今天介紹的這篇論文主要討論了機載雷達(dá)和電子對抗的相關(guān)概念和技術(shù)。論文原文有94頁，下面是學(xué)習(xí)的一些基礎(chǔ)知識，更多內(nèi)容可以發(fā)送“230805”查看原文學(xué)習(xí)。

首先，文章介紹了脈沖多普勒雷達(dá)的基本原理和功能。脈沖多普勒雷達(dá)具有測量目標(biāo)距離和速度的能力，這是通過發(fā)射脈沖信號并接收從目標(biāo)反射回來的信號來實現(xiàn)的。由于目標(biāo)的移動，接收到的信號的頻率會發(fā)生變化，這就是常說的多普勒效應(yīng)。通過分析多普勒頻率的改變，雷達(dá)系統(tǒng)可以確定目標(biāo)的速度和位置。

文章還探討了地面雜波、脈沖壓縮以及電子對抗等概念。地面雜波是一個雷達(dá)系統(tǒng)在檢測飛行物體時需要面對的問題，主要是由地面特征（如建筑物、山脈或海波）產(chǎn)生的反射。而脈沖壓縮則是一種處理方法，可以提高雷達(dá)的分辨率和靈敏度。

在電子對抗方面，文章詳細(xì)介紹了數(shù)字射頻存儲器（DRFM）技術(shù)。這是一種用于創(chuàng)建虛假目標(biāo)和干擾信號的方法，其目的是混淆雷達(dá)系統(tǒng)，使雷達(dá)無法準(zhǔn)確判斷真實目標(biāo)的位置和速度。

最后，文章還談到了雷達(dá)干擾的不同形式和對策。雷達(dá)干擾可以分為有源干擾和無源干擾。有源干擾包括發(fā)射虛假的雷達(dá)信號，誤導(dǎo)敵方雷達(dá)；無源干擾則包括使用反射材料或其他方式，使得雷達(dá)無法正確檢測到目標(biāo)。而對于這些干擾，雷達(dá)系統(tǒng)可能需要采用各種策略進(jìn)行防御，比如使用更高級的信號處理技術(shù)、增加雷達(dá)頻率，或者采用更復(fù)雜的編碼方式。

總的來說，這篇文章為提供了關(guān)于機載雷達(dá)和電子對抗的基本知識和技術(shù)的全面了解，無論是已經(jīng)在這個領(lǐng)域工作的專業(yè)人士，還是剛剛?cè)腴T的新手，都有著較大的參考價值。

選擇脈沖重復(fù)間隔

選擇脈沖重復(fù)間隔（Pulse Repetition Interval，PRI）以獲取更準(zhǔn)確的雷達(dá)測量結(jié)果的確是一個權(quán)衡的過程。

選擇較低的PRI，頻譜中的旁瓣間隔會比較大，這意味著可以更精確地測量目標(biāo)的速度，因為不同速度的目標(biāo)在頻譜中的峰值位置會有明顯的差別。然而，這也導(dǎo)致最大無模糊測量距離變小，也就是說，能夠準(zhǔn)確測量的距離會變得更短。

選擇較高的PRI，可以在更遠(yuǎn)的距離上測量目標(biāo)，這就提高了最大無模糊測量距離。但這也意味著頻譜中的旁瓣會接近真實頻率峰值，可能會導(dǎo)致目標(biāo)的速度測量出現(xiàn)模糊，因為不同速度的目標(biāo)在頻譜中的峰值位置可能會非常接近。

因此，要得到理想的測量結(jié)果，需要在測量距離和速度測量的準(zhǔn)確性之間進(jìn)行權(quán)衡，選擇合適的PRI。

在實際的空中作戰(zhàn)中，雷達(dá)系統(tǒng)可能需要在多個PRI值之間切換，以解決測量距離和速度的模糊問題。一般來說，空中作戰(zhàn)的典型PRI在百微秒數(shù)量級，每個PRI的脈沖數(shù)通常為幾百個。這樣做可以根據(jù)當(dāng)前的作戰(zhàn)環(huán)境和任務(wù)需求，靈活地調(diào)整雷達(dá)的性能。

理解距離-多普勒圖

距離-多普勒圖是一種在雷達(dá)信號處理中常用的工具，它可以根據(jù)雷達(dá)接收到的回波信號來展示目標(biāo)的距離和速度。

當(dāng)雷達(dá)發(fā)射一系列脈沖并接收回波信號，這個過程會生成一段連續(xù)的時間序列數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)隨后被分割成離散的時間步長，也就是所謂的“距離門”。每一個距離門對應(yīng)一段特定的距離區(qū)間，這個距離區(qū)間是由雷達(dá)脈沖的傳播時間決定的。

雷達(dá)系統(tǒng)會對每一個距離門中的回波信號進(jìn)行頻譜分析，以此得到該距離區(qū)間內(nèi)存在目標(biāo)的多普勒頻率（也就是目標(biāo)的速度）。這樣就可以根據(jù)每個距離門的多普勒頻率分布來生成一個二維的距離-多普勒圖。需要注意的是，每個接收間隔中的距離門數(shù)量主要取決于雷達(dá)的脈沖重復(fù)間隔和脈沖長度。

在雷達(dá)信號處理中，接收到的回波信號通常被轉(zhuǎn)換為復(fù)數(shù)形式的I/Q數(shù)據(jù)，分別代表了原始信號的實部和虛部，或者可以理解為信號的兩個正交分量。當(dāng)雷達(dá)在各個距離門上接收回波信號時，每個距離門在每個接收間隔中的I/Q值都會被記錄下來并存儲成一個M×N的復(fù)數(shù)數(shù)組，其中M表示距離門的數(shù)量，N表示接收間隔（或脈沖）的數(shù)量。在這個數(shù)組中，每一行對應(yīng)一個特定的距離門，每一列對應(yīng)一個特定的接收間隔（脈沖）。

為了從時域轉(zhuǎn)換到速度域（也就是得到目標(biāo)的多普勒頻率），對數(shù)組的每一行（即每個距離門的數(shù)據(jù)）進(jìn)行傅里葉變換，并乘以一個窗函數(shù)進(jìn)行加權(quán)。由于傅里葉變換可以將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，這樣就可以得到每個距離門上目標(biāo)的多普勒頻率，進(jìn)而生成距離-多普勒圖。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）來檢測機載雷達(dá)中的干擾和干擾模式。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)模型，通常用于處理圖像數(shù)據(jù)。在雷達(dá)信號處理中，CNN可以從距離-多普勒圖中提取特征，并學(xué)習(xí)識別不同類型的干擾和干擾模式。 首先需要收集或生成大量的有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，包括正常的雷達(dá)回波信號，以及各種類型的干擾和干擾信號。然后，使用這些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練CNN模型，使其能夠區(qū)分正常信號和干擾信號。 在操作期間，雷達(dá)系統(tǒng)可以實時將接收到的回波信號轉(zhuǎn)換為距離-多普勒圖，并輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的CNN模型中。如果模型判斷當(dāng)前的信號包含干擾，雷達(dá)系統(tǒng)可以立即采取相應(yīng)的對策，例如改變工作頻率，或者啟動電子對抗系統(tǒng)等。 這種方法具有很高的靈活性和適應(yīng)性，因為CNN模型可以通過不斷的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練來適應(yīng)新的干擾和干擾模式。而且，由于CNN模型可以并行處理大量數(shù)據(jù)，這種方法的計算效率也非常高。

審核編輯：湯梓紅