第1章 緒論 1
1.1 引言 2
1.2 雷達(dá)抗干擾技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀 3
1.2.1 雷達(dá)時域抗干擾 3
1.2.2 雷達(dá)頻域抗干擾 3
1.2.3 雷達(dá)時頻域抗干擾 4
1.2.4 雷達(dá)空域抗干擾 4
1.2.5 雷達(dá)極化域抗干擾 5
1.2.6 雷達(dá)主動抗干擾 5
1.3 捷變雷達(dá)抗干擾技術(shù) 6
1.3.1 捷變雷達(dá)體制 6
1.3.2 捷變雷達(dá)信號處理 11
1.4 本書內(nèi)容安排 12
本章參考文獻(xiàn) 13
第2章 脈間頻率捷變雷達(dá) 17
2.1 脈間頻率捷變雷達(dá)體制與信號模型 18
2.1.1 步進(jìn)頻雷達(dá) 18
2.1.2 隨機步進(jìn)頻雷達(dá) 19
2.1.3 稀疏捷變頻雷達(dá) 20
2.2 頻率捷變的相參合成方法 22
2.2.1 基于壓縮感知的相參合成 22
2.2.2 捷變波形優(yōu)化設(shè)計 37
2.3 脈間頻率捷變抗密集假目標(biāo)干擾 42
2.3.1 捷變頻聯(lián)合Hough變換抗密集假目標(biāo)干擾 43
2.3.2 捷變頻聯(lián)合波形熵的密集假目標(biāo)干擾抑制算法 50
2.3.3 基于支持向量機的捷變頻雷達(dá)密集轉(zhuǎn)發(fā)干擾智能抑制方法 59
2.4 小結(jié) 70
本章參考文獻(xiàn) 71
第3章 脈內(nèi)頻率編碼雷達(dá) 74
3.1　脈內(nèi)頻率編碼 75
3.1.1 信號波形 75
3.1.2 模糊函數(shù) 76
3.2 時域抗間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾技術(shù) 78
3.2.1 間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾 79
3.2.2 靈巧噪聲干擾 79
3.2.3 時域間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾對抗 80
3.2.4 仿真實驗 83
3.3 時頻域抗間歇采樣技術(shù) 89
3.3.1 短時傅里葉變換 89
3.3.2 基于Otsu算法的干擾識別 89
3.3.3 時頻域間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾對抗 90
3.3.4 仿真實驗 92
3.4 分?jǐn)?shù)階域抗間歇采樣技術(shù) 94
3.4.1 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換 94
3.4.2 分?jǐn)?shù)階域間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾對抗 95
3.4.3 仿真實驗 98
3.5 基于MDCFT的間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾抑制技術(shù) 99
3.5.1 Chirp-Fourier變換 100
3.5.2 基于MDCFT的間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾抑制算法 101
3.5.3 仿真實驗 109
3.6 小結(jié) 117
本章參考文獻(xiàn) 117
第4章 稀疏頻率捷變聯(lián)合正交頻分復(fù)用雷達(dá) 118
4.1 SFA-OFDM雷達(dá)信號處理技術(shù) 119
4.1.1 SFA-OFDM雷達(dá)信號模型 119
4.1.2 基于IAA算法的高分辨距離合成 121
4.1.3 基于EM算法的高速多目標(biāo)參數(shù)估計 124
4.1.4 基于RANSAC算法的高速多目標(biāo)參數(shù)估計 131
4.2 分組SFA-OFDM雷達(dá)信號處理技術(shù) 136
4.2.1 分組SFA-OFDM雷達(dá)信號模型 136
4.2.2 脈內(nèi)子載波合成處理 138
4.2.3 基于IOMP算法的目標(biāo)距離-速度超分辨重構(gòu) 140
4.2.4 基于MUSIC算法的目標(biāo)距離-速度超分辨估計 148
4.3 小結(jié) 153
本章參考文獻(xiàn) 153
第5章 認(rèn)知捷變雷達(dá) 155
5.1 干擾感知技術(shù) 156
5.1.1 干擾信號模型 156
5.1.2 干擾識別技術(shù) 162
5.1.3 干擾參數(shù)提取技術(shù) 176
5.2 認(rèn)知捷變波形設(shè)計技術(shù) 178
5.2.1 頻域脈內(nèi)頻率編碼波形設(shè)計技術(shù) 178
5.2.2 時頻域脈內(nèi)頻率編碼波形優(yōu)化技術(shù) 182
5.3 小結(jié) 190
本章參考文獻(xiàn) 190
第6章 捷變頻雷達(dá)實時信號處理實現(xiàn) 194
6.1 脈間頻率捷變波形產(chǎn)生方法 195
6.1.1 本振跳變方法 195
6.1.2 基帶跳變方法 196
6.2 脈內(nèi)波形產(chǎn)生方法 197
6.2.1 基于DDS芯片的脈內(nèi)波形實現(xiàn)方法 197
6.2.2 基于FPGA的脈內(nèi)波形實現(xiàn)方法 200
6.3 稀疏重構(gòu)的實時處理 203
6.3.1 尋找原子支撐集 204
6.3.2 QR分解 208
6.3.3 更新殘差 215
6.3.4 求目標(biāo)稀疏解 217
6.4 小結(jié) 219
本章參考文獻(xiàn) 219
主要符號 221
縮略語 222