关晓谦[1]2002年在《用战术和技术指标评估搜索雷达压制干扰/抗干扰效果》文中认为从电子装备试验靶场的实际出发，通过研究压制性干扰对目标搜索雷达的干扰，以及后者对前者的抗干扰效果，综合比较了几种评估准则的优劣，依据最终效果准则，分别论述了用技术指标和战术指标定量评估雷达干扰／抗干扰效果的方法，提出了干扰／抗干扰效果的定量等级评判，并通过信干比、抗干扰改善因子，将战术、技术指标评估统一起来，二者在实质上是等效的。
李滔[2]2001年在《雷达干扰抗干扰效果评估准则与实现》文中研究指明雷达干扰和抗干扰效果试验是电子对抗靶场的首要任务。对干扰抗干扰效果的评估方法和准则的研究，不仅关系着靶场的电子设备和靶场场区的建设，也关系着对于实验方法的确定和实验的具体安排，因此显得非常重要。 本文详细论述了对于被测试雷达在存在干扰的情况下，对雷达发现概率、虚警概率，以及跟踪性能等参数的变化进行检测的准则，并提出了以最终效果准则为指导思想，实现效果评估的总体和分系统方案。在设计工作中根据以上原则进行了具体的电路实现，完成了一个能够独立承担此项工作的包括各部分硬件电路、内部处理器控制处理程序以及与此相应的系统控制软件的雷达干扰抗干扰效果数据采集与评估系统。
叶红军[3]2006年在《雷达干扰效能评估》文中研究说明雷达干扰效果评估方法和准则的研究,不仅关系着新装备的开发和调试,而且直接关系着战场上雷达效能的发挥,因此显得非常重要。干扰效果的评估与雷达的各种干扰抗干扰技术是密不可分的。本文分析了雷达干扰抗干扰的各种技术和方法,并详细介绍了其中的几种主要技术和方法。论文介绍了现有的各种评估准则,并综合比较了各种评估准则的优劣,着眼于典型的抗干扰措施,将干扰与抗干扰置于同一个平台上,系统研究了基于各种抗干扰措施下的常规雷达的干扰效能评估。提出了分别用功率准则和概率准则评价压制性干扰效果和欺骗性干扰效果的方法。基于功率准则,建立了压制性干扰的主要方式-噪声压制性干扰的数学模型,提出了干扰评估因子,给出了干扰效果算法；基于概率准则,采用抗欺骗性干扰概率度量雷达抗欺骗性干扰,并将半定性半定量的灰色度量方法用于抗欺骗性干扰措施有效概率的计算中。通过应用于实际的装备,验证了本文提出的评估准则的可行性。这种评估准则在实际应用中简单易行、便于计算,对实际的雷达干扰效果评估工作有参考价值。
潘超[4]2006年在《雷达抗干扰效能评估准则与方法研究》文中研究说明雷达抗干扰效果是衡量雷达对抗中抗干扰措施是否有效和雷达设备性能优劣的重要指标,如何准确、客观、快捷地评估雷达抗干扰效果,对雷达、干扰双方均具有重要的现实意义。本文主要研究了雷达抗干扰效果评估的准则和方法问题。论文的主要工作如下:(1)在简要阐述雷达抗干扰原理的基础上,对目前的典型抗干扰技术进行了讨论和分析。(2)系统总结了现有的诸多抗干扰效果评估指标、准则与方法,评析了它们的优缺点;结合传感器航迹融合理论对雷达抗干扰效果评估指标集进行扩充。(3)研究了雷达抗干扰效能评估的传统加权评估方法,并对该方法做了一定改进,使其更加有效。(4)建立了雷达抗干扰效果评估的模糊综合评估数学模型,重点针对单部雷达对抗单部干扰机的情况,进行了计算机仿真实验,验证了该方法的可行性。(5)讨论了人工神经网络在评估雷达抗干扰效果中的运用。建立了具有学习功能的抗干扰效果综合评估模型,并结合仿真实验结果,对上述方法的客观性、实用性和快捷性等进行了分析讨论。
宋道军[5]2006年在《综合电子战环境下的雷达对抗作战效能分析及仿真》文中指出电子战是现代化战争中的一种特殊作战方式,也是一种重要的作战手段,是决定战争胜负的关键因素。雷达对抗作为电子战的重要组成部分,贯穿于战争的始末,在现代战争中有着极其重要的地位。 本文就综合电子战环境下的雷达对抗作战效能进行研究。首先,对电子战及雷达对抗的概念和内容进行了分析研究;其次,对雷达对抗作战效能评估准则进行了研究;再次,建立了雷达对抗基本模型:最后,在以上基础上,利用效率准则(战术应用准则),对空袭突防作战中的雷达对抗作战效能进行了仿真研究,得出了实施雷达对抗前后的飞机突防概率,说明了雷达对抗在现代作战中的重要性。
