一、现代雷达网干扰仿真技术的研究（论文文献综述）
龚玉凯[1]（2020）在《复杂环境下组网雷达数据关联与融合方法研究》文中研究指明现代战场范围已在过去传统的海、陆、空三维空间基础上增加了电磁和航天这两个维度,形成一个五维空间。单部雷达的对抗能力不足以有效应对国际战争中各种复杂的电磁干扰环境,将多部雷达进行联合组网已成为一种扩展雷达各方面能力的必然趋势。随着各种欺骗信号的逼真度越来越高,在信号层面识别干扰的难度逐渐加大,欺骗信号通过信号层的判别而进入数据处理层的情形在所难免,故需要在数据层加以判别。本文以组网雷达对目标跟踪过程中可能面临的复杂干扰环境为背景,研究了适用于特定干扰环境下的数据关联与数据融合方法,以在数据处理的层面上鉴别以及对抗相应的干扰,并结合实际场景模型对所提算法进行了仿真验证。论文主要内容包括:1.介绍和分析了组网雷达常用的数据关联与融合算法。首先从处理对象来分,数据关联算法分为点迹-点迹关联,点迹-航迹关联和航迹-航迹关联算法,分别介绍了关联算法的分类及主要应用。其次,介绍了数据融合算法,包括用于位置级融合的集中式、分布式融合算法及用于决策层融合的D-S（Dempster-Shafer）理论融合方法,分析了各种融合算法的优缺点及适用场景。2.研究了基于数据关联与融合的非协同干扰对抗方法。对于距离多假目标干扰,在前人的基础上,考虑到由于组网雷达跟踪同一目标,会有相同的过程噪声,故针对异地配置的主/被动雷达系统,本文提出利用修正的航迹关联方法来对抗距离多假目标干扰。仿真结果表明,在不同的距离延迟下,尤其在距离多假目标间距较小时,较之前人所用方法,修正法可在保证真目标正确鉴别概率的基础上,有效降低对假目标的误判概率。同样,在异构的主/被动雷达网场景中,本文提出在数据级利用修正协方差交叉（Modified Covariance Intersection,MCI）航迹融合抗距离波门拖引干扰的方法。该方法对传统的CI（Covariance Intersection）融合算法进行了修正,并能保证融合估计的一致性。在融合中心利用该算法进行航迹融合时,可以降低受扰雷达虚假航迹的融合权重,得到航迹质量可靠的系统航迹。本文分别在后拖和前拖两种场景下对所提方法的有效性和可靠性进行了验证。3.研究了基于数据关联与融合的协同干扰对抗方法。首先,分析了干扰机在航迹规划时会引入附加的观测噪声,据此构造单雷达的新息累计距离特征。其次,分析了ECAV（Electronic Combat Air Vehicle）编队在预先侦察过程中会存在雷达站址侦测误差,在协同控制时会存在ECAV预设位置误差,鉴于此,构造雷达网的总体关联距离特征。最后,根据D-S证据理论将多个特征通过隶属度函数转化为基本概率指派（Basic Probability Assignment,BPA）,并进行第一级到第三级的数据融合,直到满足决策判决方法,则完成对真假航迹的鉴别。本文通过四个仿真实验,对所提方法进行了验证,仿真结果表明该方法可有效地鉴别真假目标航迹,对工程应用有一定的理论指导意义。
李惠东[2]（2020）在《基于非均匀间歇采样的雷达有源干扰样式及策略研究》文中研究指明随着科技的不断进步,现代战争中电子战占据的地位越来越重,现在往往只要摧毁敌方的雷达探测系统,就能获得整场战争的胜利。电子战分为雷达侦察、雷达干扰、电子摧毁等几部分,其中雷达干扰能够让敌方雷达失去目标探测能力,从而无法检测到我方战斗机、导弹等战略武器,所以雷达干扰的重要性尤为突出。雷达干扰同样分为好几个部分,包括干扰样式的产生及选择,干扰策略的选择等。在实际情况中选择正确的干扰样式和干扰策略尤为重要,这往往能决定着整场战争的走势。本文针对干扰样式和干扰策略选择这两方面进行了详细研究,提出了一种新型的干扰样式并进行了硬件实现,并将灰狼优化算法应用到了干扰资源分配问题中。首先,本文介绍了雷达干扰的一些基本原理,包括雷达干扰中应用最广泛的技术:数字射频存储技术,然后介绍了三种常用的雷达有源干扰样式:灵巧噪声干扰、移频叠加干扰和线性移频干扰的产生原理,并对它们的干扰效果进行了仿真分析;最后介绍了两种在干扰资源分配问题中常用的智能优化算法:遗传算法和粒子群算法。其次,以间歇采样干扰为引,提出了一种基于非均匀间歇采样的新型干扰样式。这种干扰样式有两种形态:压制型干扰和欺骗型干扰。接着详细介绍了这两种形态的干扰样式的产生原理及过程,并对它们的干扰效果进行了仿真分析,并与传统干扰样式进行了对比,验证了这种新型干扰样式在工程应用上的可能性。接下来,将灰狼算法及其改进算法引入到干扰资源分配问题中来,首先以干扰机、雷达、干扰样式为元素建立了干扰资源分配模型,并确立了目标函数以及干扰资源分配的约束条件,接着介绍了灰狼算法的由来以及运算过程,并对其做出改进,最后对灰狼算法及其改进算法在干扰资源分配问题中的应用进行了仿真分析,并与遗传算法和粒子群算法进行对比,验证了灰狼算法在干扰资源分配问题上应用的可能性以及改进后灰狼算法相较于原始算法在性能上的提升。最后,将基于非均匀间歇采样的新型干扰样式进行了硬件实现并验证了其干扰效果。
赵源[3]（2019）在《相控阵雷达及组网抗有源假目标与虚假航迹方法研究》文中进行了进一步梳理从相控阵雷达主瓣进入的有源多假目标干扰是一种典型的精准干扰,严重威胁相控阵雷达目标检测、跟踪与识别能力;通过多干扰机协同产生的虚假航迹干扰作为另一种主瓣精准干扰,进一步影响相控阵雷达及组网对当前战场态势的判断。常规体制维度抗干扰方法通常难以应对此类干扰。如何提升相控阵雷达及组网在主瓣精准干扰背景下的目标探测能力,已成为雷达领域亟需解决的问题之一。本文针对有源多假目标及虚假航迹干扰,分别从信号与信息处理维度进行干扰反对抗方法理论研究、数值仿真等工作,主要内容如下:1)分析了有源多假目标及虚假航迹干扰产生机理与作用机理。重点阐述相控阵雷达及组网易受干扰的薄弱环节,提出了广义干扰函数,分析了有源多假目标干扰作用机理。为反对抗方法研究奠定基础。2)从信号处理维度提出了有源多假目标干扰反对抗方法。实现基于ZAM域间歇采样干扰参数估计,提出了最小方差无畸变失真响应（MVDR）准则下可变参数自适应滤波器,保留目标回波分量的同时在干扰频点形成凹口。另外,提出了一种分数阶Fourier域自适应滤波方法,实现频谱弥散干扰背景下目标分量重构。3)从信号处理维度提出了虚假航迹干扰鉴别方法。剖析了干扰机功率放大器非线性失真产生机理,基于Volterra级数推导了杂散频率分布,利用单帧数据提出了ABORT自适应检测结构下的真/假目标鉴别方法。4)从信息处理维度提出了随机转发多假目标干扰反对抗方法。分析了帧内多假目标空间分布联合稀疏模式差异,提出了基于相位辅助的分布式压缩感知抗干扰方法。联合信息与信号处理提出了相控阵雷达网虚假航迹鉴别方法,提出了基于Dempster组合规则的雷达网多特征、多帧信息融合方法,提高真/假航迹鉴别效能。5)从体制、信号处理与信息处理联合维度提出了转发式虚假航迹剔除方法。阐述了真实目标与转发式干扰在频率分集阵列下信号差异。提出了在MVDR约束下的检测前跟踪方法。引入运动限制,实现航迹不连续假目标的剔除。本文利用数值仿真对上述方法进行了验证,实验结果证明了上述方法能够实现有源多假目标与虚假航迹干扰反对抗。相关研究结果有望提升雷达系统在复杂电磁环境下的目标探测能力。
