基于联合谱特征的极化阵列雷达目标检测技术

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61871385
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    66.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0112.雷达原理与技术
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Because of the large antenna gain in the main-lobe, it is very difficult to suppress the main-lobe interference received by radar receiver. Therefore how to mitigate this type of interference has been a much concerned research area in recent years. And many anti-jamming methods were proposed including polarization filtering, et al. However, when there are multiple interference sources occurring in the radar main-lobe, the signal difference between the target returns and the interference in the time-frequency-spatial-polarization domain decreases largely..The performance of the traditional methods based on Signal-Interference-Noise-Ratio(SINR) is limited. Furthermore, with the rapid increase of the number of civilian RF interference sources in the same-frequency-band and the promoted application of the cooperative jamming in the field of electronic warfare, the threat of multi-source main-lobe interference has been a realistic challenge..For the main-lobe interference problem, using the polarization array radar system and the technology approache of “feature identification” in this project, the target detection method based on the polarization-space spectrum feature are studied. This study will provide strong support for low-band radars to adapt to the complex electromagnetic environment superposed civilian RF interference and for intelligence/guidance radars to mitigate the main-lobe multi-source interference.
主瓣干扰从雷达天线主瓣进入雷达接收机,具有接收增益大的主要特点,极大地增加了抑制难度,受到雷达界的普遍关注,包括极化滤波等在内的诸多手段先后被提出,并取得了一定的进展。但是,由主瓣内同时存在多个干扰形成的主瓣多点源干扰,其与雷达目标的时-频-空-极化域差异被进一步压缩,传统基于SINR(信干噪比)的技术路线已很难进行有效抑制,随着民用射频干扰数量的迅速增长、电子对抗领域协同干扰技术的普及和应用,主瓣多点源干扰已成为一种重大威胁。本项目针对主瓣多点源干扰,立足于极化阵列雷达体制,采用“特征鉴别”的技术路线进行目标检测,研究基于极化-空间谱特征的目标检测方法,为低波段雷达适应民用射频干扰环境、情报雷达/制导雷达对抗多源协同干扰提供有力支撑。

结项摘要

本项目研究背景是,主瓣多点源干扰成为雷达面临的瓶颈难题,亟待创新手段予以解决。在民用方面,随着人类用频活动日益频繁,雷达(尤其是低波段雷达)受射频干扰的影响越来越严重,而在军用方面,随着战场电子对抗的升级,各种伴随式、支援式干扰大规模协同突防的情况愈加普遍,这些情况使得雷达探测正面临着日益严重的主瓣多点源干扰威胁。.主瓣多点源干扰使得传统雷达抗干扰方法难以奏效,已成为制约防空反导、战略预警、精确打击武器系统作战效能的重要威胁,是雷达界面临的重大难题。本项目创新地提出“特征鉴别”的技术路线,把干扰、目标都作为“待鉴别信号”,进一步利用有源干扰与雷达目标的特征差异判定其二元属性,提供了解决主瓣多点源干扰中目标检测难题的新途径。.本项目基于“特征鉴别实现目标检测”的技术路线,主要研究内容包括三个方面:一是立足于极化阵列雷达体制,提出了基于极化-空间联合谱特征的主瓣多点源干扰鉴别、抑制方法和目标检测技术;二是研究了阵列天线误差对检测性能的影响;三是在主瓣紧邻干扰等复杂情形下目标检测技术方面,研究了极化阵列雷达的盲源分离信号处理技术,通过联合处理有效分离多个紧邻干扰信号和目标信号,实现目标检测。.本项目所提方法,可用于极化数字阵列雷达抑制多点源干扰,特别是主瓣多点源干扰,大大提升了雷达对抗复杂干扰环境的能力。通过在某型主战雷达上开展对抗实验(主瓣内多干扰),对录取数据的处理表明,该方法可有效抑制主瓣多点源干扰。.这一成果为破解主瓣多点源干扰中雷达目标探测难题提供了重要支撑,对于应对未来与强敌作战,适应复杂干扰环境雷达探测,具有重要的意义。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(1)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
通信化雷达探测技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    雷达学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    施龙飞;全源;范金涛;马佳智
  • 通讯作者:
    马佳智

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其他文献

复合编码同时极化测量方法研究
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  • 作者:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
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    10.12305/j.issn.1001-506x.2022.07.08
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    2022
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    施龙飞
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 通讯作者:
    肖顺平
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    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李棉全;施龙飞
  • 通讯作者:
    施龙飞

其他文献

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基于角度欺骗的编队协同探测与干扰技术
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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