【雷达干扰】雷达干扰对目标检测的影响附Matlab代码

原创于 2025-12-14 21:55:37 发布 · 916 阅读

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#目标检测 #matlab #人工智能

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🔥 内容介绍

在现代电子战的复杂舞台上，雷达干扰无疑占据着举足轻重的地位，堪称改变战场态势的关键力量。从本质上讲，雷达干扰是指运用各类手段对目标雷达的正常工作进行干扰，其核心目的在于降低雷达的探测、识别与跟踪能力，进而实现隐藏真实目标、制造虚假目标或误导敌方判断的战略意图。

雷达干扰的历史可以追溯到第二次世界大战时期，当时雷达技术刚刚兴起，雷达干扰技术也随之诞生。在战争中，雷达干扰被广泛应用，有效地降低了敌方雷达的探测能力，为己方的作战行动提供了有力的支持。随着科技的不断进步，雷达干扰技术也在不断发展和创新。如今，雷达干扰已经成为现代电子战中不可或缺的一部分，其技术水平和应用范围也在不断提高和扩大。

在军事行动中，雷达干扰发挥着至关重要的作用，宛如一把锐利的 “电子战利刃”。在空战中，战斗机可以利用机载雷达干扰设备对敌方雷达进行干扰，使敌方雷达无法准确探测到己方战斗机的位置和行踪，从而为己方战斗机的攻击创造有利条件。在海战中，舰艇也可以利用舰载雷达干扰设备对敌方雷达进行干扰，使敌方雷达无法准确探测到己方舰艇的位置和行踪，从而为己方舰艇的防御和攻击创造有利条件。在陆战中，地面部队也可以利用车载雷达干扰设备对敌方雷达进行干扰，使敌方雷达无法准确探测到己方地面部队的位置和行踪，从而为己方地面部队的防御和攻击创造有利条件。

从干扰的方式来看，雷达干扰主要分为有源干扰和无源干扰两大类型。有源干扰就像是一场主动出击的 “电子进攻”，通过专门的干扰发射机主动发射强大的干扰信号，这些信号如同汹涌的潮水，试图淹没或混淆雷达接收到的真实目标信号。在复杂的电磁环境中，有源干扰信号可以巧妙地伪装成各种形式，让雷达难以分辨真假。而无源干扰则更像是一场悄无声息的 “隐形战术”，它不依赖于主动发射信号，而是借助自然环境中的物体或特殊的无源干扰器材来实现干扰效果。例如，广泛使用的金属箔条，当大量金属箔条被释放到空中时，它们会形成一片反射强烈的 “金属云”，使雷达屏幕上出现密密麻麻的虚假目标信号，让敌方雷达操作员眼花缭乱，难以从中分辨出真正的目标。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%高斯噪声调幅干扰信号和调频干扰信号的生成

tp = 10e-6; %脉宽

fc = 0;

Tmax = 15*tp; %雷达观察的距离时间范围

t = linspace(0,Tmax,N);

%%%%%%%%调频干扰噪声信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%

noise_fm = zeros(num,N);

noise_sum = zeros(1,N);

for i = 1:num

[noise_nor,noise_nor_sum] = gsfb_tm(0,1,N,num);

gsjf = sum(noise_nor(1:ceil(rand*N)))*(t(2)-t(1));%窄带高斯噪声积分

noise_fm(num,:) = U.*exp(1i*(fc.*t+2*pi*rand+2*pi*k*gsjf));%调频干扰噪声信号

noise_sum = noise_sum+noise_fm(num,:);

end

noise_Fm = noise_sum;

end

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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