来源 | 雷达学报

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类噪声干扰是雷达电子对抗中一种常见的宽带噪声干扰信号，通过在接收端与其它接收信号叠加，来压制或阻塞目标回波信号的接收，从而大幅降低雷达的接收灵敏度和检测概率。旁瓣对消器（SLC）是一种有效的对抗类噪声干扰方法，可以通过自适应数字波束形成（ADBF）技术来实现，不足之处是计算复杂度大，对硬件资源的要求也偏高。针对该问题，可以在SLC之前增加一个高性能的类噪声干扰检测器，进行预先判断，只有判定类噪声干扰存在时，才执行基于ADBF技术的SLC。

依据上述思路，中国科学院声学研究所郝程鹏研究员团队提出了两大类可同时检测多个类噪声干扰源的自适应方法。第一类方法基于模型阶数选择（MOS）准则和多族似然比检验（MLRT）准则进行设计，可以得到MOS类方法和MLRT方法，两种方法能够分别以级联形式和独立形式实现对类噪声干扰的检测以及干扰数量的准确估计；第二类方法是将迭代最小化稀疏学习算法应用于似然比检验得到，实现了对接收数据空域稀疏特性的高效利用，具有提升的类噪声干扰检测及参数估计能力，相较于第一类方法，能够额外提供干扰波达角度的估计信息。以上结果为后续的SLC干扰抑制提供了可靠的预警信息，增强了雷达平台的自我防护能力。郝程鹏研究员在2021年“雷达与信号处理技术及应用研讨会”上做了题为《多个类噪声干扰源自适应检测与参数估计》的报告，详细阐述了阶段性的研究成果及未来研究方向。

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