今天介紹的這篇論文主要討論了機載雷達和電子對抗的相關概念和技術。論文原文有94頁，下面是學習的一些基礎知識，更多內容可以發送“230805”查看原文學習。

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

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系統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）產生的反射。而脈沖壓縮則是一種處理方法，可以提高雷達的分辨率和靈敏度。

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

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

總的來說，這篇文章為提供了關于機載雷達和電子對抗的基本知識和技術的全面了解，無論是已經在這個領域工作的專業人士，還是剛剛入門的新手，都有著較大的參考價值。

選擇脈沖重復間隔

選擇脈沖重復間隔（Pulse Repetition Interval，PRI）以獲取更準確的雷達測量結果的確是一個權衡的過程。

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的速度，因為不同速度的目標在頻譜中的峰值位置會有明顯的差別。然而，這也導致最大無模糊測量距離變小，也就是說，能夠準確測量的距離會變得更短。

選擇較高的PRI，可以在更遠的距離上測量目標，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，可能會導致目標的速度測量出現模糊，因為不同速度的目標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果，需要在測量距離和速度測量的準確性之間進行權衡，選擇合適的PRI。

在實際的空中作戰中，雷達系統可能需要在多個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，空中作戰的典型PRI在百微秒數量級，每個PRI的脈沖數通常為幾百個。這樣做可以根據當前的作戰環境和任務需求，靈活地調整雷達的性能。

理解距離-多普勒圖

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

當雷達發射一系列脈沖并接收回波信號，這個過程會生成一段連續的時間序列數據。這些數據隨后被分割成離散的時間步長，也就是所謂的“距離門”。每一個距離門對應一段特定的距離區間，這個距離區間是由雷達脈沖的傳播時間決定的。

雷達系統會對每一個距離門中的回波信號進行頻譜分析，以此得到該距離區間內存在目標的多普勒頻率（也就是目標的速度）。這樣就可以根據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量主要取決于雷達的脈沖重復間隔和脈沖長度。

在雷達信號處理中，接收到的回波信號通常被轉換為復數形式的I/Q數據，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。當雷達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的復數數組，其中M表示距離門的數量，N表示接收間隔（或脈沖）的數量。在這個數組中，每一行對應一個特定的距離門，每一列對應一個特定的接收間隔（脈沖）。

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

卷積神經網絡

可以使用卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）來檢測機載雷達中的干擾和干擾模式。卷積神經網絡是一種深度學習模型，通常用于處理圖像數據。在雷達信號處理中，CNN可以從距離-多普勒圖中提取特征，并學習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簽的訓練數據，包括正常的雷達回波信號，以及各種類型的干擾和干擾信號。然后，使用這些數據來訓練CNN模型，使其能夠區分正常信號和干擾信號。 在操作期間，雷達系統可以實時將接收到的回波信號轉換為距離-多普勒圖，并輸入到預先訓練好的CNN模型中。如果模型判斷當前的信號包含干擾，雷達系統可以立即采取相應的對策，例如改變工作頻率，或者啟動電子對抗系統等。 這種方法具有很高的靈活性和適應性，因為CNN模型可以通過不斷的學習和訓練來適應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據，這種方法的計算效率也非常高。

審核編輯：湯梓紅