| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 主要缩略词对照表 | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-31页 |
| 1.1 引言 | 第16页 |
| 1.2 研究背景 | 第16-22页 |
| 1.2.1 雷达有源欺骗干扰 | 第17页 |
| 1.2.2 雷达抗干扰方法 | 第17-21页 |
| 1.2.3 经典雷达抗干扰方法的局限性 | 第21-22页 |
| 1.3 雷达有源欺骗干扰感知技术研究现状 | 第22-29页 |
| 1.3.1 雷达有源欺骗干扰感知技术国外研究现状 | 第23-24页 |
| 1.3.2 雷达有源欺骗干扰感知技术国内研究现状 | 第24-28页 |
| 1.3.3 研究中存在的问题 | 第28-29页 |
| 1.4 本文主要工作与内容安排 | 第29-31页 |
| 第二章 雷达有源欺骗干扰产生机理 | 第31-48页 |
| 2.1 引言 | 第31页 |
| 2.2 基于 DRFM 的欺骗干扰产生机理 | 第31-38页 |
| 2.2.1 DRFM 干扰机概况 | 第31-33页 |
| 2.2.2 DRFM 干扰机特性分析 | 第33-38页 |
| 2.3 基于干扰过程的拖引干扰产生机理 | 第38-40页 |
| 2.3.1 距离拖引干扰模型 | 第38-39页 |
| 2.3.2 速度拖引干扰模型 | 第39-40页 |
| 2.3.3 距离-速度联合拖引干扰模型 | 第40页 |
| 2.4 其它相关欺骗干扰模型 | 第40-47页 |
| 2.4.1 移频干扰产生机理 | 第41-44页 |
| 2.4.2 密集假目标干扰产生机理 | 第44-47页 |
| 2.5 小结 | 第47-48页 |
| 第三章 基于多尺度分解的欺骗干扰感知方法 | 第48-61页 |
| 3.1 引言 | 第48页 |
| 3.2 基于归一化小波分解能量比的雷达有源欺骗干扰感知 | 第48-54页 |
| 3.2.1 雷达接收信号模型 | 第48-49页 |
| 3.2.2 基于小波分解的特征提取 | 第49-51页 |
| 3.2.3 干扰识别 | 第51-54页 |
| 3.2.4 结论 | 第54页 |
| 3.3 基于经验模式分解的欺骗干扰感知 | 第54-59页 |
| 3.3.1 经验模式分解原理 | 第54-55页 |
| 3.3.2 特征参数提取 | 第55-56页 |
| 3.3.3 特征参数可分性分析 | 第56-58页 |
| 3.3.4 欺骗干扰识别结果及分析 | 第58-59页 |
| 3.3.5 结论 | 第59页 |
| 3.4 小结 | 第59-61页 |
| 第四章 基于多域联合处理的欺骗干扰感知方法 | 第61-78页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 基于频域-慢时域二维积谱非负矩阵分解的欺骗干扰感知 | 第61-70页 |
| 4.2.1 雷达接收信号模型 | 第61-62页 |
| 4.2.2 雷达接收信号的积谱分析 | 第62-64页 |
| 4.2.3 非负矩阵分解特征提取 | 第64-68页 |
| 4.2.4 干扰识别 | 第68-70页 |
| 4.2.5 结论 | 第70页 |
| 4.3 基于频域-慢时域二维频谱纹理特征的欺骗干扰感知 | 第70-77页 |
| 4.3.1 基于频域-慢时域的雷达接收信号频谱 | 第70-71页 |
| 4.3.2 频谱纹理特征分析 | 第71-75页 |
| 4.3.3 基于 LDA 的欺骗干扰感知 | 第75-77页 |
| 4.3.4 结论 | 第77页 |
| 4.4 小结 | 第77-78页 |
| 第五章 基于幅度起伏特性的欺骗干扰感知方法 | 第78-95页 |
| 5.1 引言 | 第78页 |
| 5.2 基于拟合优度的欺骗干扰检测算法 | 第78-86页 |
| 5.2.1 信号模型 | 第79-80页 |
| 5.2.2 拟合优度检测 | 第80-81页 |
| 5.2.3 基于 AD 检测和 MAD 检测的欺骗干扰检测算法 | 第81-83页 |
| 5.2.4 仿真及性能分析 | 第83-86页 |
| 5.2.5 结论 | 第86页 |
| 5.3 基于粒子滤波的欺骗干扰检测算法 | 第86-93页 |
| 5.3.1 信号模型 | 第87-88页 |
| 5.3.2 基于粒子滤波的欺骗干扰检测 | 第88-91页 |
| 5.3.3 仿真及性能分析 | 第91-93页 |
| 5.3.4 结论 | 第93页 |
| 5.4 小结 | 第93-95页 |
| 第六章 基于波形分集的欺骗干扰感知方法 | 第95-110页 |
| 6.1 引言 | 第95-96页 |
| 6.2 基于随机线性调频斜率的波形分集信号的欺骗干扰感知 | 第96-103页 |
| 6.2.1 波形分集信号模型 | 第96-97页 |
| 6.2.2 雷达接收信号的三次相位函数 | 第97-99页 |
| 6.2.3 基于 GLRT 的欺骗干扰的检测算法 | 第99-100页 |
| 6.2.4 算法仿真结果与分析 | 第100-102页 |
| 6.2.5 结论 | 第102-103页 |
| 6.3 基于混沌调相信号的欺骗干扰感知 | 第103-109页 |
| 6.3.1 混沌调相信号模型 | 第103-104页 |
| 6.3.2 混沌调相信号的特性分析 | 第104-105页 |
| 6.3.3 基于 Holder 系数的欺骗干扰特征提取 | 第105-107页 |
| 6.3.4 算法仿真结果与分析 | 第107-109页 |
| 6.3.5 结论 | 第109页 |
| 6.4 小结 | 第109-110页 |
| 第七章 基于干扰机指纹特征的欺骗干扰感知方法 | 第110-121页 |
| 7.1 引言 | 第110页 |
| 7.2 DRFM 干扰机作用机理分析 | 第110-111页 |
| 7.3 基于子空间的欺骗干扰感知算法 | 第111-114页 |
| 7.3.1 子空间信号模型 | 第111-113页 |
| 7.3.2 基于子空间的特征提取 | 第113页 |
| 7.3.3 识别结果 | 第113-114页 |
| 7.4 基于稀疏分解的欺骗干扰感知算法 | 第114-119页 |
| 7.4.1 稀疏分解 | 第114-116页 |
| 7.4.2 基于粒子群优化的稀疏分解 | 第116-117页 |
| 7.4.3 基于 PSO 稀疏分解的欺骗干扰识别结果 | 第117-119页 |
| 7.5 小结 | 第119-121页 |
| 第八章 结论 | 第121-124页 |
| 8.1 本文的主要创新点及研究意义 | 第121-122页 |
| 8.2 后续工作展望 | 第122-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-136页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第136-138页 |