柳向[4]（2019）在《对组网雷达的协同干扰技术研究》文中认为组网雷达是将多部不同体制、不同频段、不同工作模式的雷达通过数据链进行组网协同工作的多传感器系统。组网雷达按照作战需要由中心站统一调配全网资源,在战场上可构成全方位、立体化、多层次的战斗体系,从而使整体作战能力得到提升。组网雷达优越的抗干扰性能,使其在对抗电子干扰、反辐射导弹、隐身飞机、低空突防目标等方面得到了广泛应用。如何对组网雷达进行有效干扰成为了当前雷达对抗领域亟待解决的问题。本文针对组网雷达的协同干扰关键技术展开研究,主要工作和创新点如下:一、针对脉冲压缩雷达常采用的抗干扰措施,提出了几种有效的干扰信号产生方法。首先,针对传统移频干扰和分段卷积转发干扰在对调频斜率捷变雷达干扰时存在的不足,提出了一种分段卷积转发干扰,仿真验证了该干扰方法的有效性。其次,针对采用OS-CFAR检测处理的脉冲压缩雷达,根据OS-CFAR检测器对假目标的设计要求,提出了一种专门针对OS-CFAR检测器的多假目标产生方法,并推导出干扰参数的具体设置与计算方法。最后,综合考虑雷达采用调频斜率捷变和OS-CFAR检测抗干扰措施的情况,提出了一种具有移频特征消隐的多载波干扰方法。二、为弥补单部干扰机在雷达对抗中的不足,提出了不同的协同干扰方式,通过合理安排干扰机数量、干扰样式、干扰功率等干扰措施,可实现对雷达或雷达网的有效干扰。首先,对协同干扰的常见分类进行了介绍和分析。然后,针对雷达站址误差存在情况下,单部干扰机在对脉压雷达干扰时存在明显不足的问题,提出了两种协同干扰产生方案,得出的实验结论对实际的干扰实施具有一定的指导意义。最后,针对协同干扰对组网雷达的压制效果作了深入分析,提出了协同干扰下组网雷达的检测概率计算模型,并对不同情形下的压制效果作了定量的仿真分析。三、针对两种雷达网不同的数据处理抗干扰措施,分别提出了不同的航迹欺骗产生方法,并利用偏差补偿技术对存在的站址误差进行补偿。首先,根据雷达不同的组网方式,深入分析了集中式雷达网和分布式雷达网常用的抗干扰方法。然后,针对集中式雷达网利用“同源检测”识别航迹欺骗干扰的问题,重点分析了雷达站址侦测误差和电子战飞机预设位置误差对航迹欺骗干扰的影响,并在二维空间下提出了一种偏差补偿技术。最后,针对分布式雷达网利用航迹关联识别航迹欺骗干扰的问题,在三维空间下提出了两种航迹欺骗干扰的产生方法,并将偏差补偿技术推广到了三维空间。四、为了提高对组网雷达的干扰效果,开展了对组网雷达的协同干扰资源优化分配的研究。首先,从雷达网的目标检测环节出发,建立目标突防过程中的压制概率效能指标,并从时域、频域、空域、处理域四个方面考虑不同干扰样式对雷达干扰效能指标的影响。然后,建立包含干扰对象分配和干扰样式选取两部分的干扰资源分配模型,并将动态条件下压制概率最大化作为目标函数。最后利用改进遗传算法和改进布谷鸟算法对干扰资源优化分配模型进行求解,并从全局寻优能力,收敛速度以及收敛稳定度等多维度对两种群智能算法的有效性进行了仿真验证。
杨帅[5]（2019）在《协同突防干扰策略分配算法的研究》文中研究指明雷达组网技术的应用,使得单一目标几乎无可遁形,即使是具有隐身功能的作战飞机也并非是完全能够躲避雷达的探测,这是因为隐身战机既可以吸收雷达信号又可以对雷达信号进行散射,所以只要不同频率的雷达通过一定的布站协同就能够使得具有隐身功能的战机被发现,降低其威胁程度。为了能够应对雷达网在搜索、定位跟踪等方面的提升,需要使用协同干扰对突防编队进行保护,通过对干扰资源进行策略分配,降低雷达网的作用效果。本文研究的主要内容包括:首先,研究了有源干扰样式的作用原理、实现方式等。协同干扰的目的是降低雷达网的作用效果,比如降低雷达的搜索概率、定位精度等。本文分别研究了两种干扰样式,一种是遮盖性干扰,一种是欺骗式干扰。详细分析了遮盖性干扰的作用原理以及作用效果,为应对由于雷达相干积累而导致干扰机功率不足以遮盖雷达信号回波的问题,根据信号积累的原理,提出了可积累噪声的原理、条件以及实现的方法等;在欺骗干扰中,分析了多假目标欺骗的可行性以及实现方式,并给出了间歇采样重复转发干扰和间歇采样叠加干扰两种方式的实现方法及时序。文中对影响干扰效果的因素进行了分析。其次,根据分选得到的数据对雷达的威胁等级进行评估;研究了雷达网的关键处理技术,分别对搜索阶段、定位阶段、跟踪阶段提出了以检测概率、定位精度以及跟踪精度为指标的干扰效果评估体系,将距离因素引进评估指标,提出了以雷达工作状态为主要考量的协同干扰效果评估的目标函数,构建了协同干扰资源分配的模型,对各阶段的评估指标进行了仿真,验证了该指标作为评价干扰效果的可行性以及合理性。最后,对协同干扰策略分配的算法—动态规划的流程进行了详细的说明,针对该算法遍历寻找最优策略分配、无法适应多对多的干扰分配以及一对多的策略分配时计算量爆炸的问题,将遗传算法以及粒子群算法应用到干扰策略分配中。并对上述两种智能算法中无法快速收敛的问题进行了研究,分别对上述两种算法进行了改进,在粒子群算法中将模拟退火算法与之相结合,通过仿真分析,既提高了收敛性也提高了收敛速度。
武侃[6]（2016）在《面向雷达网分布式仿真的多线程交互技术》文中研究说明雷达网仿真是雷达网的整体性能评估的重要组成部分。雷达网分布式仿真架构能全面地展示雷达网的实时态势,对于雷达网整体性能评估具有重要作用。为解决分布式仿真架构的通信交互问题,设计能够实现并发通信的多线程交互接口具有重要意义。面向雷达网性能评估需求,本文对雷达网分布式仿真的整体架构和交互技术进行了设计与研究。首先,我们提出了一种雷达网分布式仿真架构,该架构包括雷达网络仿真、仿真进程干预、单节点态势分析、整体网络态势观测四大模块。其次,我们介绍了一种基于QualNet仿真软件的雷达探测模型的建模原理与扩展设计,它能够合理地模拟雷达站的工作过程。然后,我们提出了一种多线程实时交互接口,该接口可实现网络仿真服务器的并发处理机制与多类信息交互,能满足分布式仿真架构的交互需求。最后,为实现分布式架构中仿真进程干预、单节点态势分析、整体网络态势观测的相应模块,我们利用Qt图形化界面开发框架设计了一套雷达网仿真交互软件。本论文对所提出的雷达网分布式仿真架构和多线程交互接口进行了测试。测试结果表明,雷达网分布式仿真架构能够实现对雷达网仿真进程干预、单节点情报态势分析以及雷达网整体态势的观测。多线程交互接口能够实现仿真服务器的并发处理机制,确保雷达网分布式架构中通信的实时性与可靠性。以上技术的研究为雷达网性能评估提供了可靠的技术支撑,能够为组网雷达的参数与系统优化提供可靠途径。
