[发明专利]一种智能化综合抗主副瓣干扰系统及方法

权利要求书

1.一种智能化综合抗主副瓣干扰系统的抗干扰方法，该方法用于操作智能化综合抗主副瓣干扰系统，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，智能化处理单元的雷达控制模块对雷达天线阵面执行功能设置，在雷达天线阵面形成多个探测波束和多个欺骗波束；

步骤2，综合抗干扰处理模块通过宽带侦收通道侦测干扰环境，结合窄带探测通道侦收的信号，提取多种干扰信号特征；针对所述的干扰信号特征，把所提取的干扰信号特征存入干扰特征库，建立干扰样式和干扰特征的对应关系；

步骤3，综合抗干扰处理模块对所接收的干扰信号进行精细化干扰分类，从干扰信号特征库获得对应的干扰信号特征信息，和抗干扰算法库存储的抗干扰算法生成与所接收的干扰信号特征信息对应的反干扰措施；

步骤3.1，所述的干扰信号进行精细化干扰分类把干扰信号分为十种样式：

⑴副瓣连续波干扰；

⑵副瓣脉冲干扰；

⑶连续波干扰为主和脉冲干扰为辅的第一类复合副瓣干扰；

⑷脉冲干扰为主和连续波干扰为辅的第二类复合副瓣干扰；

⑸连续波和脉冲干扰强度及占比相当的第三类复合副瓣干扰；

⑹主瓣连续波干扰；

⑺主瓣转发式干扰；

⑻连续波干扰为主和转发式干扰为辅第一类复合主瓣干扰；

⑼转发式干扰为主和连续波干扰为辅的第二类复合主瓣干扰；

⑽连续波和转发式干扰强度及占比相当的第三类复合主瓣干扰；

步骤3.2，将宽带侦收和窄带探测通道提取的干扰特征参数，作为贝叶斯神经网络的输入，构建一个由贝叶斯神经网络构成的有源干扰信号分类器，用贝叶斯神经网络对有源干扰信号进行识别，先要对整个贝叶斯神经网络进行训练，不同类型的干扰信号输入训练好的贝叶斯神经网络，使网络的输出达到要求的误差范围内，然后，再将未知类干扰信号输入贝叶斯神经网络中，对干扰信号的类型进行判别；

步骤4，综合抗干扰处理模块依据干扰环境认知，波形设计和算法设计，自适应的提供反干扰措施，实现雷达对干扰的自适应综合对抗；

其中，主动抗干扰措施包括：捷变频、欺骗、复杂波形；

主瓣干扰抑制方法包括：盲源分离算法、波形熵抗干扰算法、稀疏信号处理抗干扰算法、幅相解析重构算法、点迹滤波抗干扰算法；

针对副瓣干扰抑制方法包括：副瓣对消、副瓣匿影、点迹滤波算法；

对于被动主瓣抗干扰措施，算法顺序的选择取决于系统判断出的干扰类型：

步骤4.1，判断干扰为主瓣连续波干扰，则

步骤4.11，采用盲源分离算法，执行干扰抑制效果评估；

步骤4.12，干扰抑制效果低于阈值，采用基于稀疏处理的干扰抑制算法和基于幅相解析重构的干扰抑制算法；

步骤4.2，判断为主瓣转发式干扰，采用幅相解析重构算法、波形熵抗干扰算法和/或点迹滤波抗干扰算法；

步骤4.3，判断为第一类复合主瓣干扰，则

步骤4.31，采用盲源分离算法，执行干扰抑制效果评估；

步骤4.32，采用波形熵抗干扰算法和点迹滤波抗干扰算法；执行干扰抑制效果评估；

步骤4.33，干扰抑制效果低于阈值，采用基于稀疏处理的干扰抑制算法和基于幅相解析重构的干扰抑制算法；

步骤4.4，判断为第二类复合主瓣干扰，则

步骤4.41，采用波形熵抗干扰算法和点迹滤波抗干扰算法，执行干扰抑制效果评估；

步骤4.42，采用盲源分离算法；执行干扰抑制效果评估；

步骤4.43，干扰抑制效果低于阈值，采用基于稀疏处理的干扰抑制算法和基于幅相解析重构的干扰抑制算法；

步骤4.5，判断为第三类复合主瓣干扰，回到步骤4.3；

步骤5，综合抗干扰处理模块执行干扰对抗效果评估与自适应抗干扰措施优化，根据对干扰对抗效果评估进一步优化和调整抗干扰措施。

2.如权利要求1所述的抗干扰方法，其特征在于：所述的步骤2中的干扰特征参数包括：主副瓣判决因子、脉压前时宽、脉压后时宽、频率、角度、干扰带宽、干扰重复频率、干扰信号形式、脉冲宽度、到达时间、干扰脉内调制参数和方差。

3.如权利要求2所述的抗干扰方法，其特征在于：所述的步骤5中综合抗干扰处理模块评估干扰对抗效果包括：

最终概率值的计算：

P(Y|X，L)＝∫P(Y|X，W)P(W|L)dW

其中Y为输出，它是一个10维向量，Y＝[y_1，y_2，…，y_10]，

y_i表示对应于10种干扰样式中的第i种干扰样式的概率；

X表示顺序连接的干扰特征参数向量，其中L表示训练样本集，

表示第i个训练样本特征向量，表示第i个训练样本对应各算法概率分布，N表示训练样本集中的所有样本；W表示神经网络的权重，

其中w_ij表示第i层第j个神经元的权重，N_w表示神经网络总层数，M_i表示第i层神经网络神经元个数；

P(Y|X，L)表示预测输出在输入X和神经网络权重W给定的条件下的条件概率，P(W|L)表示权重为W的后验分布，它表示为

P(W)表示权重的分布，P(L|W)表示训练样本集的似然函数，P(L)为边缘似然函数。