技术特征：
1.一种雷达有源干扰波形库,其特征在于，包括干扰任务信息获取解析模块、压制干扰参数解析判别模块、欺骗干扰参数解析判别模块、灵巧干扰参数解析判别模块、压制干扰波形模块、欺骗干扰波形模块、灵巧干扰波形模块；干扰任务信息获取解析模块用于接收干扰任务信息，对所接收的干扰任务信息进行解析，得到干扰参数信息；对干扰任务信息进行判别，若干扰任务为压制干扰，则将干扰参数信息发送至压制干扰参数解析判别模块，若干扰任务为欺骗干扰，则将干扰参数信息发送至欺骗干扰参数解析判别模块，若干扰任务为灵巧干扰，则将干扰参数信息发送至灵巧干扰参数解析判别模块；压制干扰参数解析判别模块与压制干扰波形模块相连接，欺骗干扰参数解析判别模块与欺骗干扰波形模块相连接，灵巧干扰参数解析判别模块与灵巧干扰波形模块相连接；欺骗干扰参数解析判别模块所接收的干扰参数信息，包括欺骗干扰样式信息和欺骗干扰波形参数信息。2.如权利要求1所述的雷达有源干扰波形库,其特征在于，所述压制干扰波形模块包括经典压制干扰波形库、压制干扰波形设计规则库、压制干扰波形设计规则更新模块和压制干扰波形设计模块；经典压制干扰波形库和压制干扰波形设计规则库均与压制干扰参数解析判别模块相连接；压制干扰波形设计规则库、压制干扰波形设计规则更新模块和压制干扰波形设计模块三者之间进行互相连接，压制干扰波形设计模块与经典压制干扰波形库相连接；所述欺骗干扰波形模块包括经典欺骗干扰调制参数模块、欺骗干扰调制参数优化规则库和欺骗干扰调制参数优化模块；经典欺骗干扰调制参数模块和欺骗干扰调制参数优化规则库均与欺骗干扰参数解析判别模块相连接；欺骗干扰调制参数优化模块与欺骗干扰调制参数优化规则库和经典欺骗干扰调制参数模块均进行连接；所述灵巧干扰波形模块包括干扰调制波形库、干扰调制波形设计规则库、干扰调制波形设计规则更新模块和干扰调制波形设计模块；干扰调制波形库和干扰调制波形设计规则库均与灵巧干扰参数解析判别模块相连接；干扰调制波形设计规则库、干扰调制波形设计规则更新模块和干扰调制波形设计模块三者之间进行互相连接；干扰调制波形设计模块与干扰调制波形库进行连接。3.如权利要求2所述的雷达有源干扰波形库,其特征在于，压制干扰参数解析判别模块对所接收的干扰参数信息进行解析，提取出压制干扰波形信息；对压制干扰波形信息进行判别，若经典压制干扰波形库中已经包含所述压制干扰波形信息，则将压制干扰波形信息发送至经典压制干扰波形库；若经典压制干扰波形库中不包含所述压制干扰波形信息，则将压制干扰波形信息发送至压制干扰波形设计规则库；经典压制干扰波形库接收到压制干扰波形信息后，根据所述压制干扰波形信息，产生相应的压制干扰波形；压制干扰波形设计规则库接收到压制干扰波形信息后，判断压制干扰波形设计规则库中是否包含有与压制干扰波形信息相匹配的压制干扰波形设计规则，如果包含，则将所述相匹配的压制干扰波形设计规则发送至压制干扰波形设计模块；如果不包含，则将所述压制干扰波形信息发送至压制干扰波形设计规则更新模块；压制干扰波形设计模块利用所接收的压制干扰波形设计规则，生成压制干扰波形产生参数，利用压制干扰波形产生参数，生成并输出压制干扰波形，将所述压制干扰波形与对应
的压制干扰波形信息发送至经典压制干扰波形库，经典压制干扰波形库对所接收的压制干扰波形与对应的压制干扰波形信息进行保存；压制干扰波形设计规则更新模块利用所接收的压制干扰波形信息，生成相应的压制干扰波形设计规则，将所生成的压制干扰波形设计规则发送至压制干扰波形设计模块和压制干扰波形设计规则库。4.如权利要求3所述的雷达有源干扰波形库,其特征在于，所述压制干扰波形设计规则更新模块利用所接收的压制干扰波形信息，生成相应的压制干扰波形设计规则，将所生成的压制干扰波形设计规则发送至压制干扰波形设计模块，包括：当压制干扰波形设计规则库中不包含有与压制干扰波形信息相匹配的压制干扰波形设计规则时，压制干扰波形设计规则更新模块利用所述压制干扰波形信息，根据信息熵最大化准则，建立压制干扰波形概率优化模型，其表达式为：大化准则，建立压制干扰波形概率优化模型，其表达式为：其中，φ(v)为权值向量v下的总干扰波形的分布概率值，m0为干扰子波束的数目，[a,b]为总干扰波形的取值分布区间，为第一干扰子波形的概率分布函数，依次类推，为第m0个干扰子波形的概率分布函数，c1为第一干扰子波形的概率分布函数的限制值，依次类推，c