刘金鹏[6]2015年在《雷达系统电磁环境及受干扰指标体系研究》文中研究说明随着雷达信号处理的日益发展,雷达所处的环境也越来越复杂,雷达受到的有源干扰和无源干扰也越来越多,尤其是有源干扰给雷达信号处理带来了诸多问题。而且现代战争正在朝信息化发展,雷达扮演的角色越来越重要。所以在受到干扰的情况下,正确评估雷达作战效能是雷达电子战计算机动态过程仿真、兵力规划、装备论证等具体应用的基础,也是各级雷达电子战指挥员共同关心的问题。现代武器不断高精尖化发展的过程,对雷达的依赖性也越来越大。现代的电子战中,如何准确、客观、快捷地评估雷达受干扰性能水平,对雷达、干扰双方均具有重要的现实意义。本论文首先研究了雷达系统在复杂电磁环境下受干扰后雷达性能评估方法,然后通过雷达电磁环境分析设备获取受干扰后样本,并实现数据处理后得到雷达性能的分析初步数据,并通过以太网传输至后面的情报系统终端,在情报系统终端进行雷达受干扰性能统计评估。针对此,本论文完成了从雷达处理到情报系统的硬件接口、软件接口协议设计及其调试,并完成了情报系统终端上的雷达受干扰性能评估软件,该雷达电磁环境分析设备在实际工程中已得到了应用。论文主要内容如下:首先,在对雷达电子战理论以及干扰技术原理、分类的研究基础上,分析了抗干扰技术常用评估指标的适用性和优缺点,为后续全面评估雷达抗干扰的性能水平构建完备的评估指标集。其次,在对比现有的抗干扰技术效能评估方法优缺点的基础上,给出了一种更准确、更合理的评估方法。与现有的评估方法不同,该方法全面考虑了真实场景的实际情况,通过设计评估指标的权系数来完善干扰性能的评估准则,并根据该准则搭建了雷达受干扰评估软件平台,最终在情报系统上实现了雷达受干扰性能的精确评估。最后,雷达数据通过雷达电磁环境分析机进行分析处理,将处理结果通过以太网传输至情报系统,以便在情报系统中基于雷达受干扰性能评估软件进行各型雷达的抗干扰性能评估。由于雷达电磁环境分析机需要实时处理雷达数据,考虑到数据量和实时性的要求,论文中采用UDP以太网协议作为数据传输方式,在研究TCP/IP协议栈的层次结构及其各层协议的特性的基础上,通过对W5300的初始化及配置实现数据信息在终端计算机间的通信。
张永顺[7]2011年在《复杂电磁环境下基于博弈论的机载雷达对抗仿真研究》文中指出雷达的干扰与抗干扰技术,是一对矛盾的两个方面,它们相互斗争、相互促进、不断发展。雷达干扰与抗干扰的斗争,没有绝对的优势和劣势,没有干扰不了的雷达,也没有抗不了的干扰,关键在于掌握多高的技术,拥有多大的资源,以及实施正确的战术。为此我们只有在平时积累更多的干扰和抗干扰技术及战术,在未来电子战中才会有主动权。本文研究的核心问题是雷达有源干扰与反干扰的动态博弈问题,论文的主要工作如下:论文详细分析了基于雷达对抗角度的复杂电磁环境,从定性分析与定量分析两个角度,对复杂电磁环境特征进行了研究及主要参数进行了求解。在复杂的电磁环境下,针对不同的雷达干扰和与之相对应的反干扰技术手段,进行了各自信号样式及数学模型的分析,并在此基础上提出了干扰与反干扰效果的评估算法,根据评估算法,计算出具体型号的装备进行干扰与反干扰博弈对抗的盈利矩阵。在建立盈利矩阵的基础上,研究了利用装备进行对抗博弈的纯策略与混合策略的最优策略解,为干扰与反干扰的装备论证、进行技战术训练、及兵力部署提供了理论及算法依据。
