主瓣欺骗式干扰增加了雷达对真实目标的检测难度,是雷达抗干扰领域的研究重点。文中就一种空域-极化域-多脉冲域联合的盲源分离算法进行了研究。该算法以特征矩阵联合对角化(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-Matrices,JADE...主瓣欺骗式干扰增加了雷达对真实目标的检测难度,是雷达抗干扰领域的研究重点。文中就一种空域-极化域-多脉冲域联合的盲源分离算法进行了研究。该算法以特征矩阵联合对角化(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-Matrices,JADE)盲源分离算法为基础,利用空域-极化域的角度相位差和多脉冲域的多普勒频率相位差分离出目标和干扰。首先,利用多个阵元的空域信息和极化域信息构建正交极化通道;然后,利用不同脉冲间目标和干扰径向速度差带来的多普勒频率差构建三域联合接收阵列;最后,将三域维度构造的数据作为盲源分离的输入,分离出目标信号和欺骗式干扰。计算机仿真验证,该算法可以在干扰完全淹没目标信号时,利用任意一个维度产生的差异成功分离出目标和干扰信号。展开更多
文摘主瓣欺骗式干扰增加了雷达对真实目标的检测难度,是雷达抗干扰领域的研究重点。文中就一种空域-极化域-多脉冲域联合的盲源分离算法进行了研究。该算法以特征矩阵联合对角化(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-Matrices,JADE)盲源分离算法为基础,利用空域-极化域的角度相位差和多脉冲域的多普勒频率相位差分离出目标和干扰。首先,利用多个阵元的空域信息和极化域信息构建正交极化通道;然后,利用不同脉冲间目标和干扰径向速度差带来的多普勒频率差构建三域联合接收阵列;最后,将三域维度构造的数据作为盲源分离的输入,分离出目标信号和欺骗式干扰。计算机仿真验证,该算法可以在干扰完全淹没目标信号时,利用任意一个维度产生的差异成功分离出目标和干扰信号。