m0
为第m0个干扰子波形的概率分布函数的限制值，p为压制干扰波形参数,f(x,p)为总干扰波形的概率分布函数，其表达式为:其中，v为权值向量，v1表示第一干扰子波形的加权值，依次类推，v
m0
表示第m0个干扰子波形的加权值；将压制干扰波形概率优化模型作为压制干扰波形设计规则，发送至压制干扰波形设计模块和压制干扰波形设计规则库。5.如权利要求2所述的雷达有源干扰波形库,其特征在于，经典欺骗干扰调制参数模块所包含的欺骗干扰样式信息，包括假目标欺骗干扰、密集假目标压制干扰、距离波门拖引干扰、速度波门拖引干扰、角度欺骗干扰；假目标欺骗干扰对应的欺骗干扰波形参数信息，包括假目标个数、干扰信号频率、延迟时间和幅度；密集假目标压制干扰对应的欺骗干扰波形参数信息，包括干扰信号频率、起始延迟时间、干扰复制间隔、干扰复制个数和信号幅度；距离波门拖引干扰分为捕获、拖引、驻留和停止四个阶段，每个阶段对应的欺骗干扰波形参数信息，均包括干扰信号幅度和连续变化的延迟时间；速度波门拖引干扰对应的欺骗干扰波形参数信息，包括干扰信号幅度和连续变化的多普勒频移参数；角度欺骗干扰对应的欺骗干扰波形参数信息，包括信号频率、干扰信号幅度、相位
以及多个通道之间的幅度比和相位差；欺骗干扰参数解析判别模块对所接收的干扰参数信息进行解析，提取出欺骗干扰样式信息；对所述欺骗干扰样式信息进行判别，若经典欺骗干扰调制参数模块中包括所述欺骗干扰样式信息，则将所述干扰参数信息发送至经典欺骗干扰调制参数模块；若经典欺骗干扰调制参数模块中不包括所述欺骗干扰样式信息，则将所述干扰参数信息发送至欺骗干扰调制参数优化规则库；经典欺骗干扰调制参数模块接收到干扰参数信息后，根据干扰参数信息确定相应的欺骗干扰样式信息和欺骗干扰波形参数信息，再确定相应的欺骗干扰调制参数，将所确定的欺骗干扰调制参数进行输出；欺骗干扰调制参数优化规则库根据收到的干扰参数信息，对其所包含的欺骗干扰调制参数优化规则进行查找，若其包含有与收到的干扰参数信息相匹配的欺骗干扰调制参数优化规则，则将所述相匹配的欺骗干扰调制参数优化规则发送至欺骗干扰调制参数优化模块，若其不包含有与收到的干扰参数信息相匹配的欺骗干扰调制参数优化规则，则将收到的干扰参数信息发送至欺骗干扰调制参数优化模块；欺骗干扰调制参数优化模块利用所接收的欺骗干扰调制参数优化规则，生成欺骗干扰调制参数，或根据所收到的干扰参数信息，生成对应的欺骗干扰调制参数优化规则，利用所述欺骗干扰调制参数优化规则，生成欺骗干扰调制参数；欺骗干扰调制参数优化模块生成欺骗干扰调制参数后，将所述欺骗干扰调制参数和对应的干扰参数信息发送至经典欺骗干扰调制参数模块；经典欺骗干扰调制参数模块对接收的欺骗干扰调制参数和对应的干扰参数信息进行保存。6.如权利要求5所述的雷达有源干扰波形库,其特征在于，所述欺骗干扰调制参数优化规则库包含间歇采样转发干扰优化规则、深度强化学习波形参数优化规则；欺骗干扰调制参数优化规则库接收的干扰参数信息中的欺骗干扰样式信息，为智能欺骗干扰时，欺骗干扰调制参数优化规则库将深度强化学习波形参数优化规则发送给欺骗干扰调制参数优化模块；深度强化学习波形参数优化规则，是将欺骗干扰调制参数作为动作，将欺骗干扰调制参数取值范围作为动作库，将雷达发射波形、电磁环境信息、雷达接收波形、雷达对目标的检测和跟踪结果作为环境，将雷达接收波形脉冲压缩后信噪比和雷达目标正确检测概率作为状态，利用每次动作变化前后的状态值变化作为奖励值，利用深度强化学习算法，建立面向雷达有源欺骗干扰的深度强化学习网络，对所述深度强化学习网络进行训练，利用训练完成的深度强化学习网络，得到最优动作值，将最优动作值，作为欺骗干扰调制参数优化模块所生成的欺骗干扰调制参数；欺骗干扰调制参数优化规则库接收的干扰参数信息中的欺骗干扰样式信息，为间歇采样转发干扰时，欺骗干扰调制参数优化规则库将间歇采样转发干扰优化规则发送给欺骗干扰调制参数优化模块；间歇采样转发干扰优化规则，是建立间歇采样转发干扰的干扰效果与间歇采样信号脉冲参数量化关系，以干扰效果最大化为目标，建立欺骗干扰调制参数优化模型，利用优化算法对欺骗干扰调制参数优化模型进行求解，得到欺骗干扰调制参数的最优值，将欺骗干扰