宫新玉[8]2017年在《舰载近程防御雷达抗干扰指标体系研究》文中认为舰载近程防御雷达作战时电磁环境非常复杂,受到的干扰多种多样。能否较为合理准确地评估雷达抗干扰作战效能直接关系到平台末端防御能否成功。雷达进行抗干扰性能评估的基础,是建立科学的雷达抗干扰指标体系。近年来,雷达抗干扰指标体系的研究成为新的热点,但是由于试验场景、试验批次、试验费用等问题的限制,研究多数还是停留在理论分析与仿真阶段,实际作战参考价值甚微。本文利用外场试验和内场仿真试验平台相结合的方法,在已有的实际工程经验基础上,研究了典型舰载近程防御雷达的对抗数学模型,提出尽可能完备、科学的抗干扰指标体系。并使用模糊粗糙集约简算法对指标体系进行约简,得到约简后的指标集更偏向于应用到近程防御雷达搜索、跟踪状态下的抗干扰效能评估。本文的主要工作如下:1.简要介绍了舰载雷达的性能要求,在分析现有雷达干扰技术的基础上,研究了雷达采用的抗干扰新技术、新手段。以美国和欧洲为例,分析了国外主流近程防御系统的现状和趋势。2.基于雷达电子战对抗过程的分析,研究了舰载近程防御雷达的典型对抗方式,分析了雷达受到的干扰样式和雷达采取的抗干扰措施,形成雷达对抗矩阵,并确定矩阵中各元素的对应关系。3.总结和提出了雷达抗有源干扰技术、无源干扰技术的指标和雷达抗干扰技术单项指标,建立雷达抗干扰指标体系完备集。4.以典型搜索、跟踪雷达为例,建立约简后的典型对抗矩阵,提出搜索雷达和跟踪雷达的抗干扰指标体系。利用模糊粗糙集对雷达抗干扰指标体系进行约简,得到约简后的抗干扰指标体系。利用多模糊层次法对搜索雷达和跟踪雷达的抗干扰效能进行了评估。
吴琼[9]2009年在《基于类电磁机制的雷达干扰资源优化分配算法研究》文中研究表明随着电子技术的不断发展,以无线电技术为主要手段的电子对抗已经发展成为现代战争的主导方向,在电子对抗领域中最活跃的是雷达对抗。雷达对抗以敌方雷达系统为主要的攻击对象,利用一切无线电手段以达到降低、削弱甚至摧毁敌方通信系统、武器攻击系统的目的,进而掩护己方编队的进攻,获得战争的主动权。当存在多部雷达和多部干扰机的情况下,根据什么分配干扰机去干扰雷达以及分配哪部干扰机去干扰哪部雷达,以达到对多雷达系统的最大压制效果,即雷达干扰资源优化分配问题,就是本文所要研究的内容。本文首先介绍了雷达干扰资源优化分配的研究背景及研究意义。然后,介绍了单雷达干扰有效性评估所遵循的评估准则,包括功率准则、信息准则、战术应用准则及时间准则,并总结了现有的每个评估准则下的评估指标及其应用意义。其次,在介绍了雷达干扰有效性评估准则的基础上,从实际需要出发,选取了引导时间、频率瞄准度、干扰样式及探测面积的变化作为评估指标集,然后应用模糊数学中的模糊综合评价方法对雷达干扰有效性进行综合评估。通过评估指标和各评估指标的权重得到多干扰机对多雷达的对抗矩阵,即雷达干扰效益决策矩阵。并在雷达干扰效益决策矩阵的基础上建立了雷达干扰资源优化分配问题的模型。然后,在雷达干扰资源优化分配模型的基础上,实现了动态规划算法求解雷达干扰资源优化分配的问题。通过仿真实验表明:在雷达数量较多时,动态规划算法存在着耗时的局限性。本文主要研究了类电磁机制算法(Electromagnetism-like Mechanism,简称EM算法),并应用EM算法求解雷达干扰资源优化分配的问题。应用EM算法求解离散的优化问题时,其局部搜索是决定算法收敛的重要部分,本文将欧式距离引入局部搜索中,对算法进行了改进,使算法迅速收敛。实验结果证明EM算法能够准确有效的求得雷达干扰资源的分配方案。本文的最后对所做的工作进行了总结,并提出了今后的研究方向。
林连雷[10]2009年在《支持向量机算法及其在雷达干扰效果评估中的应用研究》文中研究表明随着电子技术的发展,雷达对抗在战争中发挥着越来越重要的作用。雷达干扰是雷达对抗的主要组成部分,干扰效果是反映干扰装备作战能力的一项重要的综合性指标,它表现为干扰前后雷达工作性能的下降程度,是雷达方、干扰方以及对抗环境等方面的众多因素共同作用的结果。干扰效果评估要解决的是根据影响因素估计干扰效果的问题,科学合理地评估干扰效果对雷达干扰/抗干扰技术的研究、雷达及干扰装备的研制都具有重要的意义。雷达干扰效果评估方法主要有早期的评估因子法,后来的模糊综合评估法,以及近几年出现的基于人工神经网络(ANN)等机器学习理论的智能评估法。智能评估法是利用机器学习理论对干扰实验所得到的实验样本进行学习,得到干扰效果与影响因素之间对应关系,并由此实现对特定影响因素下干扰效果的评估。