张养瑞[7]（2015）在《对雷达网的多机伴随式协同干扰技术研究》文中研究指明随着信号处理及组网技术的高速发展,雷达组网已经成为对抗电子干扰、隐身飞机、低空突防目标、反辐射导弹等的重要手段。雷达组网之后在战场上可以构成多体制、全方位和高精度的探测体系,与单雷达相比其测量精度和识别能力大大提高。在电子对抗方面,雷达组网后加强了数据的互联互通,能充分发挥多体制对抗和协同对抗的优势,提高雷达网的抗干扰能力,以至于单一的干扰资源已经不能有效的对雷达网进行干扰。为了提高对雷达网的干扰效果,可以通过协同干扰技术将众多不同类型的干扰资源进行组网,统一调度达到最优干扰目的。多机伴随式协同干扰即是其中一种典型方法,该方法将众多体积小、质量轻的小型干扰源分布在被保护的进攻目标的邻近空域组成协同进攻编队,实现对雷达网协同干扰的目的。本文对多机伴随式协同干扰雷达网的关键技术进行了研究,主要工作包括:1.介绍了雷达压制和欺骗的基本干扰样式,分析了多样式协同压制/欺骗的方式及干扰效果,确定了伴随式多机采用协同压制样式对抗雷达网的策略。分析了密集假目标对CFAR检测的压制原理,针对随机假目标压制效果不稳定的问题,提出了切片转发“有序密集假目标”压制干扰的样式,并推导了假目标的位置、数量以及干信比的计算公式。针对该样式提出了产生密集假目标的两种方法:间歇采样非均匀重复转发和均匀分段倒序非均匀转发,分别推导了各方法中干扰机采样脉宽、采样周期、转发延迟、转发脉宽、发射功率等参数的计算方法。Monte Carlo仿真结果表明,该样式对单部雷达具有稳定的压制效果。对于多机伴随式协同干扰技术,首先将协同干扰分为功能级和信号级两种方式,并分别进行了定义。然后针对单干扰机干扰效果的不足之处,研究了多部干扰机联合进行协同干扰的方式及效果。最后,针对伴随式干扰机编队对抗雷达网的应用场景,提出了多样式协同压制技术的研究内容。2.介绍了雷达网组网方式及关键环节的处理原理,据此提炼出可用于评价成员雷达及雷达网工作性能优劣的指标,分别为检测概率、定位精度和跟踪精度。对于单部干扰机对抗单部雷达的干扰效果评估方法,基于雷达性能在电子对抗环境（ECM）中的下降程度提出单对单干扰效果评估总体目标函数,引入干扰能量准则的时间、空间、频率、处理域等影响因素,利用已知雷达参数计算干扰机对雷达各指标的干扰效能值,并研究了评估指标的隶属度函数及权重的计算方法。类似的,对于干扰机编队在进攻过程中动态对抗雷达网的干扰效果,结合雷达网融合中心的工作方式,将网内成员雷达在多样式干扰下的检测性能映射到计算全网的受干扰影响程度。最后充分利用进攻编队的航线信息提出“雷达网对不同航线点的进攻目标的威力下降程度的加权积分”的干扰效果评估函数,建立干扰机编队对雷达网的多样式干扰效果评估模型。3.针对伴随式干扰机编队对抗雷达网的应用背景,以雷达网融合中心检测概率、定位精度和跟踪精度为目标函数,建立包含干扰对象分配和干扰样式选取两部分的干扰资源分配模型,同时研究了干扰资源分配过程的约束条件并将其量化表示。在此基础上充分利用突防过程中进攻编队的航线信息,提出以“多样式干扰环境下雷达网对航线段内突防编队各成员的威胁下降值的加权积分”为目标函数,建立编队突防过程中干扰资源分配的优化模型。分析了遗传算法、粒子优化算法和量子粒子优化算法的基本原理和优缺点。以最优目标值大小、最优目标值稳定性、算法收敛速度和算法可信度为研究点,利用Monte Carlo仿真验证了种群智能优化算法求解资源分配优化目标函数的有效性。4.以提高对雷达网的干扰效果和编队突防能力为目标,在干扰资源最优分配的基础上开展突防航线的规划研究。将三维飞行空域量化为栅格+网格的两级模型,并对各网格内的航线段的安全性进行评估,包括地形对航线段的高度威胁和电子对抗环境中雷达网对各航线段的威胁。然后建立突防编队的机动性能约束模型,主要有最大航程、最小可调整长度、最大下降/上升角、最大转弯角、最小飞行高度以及末端固定攻击角度。最后基于飞行器最大生存机率及航程最短准则提出干扰机编队最优突防航线事先规划方法以及实时再规划方法。事先方法采用量子粒子优化及遗传算法的混合算法搜索航线节点,并引入三次非均匀B样条曲线插值的方法对航迹进行平滑;对于敌方作战部署不断调整的动态对抗环境,建立基于稀疏A*算法的局部航线实时再规划的方法。仿真结果表明,本文提出的航线规划方法可有效提高进攻编队在动态对抗环境中的成功突防概率。
袁超鹏[8]（2014）在《雷达网抗干扰效能评估》文中认为雷达组网可以提高雷达系统的抗干扰能力和生存能力，提供更优良的探测性能，因此受到越来越多的关注，雷达网抗干扰性能是衡量雷达网性能优劣的重要指标。如何准确、客观地评估雷达网的抗干扰性能，是雷达网非常关心的问题之一，本文主要研究了雷达网抗干扰效能评估指标集及评估方法问题。论文的主要工作如下：1.首先对雷达组网进行了简要的概述，主要介绍了组网的形式和特点、网络结构、组网的意义和关键技术四个方面；其次从雷达网的覆盖性能、预警性能和融合处理性能三个方面介绍了雷达网的相应指标并建立指标集，为评估方法确立了指标基础。2.基于建立的评估指标集，采用了模糊综合评估法、模糊物元分析法和最大离差与熵评估法三种传统的评估方法，对三种方面进行了理论分析，并建立了相应的雷达网抗干扰效能评估模型，通过实例评估仿真，评估结果表明三种方法在雷达网抗干扰效能评估中可实施性和可靠性。3.同时也采用了基于支持向量机和基于BP神经网络的机器学习评估方法，从另一个层面对雷达网抗干扰效能进行评估，对这两种方法进行了理论概述，并建立相应的评估模型，在实例仿真分析中，以模糊物元分析法的结果作为参考评估结果，通过仿真分析可以看出，这两种机器学习方法可有有效地对雷达网抗干扰效能进行客观、准确的评估。
李汉文[9]（2014）在《多雷达组网数据融合仿真平台及相关算法研究》文中提出以F22为代表的隐身目标具有隐身性好和机动性强等特点，是我国建立新一代国土防空预警网的重要挑战之一。采用多雷达组网方式能够从不同角度对空域进行探测，获取多方位的战场信息，综合利用信息融合技术能够提高对这类隐身目标的探测能力。为验证信息融合算法的性能及对网内资源进行有效管理，本文在带反馈的信息融合-资源管理对偶性结构的基础上，进行了多雷达组网仿真平台的方案设计及主要功能模块的实现，并针对雷达组网反隐身部署优化问题进行了算法研究。本文的主要研究工作如下：首先，介绍了课题的研究背景及意义，并对多雷达组网及分布式仿真技术国内外研究现状进行了综述。其次，在对雷达组网数据融合仿真系统进行需求分析基础上，基于高层体系结构进行了仿真系统总体框架设计，构成联邦的主要联邦成员包括目标、雷达、融合中心与传感器管理等，描述了各主要联邦成员的功能及输入输出接口。基于Mak rti软件实现了这些模块的功能，建立了多雷达组网数据融合仿真软件平台，并进行了相关算法移植与测试。再次，为实现对雷达网静态管理，进行了多雷达组网反隐身优化部署研究。首先建立了单雷达探测隐身目标的简化模型，然后针对反隐身背景建立了两级布站优化指标，提出了一种融合粒子群和鲍威尔搜索法的优化算法对组网雷达部署优化问题进行求解。通过仿真比较分析了粒子群算法与本文提出算法的性能，验证提出算法的有效性。最后，对本文进行总结。
