为提高雷达系统在复杂电磁环境下的抗干扰能力,对雷达干扰对消系统及其自适应滤 波算法进行了分析,给出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法。该算法利用类Sigmoid函 数去调节步长,减少了运算量,并在类Sigmoid函数中利用误差信号的自相关值调整步长,从而 解决了算法较快的收敛速度与较小的稳态误差之间的矛盾,并且降低了算法对输入噪声的敏感 性。将该算法应用到自适应干扰对消系统中进行了计算机仿真验证,计算机仿真结果与理论分 析一致,表明了该算法具有一定的可行性和优越性。

采用频移调制的方式产生RGPO干扰，并定量分析它对LFM体制雷达的影响效应。按照脉冲重复周期为间隔，完成了动态的RGPO干扰演示，对从事雷达电子战领域研究的技术人员有一定的参考。

雷达 弹载 压制干扰 matlab

非常好用的常见雷达信号处理代码

里面有好多函数，可以自己选择不同的参数，产生不同的线性调频序列

图2．1 单通道幅度量化DRFM的结构原理 图2．1所示为简化了的单通道幅度量化DRFM的结构原理框图，它由下变 频部分、中频部分和上变频部分组成。根据粗测接收信号的频率调谐本振螂(叻， 使输入信号与本振信号混频后位于中频基带信号(腰)内，然后经过低通滤波器 (或带通滤波器)滤除混频产生的谐波信号；基带信号经A／D转换器量化和采 样转化为数字比特流，该数字信号存入存储器后，可对信号进行分析、变换；需 要复制并加以干扰调制输出时，从存储器中读出所存储的数据比特流对其进行必 要的幅相调制，然后经过D／A转换，再经过低通(或带通)滤波器滤除掉高次 分量后将其还原为中频基带信号；该中频信号与本振信号混频后，经过带通滤波 器输出。为了保证对原始信号复现的精确性，要求上变频和下变频使用同一本振。 对DRFM的各种工作方式的选择，可通过控制器产生相应的控制命令，以 完成各种不同的应用要求。为实现对宽带射频信号的数字存储，DRFM的采样速 率为纳秒级或更短。当DRFM中的存储器和外部(或内部)计算机连接时，还

利用非均匀间歇采样脉冲宽度和采样脉冲周期不固定的特点，研究了基于非均匀间歇采样的干扰样式的干扰效果。分析了均匀间歇采样与非均匀间歇采样2种干扰样式的干扰效果以及灵巧噪声干扰在均匀间歇采样方式下对线性调频(LFM)信号的干扰效果。通过分析可知：均匀间歇采样干扰仅具有欺骗效果，而非均匀间歇采样干扰不仅具有欺骗效果，还具有一定的压制效果；灵巧噪声干扰在均匀间歇采样方式下的信号幅度参差不齐，峰均比较高，而非均匀间歇采样干扰信号为恒包络信号，峰均比较低。MATLAB仿真结果表明，基于非均匀间歇采样的干扰样式与均匀间歇采样方式相比，可以实现更好地干扰效果，验证了理论分析的正确性，具有一定的工程价值。

65用于降低雷达干扰信号的影响的系统和方法_new.pdf

72用于减少雷达干扰信号的系统和方法_new.pdf

雷达干扰matlab代码LPI-雷达-波形识别 在过去十年中广泛出现的汽车雷达面临着各种干扰攻击。 利用低截获概率 (LPI) 雷达波形作为基本解决方案之一，需要在截获接收器上使用准确的波形识别器。 已经研究了许多用于 LPI 雷达波形识别的传统方法，但它们在信道条件恶化的情况下性能不足。 通过利用深度学习 (DL) 来捕获固有的无线电特性，我们开发了卷积神经网络 (CNN)，即 LPI-Net，用于自动雷达波形识别。 特别是，首先使用 Choi-Williams 分布通过时频分析来分析雷达信号。 随后，主要由三个复杂模块组成的 LPI-Net 被构建来学习时频图像的表征特征，其中每个模块都用前面的地图集合构建以获得特征多样性和跳跃连接以保持信息身份. 与源代码相关的研究论文现已发表在 . T. Huynh-The, V. -S. 多安，C.-H。 华，Q. -V。 范，T. -V。 Nguyen 和 D. -S. Kim，“使用 CWD-TFA 进行深度卷积网络的准确 LPI 雷达波形识别”，IEEE 无线通信快报，doi：10.1109/LWC.2021.3075880。 该存储库