因为具有以实验数据为基础、受人为影响小等特点,智能评估法已被认为是一种非常有前景的干扰效果评估方法。从智能评估角度,干扰效果评估问题可以看作是一个有限样本的学习问题,神经网络在有限样本情况下容易出现因过学习而导致的推广能力下降,而在统计学习理论基础上发展起来的支持向量机(SVM)是专门针对有限样本问题的机器学习方法,所以利用SVM解决干扰效果评估问题会更有优势。由于干扰技术的多样性,本文仅针对舰载有源干扰设备对反舰导弹末制导雷达进行的自卫式干扰进行研究。针对雷达干扰效果评估及战时预测问题研究合适的支持向量机算法,并解决其在该领域的相关应用问题是本文的主要研究内容,具体如下:1.在支持向量机算法方面,对计算复杂度低的最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行了研究。针对干扰效果评估中的离线学习以及干扰效果战时预测中需要对预测误差较大的样本进行在线学习的需求,并且为了克服标准LS-SVM解的非稀疏性的缺点,研究了两种在线式的LS-SVM:基于更新逆核矩阵的在线式LS-SVM和基于序列最小优化(SMO)的在线式LS-SVM,并分别研究了它们的分类算法和回归算法。它们均采用“预测→增量学习→逆学习”的思想迭代完成学习过程,能够根据具体问题自适应地得到稀疏的解,不但能够快速地完成离线学习,而且能够用于在线学习问题。2.对SVM相关的参数选择及特征选择问题进行了研究。在SVM参数选择方面,针对SVM的性能一般是参数的多峰函数的特点,研究了利用全局优化能力强的微分进化算法(DE)解决SVM的参数选择问题。另外,针对机器学习领域有些问题的输入维数很高,需要进行特征选择的问题,研究了利用DE算法同步选择SVM的参数和特征的方法。仿真实验表明,与基于微粒群算法(PSO)的类似方法相比,基于DE的参数选择方法和同步选择方法不但具有更快的寻优速度,而且具有更强的参数选择和特征选择能力。3.为了得到智能评估方法用以学习的实验样本,针对实验中的干扰效果度量问题进行了研究。通过分析末制导雷达的工作过程及其面临的有源干扰的特点,结合“时间准则”和“效率准则”,提出了以搜索时间比和跟踪误差比为指标的、综合定量的干扰效果度量方法。利用海军某电子对抗仿真中心的半实物仿真系统进行了干扰实验,实验结果表明度量的干扰效果符合理论及工程实践规律,度量方法有效。4.根据干扰效果评估定量化的要求,将其看作一个回归问题,在分析末制导雷达有源干扰效果的主要影响因素基础上,研究了基于LS-SVM回归的干扰效果评估方法。半实物仿真实验表明,该方法能够根据影响因素较为准确地评估出的干扰效果,比基于ANN的评估方法具有更高的评估精度;此外,对干扰效果的战时预测问题进行了尝试性研究,根据战时影响因素不完全可知、预测精度不需要太高的特点,将干扰效果的战时预测看作一个分类问题,研究了基于LS-SVM分类的干扰效果战时预测方法。
参考文献：
[1]. 用战术和技术指标评估搜索雷达压制干扰/抗干扰效果[D]. 关晓谦. 国防科学技术大学. 2002
[2]. 雷达干扰抗干扰效果评估准则与实现[D]. 李滔. 西安电子科技大学. 2001
[3]. 雷达干扰效能评估[D]. 叶红军. 西安电子科技大学. 2006
[4]. 雷达抗干扰效能评估准则与方法研究[D]. 潘超. 电子科技大学. 2006
[5]. 综合电子战环境下的雷达对抗作战效能分析及仿真[D]. 宋道军. 西北工业大学. 2006
[6]. 雷达系统电磁环境及受干扰指标体系研究[D]. 刘金鹏. 西安电子科技大学. 2015
[7]. 复杂电磁环境下基于博弈论的机载雷达对抗仿真研究[D]. 张永顺. 西安电子科技大学. 2011
[8]. 舰载近程防御雷达抗干扰指标体系研究[D]. 宫新玉. 中国舰船研究院. 2017
[9]. 基于类电磁机制的雷达干扰资源优化分配算法研究[D]. 吴琼. 大连理工大学. 2009
[10]. 支持向量机算法及其在雷达干扰效果评估中的应用研究[D]. 林连雷. 哈尔滨工业大学. 2009