欧阳小安[10]（2013）在《对多威胁信号的干扰功率管理技术研究》文中进行了进一步梳理随着信息技术的发展及其在军事斗争中的应用，现代战争已进入电子战、信息战时代。而电子战中最重要和最具有挑战性方面的内容就是电子对抗，主要就是电子干扰技术。按照干扰信号的作用原理可将有源干扰分为压制性干扰和欺骗性干扰。在一场现代的战争中，谁要是能在电子对抗中占有优势，它就基本上能影响战争的胜负。作为战争中重要的一部分，若想在一个系统中完成干扰的一系列复杂过程，就必须采用功率管理技术，否则电子干扰系统的干扰效能就很低。功率管理主要用在频域、时域、空域和功率域中，特别是在空域、频域、时域资源共享的基础上，采用最优的功率管理方式，以达到最佳的干扰效果。我们知道，在很多情况下，干扰的功率管理也就是对干扰资源的管理。在本文中我们研究了几种对雷达干扰资源的分配算法，对最大元素资源分配算法进行了仔细的研究，得出这是一种不错的资源分配方法。是在Visual Studio2008开发环境中进行编程、编译，并采用Qt开发框架搭建仿真界面，通过改变界面上的输入参数就能生成不同的干扰效能矩阵，通过最大元素法实现对干扰资源的最佳分配。最后，讨论了现在应用越来越广泛的雷达组网及对它进行干扰的功率优化分配，根据雷达网不同的融合规则进行不同的功率分配，以达到最好的干扰效果。
二、现代雷达网干扰仿真技术的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、现代雷达网干扰仿真技术的研究（论文提纲范文）
（1）复杂环境下组网雷达数据关联与融合方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 组网雷达数据关联与融合现状及发展趋势 |
| 1.2.2 复杂环境下组网雷达数据关联与融合现状及发展趋势 |
| 1.3 本文主要内容及结构安排 |
| 第二章 数据关联与融合算法的理论分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数据关联算法 |
| 2.2.1 点迹-点迹关联 |
| 2.2.2 点迹-航迹关联 |
| 2.2.3 航迹-航迹关联 |
| 2.3 数据融合算法 |
| 2.3.1 集中式融合 |
| 2.3.2 分布式融合 |
| 2.3.3 D-S证据理论数据融合 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于数据关联与融合的非协同干扰对抗方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于数据关联抗距离多假目标干扰的方法 |
| 3.2.1 多站雷达系统和量测模型 |
| 3.2.2 鉴别算法及其理论分析 |
| 3.2.3 仿真实验及分析 |
| 3.3 基于数据融合抗距离波门拖引干扰的方法 |
| 3.3.1 多站雷达系统和量测模型 |
| 3.3.2 鉴别算法及其理论分析 |
| 3.3.3 MCI融合算法的理论分析 |
| 3.3.4 仿真实验及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于数据关联与融合的协同干扰对抗方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 单雷达真假航迹特征 |
| 4.3 雷达网真假航迹特征 |
| 4.3.1 协同干扰误差分析 |
| 4.3.2 基于修正法的雷达网总体关联距离 |
| 4.4 基于多特征融合的真假航迹鉴别方法 |
| 4.5 仿真实验及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文总结 |
| 5.2 本文展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）基于非均匀间歇采样的雷达有源干扰样式及策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.3 主要研究内容及结构安排 |
| 第2章 雷达有源干扰及常用智能优化算法介绍 |
| 2.1 数字射频存储(DRFM)技术 |
| 2.2 雷达有源干扰样式 |
| 2.2.1 灵巧噪声干扰 |
| 2.2.2 移频叠加干扰 |
| 2.2.3 线性移频干扰 |
| 2.3 干扰资源分配常用智能优化算法 |
| 2.3.1 遗传算法 |
| 2.3.2 粒子群算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 一种基于非均匀间歇采样的新型干扰样式 |
| 3.1 间歇采样干扰 |
| 3.2 基于非均匀间歇采样的压制干扰 |
| 3.2.1 压制干扰信号采样脉冲串的产生方式 |
| 3.2.2 压制干扰信号的产生方式 |
| 3.3 基于非均匀间歇采样的欺骗干扰 |
| 3.3.1 欺骗干扰信号采样脉冲串的产生方式 |
| 3.3.2 欺骗干扰的产生方式 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于改进灰狼优化算法的干扰资源分配研究 |
| 4.1 干扰资源分配 |
| 4.1.1 干扰资源分配模型 |
| 4.1.2 干扰资源分配目标函数的选取 |
| 4.1.3 干扰资源分配约束条件 |
| 4.2 基于改进灰狼优化算法的干扰资源分配方案研究 |
| 4.2.1 灰狼优化算法介绍及其运算流程 |
| 4.2.2 改进灰狼优化算法及其运算流程 |
| 4.3 基于改进灰狼优化算法的干扰资源分配仿真效果分析 |
| 4.3.1 空间对抗场景 |
| 4.3.2 改进灰狼优化算法仿真分析 |
| 4.3.3 算法仿真效果对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于非均匀间歇采样的干扰样式硬件实现 |
| 5.1 雷达有源干扰硬件系统介绍 |
| 5.1.1 系统结构 |
| 5.1.2 单机结构 |
| 5.2 基于非均匀间歇采样的干扰样式软件程序实现 |
| 5.2.1 侦察模块 |
| 5.2.2 干扰模块 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）相控阵雷达及组网抗有源假目标与虚假航迹方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要缩略词对照表 |
| 主要符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 相控阵雷达及组网有源干扰研究现状 |
| 1.2.1 有源多假目标干扰研究现状 |
| 1.2.2 虚假航迹干扰现状 |
| 1.3 相控阵雷达及组网抗有源欺骗干扰研究现状 |
| 1.3.1 有源欺骗干扰反对抗研究现状 |
| 1.3.2 相控阵雷达网抗有源欺骗干扰现状 |
| 1.3.3 有源欺骗干扰反对抗方法研究现状 |
| 1.4 本文的主要内容与结构 |
| 第二章 相控阵雷达及组网有源多假目标及虚假航迹干扰机理分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相控阵雷达及组网信号/信息处理流程 |
| 2.2.1 相控阵雷达信号/信息处理流程 |
| 2.2.2 相控阵雷达组网信号/信息处理流程 |
| 2.3 有源多假目标干扰机理分析 |
| 2.3.1 全脉冲/示样脉冲随机转发多假目标干扰 |
