电磁信号感知及智能干扰设计与仿真实现

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随着现代电子战的电磁环境愈发复杂,智能现代化雷达的快速发展使雷达的工作模式与发射信号变得多样,传统的雷达干扰决策方法不足以对当今的电子对抗任务快速地做出干扰决策,因此,对雷达进行认知干扰的研究需求越来越迫切。论文针对干扰机对目标雷达的智能干扰实现问题,对基于强化学习的雷达智能干扰方法进行了研究与仿真实现。仿真结果表明,将强化学习算法与干扰机干扰决策过程相结合是一种可能的途径,验证了强化学习算法对于指导干扰机做出正确决策有着良好的效果。论文的主要工作和贡献如下:1、对接收机接收到的雷达信号进行了参数估计,包括雷达信号的频率、TOA、DOA、PRI等参数,同时对接收脉冲信号进行了分选处理。对相关参数的估计与信号分选算法进行了仿真验证,能够根据算法正确地得到所需要的信号信息。2、对接收信号的脉内调制信息进行了识别,同时基于目标雷达信号参数的估计结果对雷达工作状态的识别进行了研究,主要使用的方法为动态聚类法与支持向量机法,仿真结果表明动态聚类算法与支持向量机算法对于雷达工作状态的识别有着较高的准确率。3、对雷达的典型有源干扰进行了研究与仿真,建立了雷达有源干扰样式库,对雷达受到干扰后可能发生的行为进行了分析,给出了干扰效果在线评估指标与准则,建立了基于神经网络的干扰效果在线评估模型,通过仿真验证了利用神经网络模型对雷达信号参数、工作状态以及干扰样式进行回归处理得到干扰效果评估结果的有效性。4、针对雷达智能干扰决策问题,引入强化学习算法,建立了基于强化学习的雷达智能干扰决策模型。研究了基于Q-learning与DQN算法的雷达智能干扰决策过程,设计了强化学习中的动作空间、状态空间、奖励函数等关键组件,并对模型进行仿真实现与验证,结果表明,基于强化学习的雷达智能干扰决策模型能够在不同的电子对抗场景中正确地根据雷达工作状态、雷达与干扰机距离等信息进行决策,验证了模型的有效性。
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