干扰方法，其特征在于，步骤二中利用空间特征差异消除无限密集的点迹和航迹的方法为：假设k时刻任意两个回波点的位置分别为X1(k)＝[x1(k),y1(k),z1(k)]T和X2(k)＝[x2(k),y2(k),z2(k)]T，则可构建检验统计量η2(k)＝||X1(k)-X2(k)||2这时，基于空间特征差异的密集假目标干扰识别问题可用如下的假设检验做进一步的分析判决：H0:若η2(k)≤λ2，则点迹X2(k)可能源自密集...
【专利技术属性】
技术研发人员：张翔宇，黄婧丽，王国宏，李林，杨林，辛婷婷，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军航空大学，
类型：发明
国别省市：山东,37
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