| 2.3.2 灵巧噪声干扰 |
| 2.3.3 间歇采样干扰 |
| 2.3.4 频谱弥散干扰 |
| 2.3.5 结论 |
| 2.4 虚假航迹干扰产生及作用机理 |
| 2.4.1 旁瓣假目标虚假航迹干扰产生机理 |
| 2.4.2 多机协同虚假航迹干扰 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 相控阵雷达信号处理维度抗有源多假目标干扰方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于时频分析的干扰样式识别 |
| 3.2.1 FrFT域特征提取 |
| 3.2.2 ZAM域特征提取 |
| 3.2.3 有源多假目标干扰样式识别算法小结 |
| 3.2.4 仿真实验与结论 |
| 3.3 捷变频相控阵雷达基于自适应滤波的灵巧噪声干扰抑制方法 |
| 3.4 基于ZAM-MVDR自适应滤波的间歇采样干扰抑制 |
| 3.4.1 干扰时序参数估计 |
| 3.4.2 自适应滤波器设计 |
| 3.4.3 仿真实验与结论 |
| 3.5 基于高阶旋转角度下自适应滤波的SMSP干扰抑制 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 相控阵雷达信号处理维度抗虚假航迹方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 转发式干扰机指纹特征分析 |
| 4.2.1 干扰机指纹特征产生机理分析 |
| 4.2.2 干扰机功率放大器特性分析 |
| 4.2.3 功率放大器特征提取 |
| 4.3 旁瓣假目标特征分析 |
| 4.4 基于ABORT检测理论的干扰识别方法 |
| 4.4.1 ABORT检测器基本原理 |
| 4.4.2 干扰机指纹特征识别方法 |
| 4.4.3 旁瓣假目标鉴别方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 相控阵雷达及组网信息融合维度抗有源多假目标及虚假航迹干扰方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于分布式压缩感知的随机转发多假目标干扰反对抗方法 |
| 5.2.1 信号模型 |
| 5.2.2 基于DCS的干扰抑制方法 |
| 5.2.3 仿真实验与结论 |
| 5.3 基于D-S证据理论的帧间信息融合抗虚假航迹干扰方法 |
| 5.3.1 虚假航迹特征提取 |
| 5.3.2 基于D-S证据理论的虚假航迹鉴别方法 |
| 5.3.3 仿真实验与结论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 新体制阵列雷达抗虚假航迹干扰方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 频率分集阵列基本原理 |
| 6.2.1 新体制阵列发射信号模型 |
| 6.2.2 新体制阵列雷达目标回波信号模型 |
| 6.2.3 新体制阵列转发式干扰信号模型 |
| 6.3 基于SIR-TBD的新体制阵列虚假航迹抑制方法 |
| 6.3.1 信号模型 |
| 6.3.2 SIR-TBD抗干扰性能分析 |
| 6.3.3 FDA-MIMO-TBD联合抗干扰方法 |
| 6.3.4 算法小结 |
| 6.3.5 仿真实验与结论 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 本文主要工作与贡献 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 A：公式(3-21)推导具体过程 |
| 附录 B：引理1证明 |
| 附录 C：Volterra级数核函数表 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（4）对组网雷达的协同干扰技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 雷达干扰样式的研究现状 |
| 1.2.2 组网雷达协同干扰技术研究现状 |
| 1.2.3 干扰资源优化分配研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容与章节安排 |
| 第二章 雷达干扰样式的研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 对调频斜率捷变脉压雷达的分段卷积转发干扰研究 |
| 2.2.1 移频干扰模型 |
| 2.2.2 分段转发干扰原理及信号分析 |
| 2.2.3 分段卷积转发干扰方法 |
| 2.2.4 仿真实验及结果分析 |
| 2.3 基于OS-CFAR的脉压雷达多假目标压制干扰 |
| 2.3.1 对OS-CFAR检测的多假目标产生方法 |
| 2.3.2 干扰参数设置 |
| 2.3.3 仿真实验及结果分析 |
| 2.4 具有移频特征消隐多载波干扰 |
| 2.4.1 基于OS-CFAR检测的移频特征消隐多载波干扰产生方法 |
| 2.4.2 干扰参数设置 |
| 2.4.3 仿真实验及结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于压制效果的检测级协同干扰研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 检测级协同干扰的分类 |
| 3.3 检测级协同干扰下单雷达检测性能分析 |
| 3.3.1 干扰条件下雷达恒虚警率检测模型 |
| 3.3.2 协同干扰产生方法 |
| 3.3.3 仿真实验及结果分析 |
| 3.4 检测级协同干扰对组网雷的压制干扰效果分析 |
| 3.4.1 协同干扰下组网雷达检测概率计算模型 |
| 3.4.2 仿真实验及结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于相关处理的数据级航迹欺骗干扰研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 组网雷达数据处理抗干扰方法 |
| 4.2.1 集中式组网雷达数据处理抗干扰方法 |
| 4.2.2 分布式组网雷达数据处理抗干扰方法 |
| 4.3 对集中式组网雷达的航迹欺骗干扰研究 |
| 4.3.1 二维空间下航迹欺骗干扰模型 |
| 4.3.2 不确定误差对航迹欺骗干扰的影响 |
| 4.3.3 对偏差的补偿控制方法 |
| 4.3.4 仿真实验及结果分析 |
| 4.4 对分布式组网雷达的航迹欺骗干扰研究 |
| 4.4.1 三维空间下航迹欺骗干扰模型 |
| 4.4.2 不确定误差对航迹欺骗干扰的影响 |
| 4.4.3 对偏差的补偿控制方法 |
