箔条干扰条件下舰空导弹单发杀伤概率计算

目前,对导弹抗干扰能力的要求越来越高,干扰条件下的导弹单发命中概率已成为评定导弹性能的重要指标.针对箔条干扰条件下舰空导弹单发杀伤概率评定,建立了雷达导引头接收端信干比模型、舰空导弹圆目标落入概率模型以及抗干扰改善因子模型,从而构建了箔条干扰条件下舰空导弹单发命中概率模型,计算出真实有效的单发命中概率.     

箔条云干扰下的单目标恒虚警率检测研究

箔条云在扩散过程中随着时间变化会稀释和扩大,其回波特性会发生改变,被检测目标与箔条的相互位置关系也会影响雷达恒虚警检测。针对作战对抗过程中箔条干扰易造成雷达接收机阻塞干扰目标检测,检测概率迅速降低且易丢失目标贻误战机,通过详细分析箔条的扩散过程及信号频谱特性及其箔条云和目标的两种位置关系,利用恒虚警处理算法在噪声基底为10 dB和20 dB情况下对目标进行恒定虚警率检测研究。研究结果对改善飞机检测性能和抗虚警能力以及提高战场生存率具有积极作用。     

SAR-GMTI匀速运动虚假场景干扰信号快速生成方法

静止虚假场景覆盖干扰无法有效对抗SAR-GMTI雷达系统,基于此,本文提出了一种能将静止虚假场景干扰信号快速转换为匀速运动虚假场景干扰信号的方法。文中通过对运动目标和静止目标回波模型的分析,推导出了两者之间的关系表达式;根据这个表达式,给出了实现该方法的三个步骤：沿距离向时域进行延迟操作,沿方位向时域进行伸缩变换,相位补偿;分析了该方法的计算量;最后,仿真实验表明该方法可对SAR-GMTI形成匀速运动虚假场景的干扰效果,能同时保护静止场景和运动目标。     

天线阵载波相位双差的欺骗干扰检测技术

针对采用单一发射天线的导航信号欺骗干扰,研究了基于天线阵载波相位双差的欺骗干扰检测技术,采用代数方法证明了三元非线阵是进行导航信号到达角无模糊解算的最少阵元数和阵型要求,并以相应阵型为基础,提出了基于天线阵载波相位双差的欺骗干扰检测量构造方法,给出了检测性能的分析方法,定义了用于限制检测性能下降的最小检测门限。采用蒙特卡洛方法对所提检测方法的检测性能进行了仿真,结果验证了理论分析的正确性。     

多频点阻塞式干扰JTIDS系统方法分析

联合战术信息分发系统（JTIDS）的扩频和跳频技术能有效增强抗干扰能力。针对JTIDS系统扩频信号特点,理论分析得出对其通信频点进行干扰时,宽带干扰信号的最佳干扰带宽为2.1875MHz,单频干扰信号偏移通信信号频率800KHz时干扰效果最佳,并采用Simulink软件对结论进行了验证。所得结论为实际运用多频点阻塞式干扰JTIDS系统时,干扰信号带宽与频率的选择提供了依据。     

军事通信卫星及其下行链路性能研究

随着航天技术、数字通信技术、信息安全技术等的发展,一些军事大国恣意进行空间“武器化”,掌握“制天权”,对他国的安全构成严重的威胁。介绍了军事通信卫星及其优缺点,以及在现代战争中的应用,并对军事通信卫星的下行链路进行有效干扰的一些性能数据进行了分析和计算机仿真。     

卷积编码多序列跳频及抗部分频带干扰性能分析

差分跳频(DFH)中用户数据对频率选择的约束性较弱。对此提出一种卷积编码的多序列跳频(CC-MSFH)系统,无需对发送信号进行调制,长度为N的编码数据分组从一簇2N个正交跳频序列中选出某个序列,并在该序列的当前频率上发送单频信号。相比DFH,CC-MSFH保持了信号健壮性,又使发送频率受跳频序列的强约束,因此,可以采用窄带接收来抑制异频干扰。计算和分析表明,在瑞利衰落信道中,CC-MSFH能够有效对抗部分频带干扰,在小信干比下误码率明显低于DFH。     

短波DFH系统抗干扰能力分析

针对常见的几种干扰方式,本文对短波DFH系统的抗干扰能力进行了分析,得出了一些有益的结论,并提出了一种单频瞄准干扰抑制方法。     

对成像雷达的脉冲分段排序转发干扰

多假目标图像欺骗是目前宽带雷达干扰的难点。针对宽带雷达中常用的线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)信号,提出一种脉冲分段排序转发干扰方法。结合散射波信号模型,推导了合成干扰信号二维成像输出形式,讨论了假目标图像个数、分辨率与分段数以及转发次序之间的关系,并进行了仿真实验。结果表明该干扰方法可较便捷地产生多个沿距离向分布的假目标图像。结果对于成像雷达图像欺骗干扰具有理论指导意义。     

云模型在雷达干扰资源多目标优化配置中的应用

鉴于干扰效果/效益评估在雷达干扰资源优化分配中的重要地位,提出了一种基于云模型和匈牙利算法的雷达干扰资源优化分配模型。利用一维云模型单条件单规则发生器和逆向云发生器构建了评估指标干扰效果推理器,利用基于风险态度因子的云模型映射函数定义了云模型之间距离的度量方法。提出了一种基于云模型与逼近理想解法的雷达干扰效益矩阵求解方法,最后运用匈牙利算法实现了干扰资源优化分配。将所建模型应用到干扰资源分配中,结果表明该模型能够较好的处理评估中的不确定性知识,是合理、可行的。