| 4.4.4 仿真实验及结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 对组网雷达的协同干扰资源优化分配 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于压制概率的干扰资源分配模型 |
| 5.2.1 不同干扰方式对雷达网检测的影响分析 |
| 5.2.2 干扰分配模型的建立 |
| 5.2.3 干扰效能矩阵和目标函数的建立 |
| 5.3 基于改进遗传算法的协同干扰资源分配方法 |
| 5.3.1 改进型遗传算法模型求解步骤 |
| 5.3.2 实例分析与仿真实验 |
| 5.4 基于改进布谷鸟算法的协同干扰资源分配方法 |
| 5.4.1 标准布谷鸟算法理论框架 |
| 5.4.2 改进布谷鸟算法 |
| 5.4.3 实例分析与仿真实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 本文的主要成果和创新点 |
| 6.2 进一步研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（5）协同突防干扰策略分配算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 协同干扰效果评估技术的研究现状 |
| 1.2.2 协同干扰策略制定技术的研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 协同干扰样式及干扰评估准则的研究 |
| 2.1 有源遮盖性干扰样式的种类、干扰作用原理和特点 |
| 2.1.1 有源遮盖性干扰样式的种类 |
| 2.1.2 干扰信号的积累原理、条件和可积累噪声 |
| 2.1.3 遮盖性干扰作用原理和干扰现象 |
| 2.1.4 遮盖性干扰仿真分析 |
| 2.2 多假目标欺骗干扰 |
| 2.2.1 欺骗性干扰的条件 |
| 2.2.2 多假目标叠加转发干扰 |
| 2.2.3 多假目标干扰仿真分析 |
| 2.2.4 多假目标干扰距离影响因素 |
| 2.3 干扰评估准则 |
| 2.3.1 信息准则 |
| 2.3.2 评估准则的优缺点对比 |
| 2.4 干扰效果评估指标与评估准则的关系 |
| 2.4.1 检测概率与接收信息量 |
| 2.4.2 参数估计与接收信息量 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 协同干扰效果评估及干扰策略分配算法 |
| 3.1 雷达威胁评估 |
| 3.1.1 评估指标体系 |
| 3.1.2 评估方法 |
| 3.2 干扰效果影响因素 |
| 3.2.1 时域因素 |
| 3.2.2 频域因素 |
| 3.2.3 空域因素 |
| 3.3 协同干扰效果评估指标 |
| 3.3.1 搜索阶段评估指标 |
| 3.3.2 组网雷达定位性能评估指标 |
| 3.3.3 组网雷达跟踪性能评估指标 |
| 3.4 协同干扰效果评估模型及目标函数计算方法 |
| 3.5 协同干扰策略分配算法-动态规划 |
| 3.5.1 动态规划模型的建立 |
| 3.5.2 动态规划策略分配算法分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于种群智能优化的协同干扰策略分配 |
| 4.1 协同干扰策略分配 |
| 4.1.1 协同干扰策略分配模型 |
| 4.1.2 干扰样式的确定 |
| 4.2 遗传算法及其改进 |
| 4.2.1 遗传算法原理 |
| 4.2.2 遗传算法的改进 |
| 4.3 粒子群算法及其改进 |
| 4.3.1 粒子群算法数学原理及模型 |
| 4.3.2 基于模拟退火的粒子群算法 |
| 4.4 协同突防干扰策略分配仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）面向雷达网分布式仿真的多线程交互技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 本论文研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 第2章 雷达网分布式仿真架构与建模 |
| 2.1 分布式架构设计 |
| 2.2 雷达网建模方法 |
| 2.2.1 离散事件仿真 |
| 2.2.2 雷达探测模型的事件处理 |
| 2.2.3 雷达探测模型的计算方法 |
| 2.3 雷达网仿真场景的实现 |
| 2.3.1 QualNet仿真流程 |
| 2.3.2 配置通信网络模型 |
| 2.3.3 配置雷达探测模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 多线程交互接口设计 |
| 3.1 接口框架 |
| 3.1.1 RTUI概述 |
| 3.1.2 接口的功能设计 |
| 3.2 接口报文交互 |
| 3.2.1 初始化报文 |
| 3.2.2 Get类报文 |
| 3.2.3 Set类报文 |
| 3.2.4 其他类型报文 |
| 3.3 接口的多线程处理设计 |
| 3.3.1 进程与线程概述 |
| 3.3.2 并发机制的实现方法 |
| 3.3.3 接口的内部处理结构 |
| 3.3.4 接口多线程处理的实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 雷达网仿真交互软件设计 |
| 4.1 Qt概述 |
| 4.2 仿真交互软件的多线程设计模式 |
| 4.2.1 设计模式 |
| 4.2.2 多线程机制的实现 |
| 4.3 动态控制模块的设计与实现 |
| 4.3.1 动态控制软件的功能框架 |
| 4.3.2 动态控制软件的工作流程 |
| 4.3.3 动态控制软件的实现 |
| 4.4 节点态势模块的设计与实现 |
| 4.4.1 节点态势软件的功能框架 |
| 4.4.2 节点态势软件的工作流程 |
| 4.4.3 节点态势软件的实现 |
| 4.5 全局态势模块的设计与实现 |
| 4.5.1 全局态势软件的功能框架 |
| 4.5.2 全局态势软件的工作流程 |
| 4.5.3 全局态势软件的实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 实验与测试 |
| 5.1 测试用例 |
| 5.2 功能测试 |
| 5.2.1 修改雷达参数 |
| 5.2.2 修改通信参数 |
| 5.2.3 雷达干扰加载 |
| 5.2.4 通信干扰加载 |
| 5.3 接口可靠性测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（7）对雷达网的多机伴随式协同干扰技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 对雷达网的多机伴随式协同干扰中的关键技术 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 雷达网干扰样式的研究现状 |
| 1.3.2 雷达网干扰效果评估技术的研究现状 |
| 1.3.3 干扰资源分配优化技术的研究现状 |
| 1.3.4 多机编队航线规划技术的研究现状 |
| 1.4 论文主要内容及结构安排 |
| 第二章 多机伴随式协同干扰样式研究 |
| 2.1 对雷达干扰的基本样式 |
| 2.1.1 压制干扰样式 |
| 2.1.1.1 随机噪声压制干扰 |
| 2.1.1.2 灵巧噪声调频压制干扰 |
| 2.1.1.3 灵巧噪声卷积压制干扰 |
| 2.1.1.4“密集假目标”压制干扰 |
| 2.1.2 欺骗干扰样式 |
| 2.1.2.1 拖引欺骗干扰 |
| 2.1.2.2 点迹/航迹欺骗干扰 |
| 2.1.2.3 两点源角度干扰 |
| 2.2“有序密集假目标”压制干扰 |
| 2.2.1“有序密集假目标”压制CFAR检测的方法 |
| 2.2.2“有序密集假目标“压制干扰的调制参数 |
| 2.2.3“有序密集假目标”压制干扰的产生方式 |
| 2.2.4 仿真分析 |
| 2.3 多机伴随式协同干扰 |
| 2.3.1 协同干扰的定义 |
| 2.3.1.1 多机功能级协同 |
| 2.3.1.2 多机信号级协同 |
| 2.3.2 噪声联合的协同压制干扰 |
| 2.3.2.1 协同方式 |
| 2.3.2.2 干扰效果分析 |
| 2.3.2.3 仿真验证 |
| 2.3.3“密集假目标”联合的协同压制干扰 |
| 2.3.3.1 协同方式 |
| 2.3.3.2 干扰效果分析 |
| 2.3.3.3 仿真验证 |
| 2.3.4“密集假目标”与噪声联合的协同压制干扰 |
| 2.3.4.1 协同方式 |
| 2.3.4.2 干扰效果分析 |
| 2.3.4.3 仿真验证 |
| 2.3.5 多机协同的空间假目标欺骗干扰 |
| 2.3.5.1 协同方式 |
| 2.3.5.2 干扰效果分析 |
| 2.3.5.3 仿真验证 |
| 2.3.6 伴随式多干扰机对雷达网的协同干扰 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 雷达网特性及多机伴随式协同干扰效果评估技术 |
| 3.1 雷达网特性 |
| 3.1.1 雷达组网方式 |
| 3.1.1.1 集中式 |
| 3.1.1.2 分布式 |
| 3.1.1.3 多基地 |
| 3.1.2 雷达网关键处理环节及主要性能指标 |
| 3.1.2.1 目标检测环节 |
| 3.1.2.2 目标定位环节 |
| 3.1.2.3 目标跟踪环节 |
| 3.2 单干扰机对单部雷达的干扰效果评估技术 |
| 3.2.1 基于雷达主要性能指标的单对单干扰效果评估总体目标函数 |
| 3.2.2 单对单干扰效果评估总体目标函数计算方法 |
| 3.2.2.1 干扰效果评估准则 |
| 3.2.2.2 干扰机对雷达各指标干扰效能值 |
| 3.2.2.3 雷达各指标干扰效能值的隶属度函数 |
| 3.2.2.4 雷达各指标干扰效能值的权重 |
| 3.3 伴随式干扰机编队对雷达网的干扰效果评估技术 |
| 3.3.1 干扰对抗场景 |
| 3.3.2 基于雷达网主要性能指标的网对网干扰效果评估总体目标函数 |
| 3.3.3 编队对网干扰效果评估总体目标函数计算方法 |
| 3.3.3.1 多干扰机对抗下单部雷达的目标信干比 |
| 3.3.3.2 多干扰机对雷达网各指标的干扰效能值 |
| 3.3.3.3 雷达网各指标干扰效能值的隶属度函数和权重 |
| 3.3.4 基于进攻航线的干扰效果评估模型 |
| 3.3.5 干扰机编队对雷达网干扰效果评估仿真实例 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于干扰效果评估的多机伴随式协同干扰资源分配优化技术 |
| 4.1 干扰资源分配模型及目标函数 |
| 4.1.1 干扰资源分配模型 |
| 4.1.1.1 干扰对象分配 |
| 4.1.1.2 干扰样式选取 |
| 4.1.2 干扰资源静态分配优化目标函数及约束条件 |
| 4.1.3 基于突防编队航线段安全值的干扰资源分配优化目标函数 |
| 4.2 基于群体智能优化算法的目标函数最优解计算方法 |
| 4.2.1 种群智能优化算法 |
| 4.2.1.1 遗传算法 |
| 4.2.1.2 粒子群算法 |
| 4.2.1.3 量子粒子群算法 |
| 4.2.1.4 算法的性能比较 |
| 4.2.2 目标函数最优解计算方法 |
| 4.3 干扰资源优化分配实例 |
| 4.3.1 空间对抗场景 |
| 4.3.2 优化算法初始参数 |
| 4.3.3 分配方式优化结果及算法性能比较 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 电子对抗环境中的多机伴随式进攻编队航线规划技术 |
| 5.1 电子对抗环境中的三维航线安全性评估技术 |
| 5.1.1 数字地形图 |
| 5.1.2 三维航线模型 |
| 5.1.2.1 节点法模型 |
| 5.1.2.2 边线法模型 |
| 5.1.2.3 栅格+网格法模型 |
| 5.1.3 航线安全性影响因素 |
| 5.1.3.1 航程威胁 |
| 5.1.3.2 地形威胁 |
| 5.1.3.3 电子对抗环境中的雷达网威力 |
| 5.1.3.4 编队机动性能 |
| 5.1.4 航线安全性评估技术 |
| 5.1.4.1 威胁要素查找表 |
| 5.1.4.2 航线安全性评估 |
| 5.1.4.3 仿真分析 |
| 5.2 基于智能优化算法的三维航线事先规划技术 |
| 5.2.1 电子对抗环境中的航线事先规划技术概述 |
| 5.2.2 电子对抗环境中的航线事先规划的目标函数 |
| 5.2.3 混合种群智能优化算法 |
| 5.2.3.1 混合优化算法概述 |
| 5.2.3.2 算法求解步骤 |
| 5.2.4 仿真分析 |
| 5.3 基于启发式算法的三维航线实时再规划技术 |
| 5.3.1 电子对抗环境中的航线实时再规划技术概述 |
| 5.3.2 电子对抗环境中的航线实时再规划模型 |
| 5.3.3 电子对抗环境中的航线实时再规划目标函数 |
| 5.3.4 动态SAS搜索算法 |
| 5.3.4.1 算法改进说明 |
| 5.3.4.2 动态SAS算法求解步骤 |
| 5.3.5 仿真分析 |
| 5.4 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 博士研究生期间发表论文情况 |
| 致谢 |
（8）雷达网抗干扰效能评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 第二章 雷达网概述及抗干扰评估指标集 |
| 2.1 雷达组网概述 |
| 2.1.1 雷达组网的形式及特点 |
| 2.1.2 雷达组网的网络结构 |
| 2.1.3 雷达组网的意义 |
| 2.2 雷达网抗干扰评估指标集 |
| 第三章 传统雷达网抗干扰效能评估方法 |
| 3.1 模糊综合评估方法 |
| 3.1.1 建立因素集及规范化处理 |
| 3.1.2 层次分析法建立权重集 |
| 3.1.3 计算总目标合成权值 |
| 3.1.4 模糊综合评估算法 |
| 3.2 模糊物元分析综合评估方法 |
| 3.2.1 模糊物元基本概念 |
| 3.2.2 模糊物元评估模型 |
| 3.3 最大离差与熵评估方法 |
| 3.3.1 规范化处理 |
| 3.3.2 最大离差与熵确定权值 |
| 3.3.3 综合评估 |
| 3.4 实例仿真分析 |
| 3.4.1 模糊综合评估方法仿真分析 |
| 3.4.2 模糊物元分析法仿真分析 |
| 3.4.3 最大离差与熵评估方法仿真分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于机器学习的雷达网综合评估方法 |
| 4.1 支持向量机评估方法 |
| 4.1.1 支持向量机原理 |
| 4.1.2 支持向量机评估模型 |
| 4.2 神经网络综合评估方法 |
| 4.2.1 神经网络评估原理 |
| 4.2.2 BP 神经网络原理 |
| 4.2.3 BP 神经网络评估模型 |
| 4.3 实例仿真分析 |
| 4.3.1 支持向量机仿真分析 |
| 4.3.2 BP 神经网络仿真分析 |
| 4.4 评估方法对比 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 研究生在读期间的研究成果 |
（9）多雷达组网数据融合仿真平台及相关算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多雷达组网 |
| 1.2.2 分布式仿真技术 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 第2章 多雷达组网数据融合仿真平台设计 |
| 2.1 高层体系结构概述 |
| 2.2 仿真平台总体设计 |
| 2.2.1 系统模型设计 |
| 2.2.2 OMT 部分表格设计 |
| 2.2.3 主要联邦输入输出设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 多雷达组网仿真系统实现 |
| 3.1 目标联邦 |
| 3.1.1 RCS 起伏特性 |
| 3.1.2 运动模型 |
| 3.2 雷达联邦 |
| 3.2.1 功能模拟 |
| 3.2.2 主要模块计算 |
| 3.3 融合中心联邦 |
| 3.3.1 结构模型 |
| 3.3.2 常用跟踪算法比较及调用方式 |
| 3.4 效果评估联邦 |
| 3.5 传感器管理联邦 |
| 3.6 仿真平台测试 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 雷达组网反隐身优化部署研究 |
| 4.1 单雷达探测隐身目标模型 |
| 4.2 部署指标 |
| 4.3 部署数学模型及优化方法 |
| 4.3.1 数学模型建立 |
| 4.3.2 基于改进粒子群算法的优化部署研究 |
| 4.4 仿真结果分析 |
| 4.4.1 仿真环境参数设定 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 1 |
| 附录 2 |
| 附录 3 |
（10）对多威胁信号的干扰功率管理技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 雷达干扰资源分配原则 |
| 1.2.2 雷达干扰资源分配算法 |
| 1.3 本文所做的主要工作 |
| 第二章 功率管理技术的概述 |
| 2.1 功率管理的概念与需求 |
| 2.1.1 功率管理的概念 |
| 2.1.2 功率管理的需求 |
| 2.2 功率管理的分类和作用原理 |
| 2.2.1 频域管理 |
| 2.2.2 时域管理 |
| 2.2.3 空域管理 |
| 2.2.4 幅域功率和极化管理 |
| 2.3 干扰资源管理的控制和优化分配 |
| 2.3.1 干扰资源的管理和控制 |
| 2.3.2 干扰资源的优化分配 |
| 2.3.3 干扰资源的最佳分配过程 |
| 第三章 基于功率管理的干扰原理和噪声调制技术 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 雷达干扰方程 |
| 3.2.1 接收机接收的有用信号功率 |
| 3.2.2 接收机接收的干扰功率 |
| 3.2.3 干扰方程 |
| 3.2.4 从功率管理角度讨论干扰方程 |
| 3.3 基于功率管理的噪声调制技术 |
| 3.3.1 直接射频噪声干扰 |
| 3.3.2 噪声调频干扰 |
| 3.3.3 噪声调幅干扰 |
| 3.4 欺骗性干扰 |
| 第四章 电子干扰资源的分配算法 |
| 4.1 管理方法的流程 |
| 4.2 对多威胁目标干扰的方法 |
| 4.2.1 多目标干扰方式 |
| 4.2.2 时分法多目标干扰 |
| 4.2.3 时分法多目标干扰的改进方法 |
| 4.2.4 频分法多目标干扰 |
| 4.2.5 结论 |
| 4.3 对雷达干扰决策影响因素 |
| 4.4 最大元素法资源分配分析 |
| 4.4.1 干扰效能矩阵的建立 |
| 4.4.2 最大元素法求基本解 |
| 4.4.3 干扰效能评估 |
| 4.4.4 最佳分配方式仿真 |
| 4.5 对雷达组网干扰的分析 |
| 4.5.1 融合检测概率PD的确定 |
| 4.5.2 典型融合规则 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 结束语 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、现代雷达网干扰仿真技术的研究（论文参考文献）
- [1]复杂环境下组网雷达数据关联与融合方法研究[D]. 龚玉凯. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [2]基于非均匀间歇采样的雷达有源干扰样式及策略研究[D]. 李惠东. 哈尔滨工程大学, 2020(05)
- [3]相控阵雷达及组网抗有源假目标与虚假航迹方法研究[D]. 赵源. 电子科技大学, 2019(01)
- [4]对组网雷达的协同干扰技术研究[D]. 柳向. 国防科技大学, 2019(01)
- [5]协同突防干扰策略分配算法的研究[D]. 杨帅. 哈尔滨工程大学, 2019(08)
- [6]面向雷达网分布式仿真的多线程交互技术[D]. 武侃. 北京理工大学, 2016(11)
- [7]对雷达网的多机伴随式协同干扰技术研究[D]. 张养瑞. 北京理工大学, 2015(03)
- [8]雷达网抗干扰效能评估[D]. 袁超鹏. 西安电子科技大学, 2014(11)
- [9]多雷达组网数据融合仿真平台及相关算法研究[D]. 李汉文. 杭州电子科技大学, 2014(09)
- [10]对多威胁信号的干扰功率管理技术研究[D]. 欧阳小安. 西安电子科技大学, 2013(01)