调制参数的最优值，作为欺骗干扰调制参数优化模块所生成的欺骗干扰调制参数。7.如权利要求2所述的雷达有源干扰波形库,其特征在于，灵巧干扰参数解析判别模块对所接收的干扰参数信息进行解析，提取出灵巧干扰波形信息；对灵巧干扰波形信息进行判别，若干扰调制波形库中已经包含所述灵巧干扰波形信息，则将灵巧干扰波形信息发送至干扰调制波形库；若干扰调制波形库中不包含所述灵巧干扰波形信息，则将灵巧干扰波形信息发送至干扰调制波形设计规则库；干扰调制波形库接收到灵巧干扰波形信息后，根据灵巧干扰波形信息确定灵巧干扰调制波形，并输出灵巧干扰调制波形；干扰调制波形设计规则库根据所收到的灵巧干扰波形信息，对其所包含的干扰调制波形设计规则进行查找，如果其包含与灵巧干扰波形信息相匹配的干扰调制波形设计规则，则将所述相匹配的干扰调制波形设计规则发送至干扰调制波形设计模块，如果其不包含与灵巧干扰波形信息相匹配的干扰调制波形设计规则，则将其所收到的灵巧干扰波形信息发送至干扰调制波形设计规则更新模块；所述干扰调制波形设计规则更新模块利用所接收的灵巧干扰波形信息，生成相应的干扰调制波形设计规则，将所生成的干扰调制波形设计规则发送至干扰调制波形设计规则库和干扰调制波形设计模块；所述干扰调制波形设计模块利用所收到的干扰调制波形设计规则，生成相应的灵巧干扰调制波形，将所生成的灵巧干扰调制波形进行输出；所述干扰调制波形设计模块将利用干扰调制波形设计规则更新模块生成的干扰调制波形设计规则所生成的灵巧干扰调制波形，和对应的灵巧干扰波形信息，发送至干扰调制波形库，干扰调制波形库对收到的灵巧干扰调制波形和对应的灵巧干扰波形信息进行保存。8.如权利要求7所述的雷达有源干扰波形库,其特征在于，所述干扰调制波形库包括噪声调制波形、信号函数调制波形、噪声与信号函数复合调制波形；若灵巧干扰波形信息为噪声调制波形、信号函数调制波形或噪声与信号函数复合调制波形中的一种时，干扰调制波形库根据灵巧干扰波形信息确定灵巧干扰调制波形，并输出灵巧干扰调制波形。9.如权利要求7所述的雷达有源干扰波形库,其特征在于，所述干扰调制波形设计规则库包括检测信噪比准则、互信息量准则、波形欧氏距离准则和互相关函数准则；当灵巧干扰波形信息是雷达检测信噪比最小波形时，干扰调制波形设计规则库选择检测信噪比准则，将检测信噪比准则发送至干扰调制波形设计模块；所述检测信噪比准则，是以雷达检测信噪比作为干扰评估指标，建立雷达检测信噪比与干扰调制波形参数之间的定量关系，以雷达正确检测概率最小化为目标函数，以干扰调制波形参数的取值范围为约束条件，建立第一干扰调制波形优化模型，采用优化求解方法，求解第一干扰调制波形优化模型，得到干扰调制波形参数的最优值，利用干扰调制波形参数的最优值，生成相应的灵巧干扰调制波形；当灵巧干扰波形信息是互信息量最小波形时，干扰调制波形设计规则库选择互信息量准则，将互信息量准则发送至干扰调制波形设计模块；所述互信息量准则，是以波形互信息量作为干扰评估指标，建立波形互信息量与干扰调制波形参数之间的定量关系，以干扰输出信号波形与雷达输出信号波形之间的互信息量
最小化为目标函数，以干扰调制波形参数的取值范围为约束条件，建立第二干扰调制波形优化模型，采用优化求解方法，求解第二干扰调制波形优化模型，得到干扰调制波形参数的最优值，利用干扰调制波形参数的最优值，生成相应的灵巧干扰调制波形；当灵巧干扰波形信息是欧氏距离最大波形时，干扰调制波形设计规则库选择波形欧氏距离准则，将波形欧氏距离准则发送至干扰调制波形设计模块；所述波形欧氏距离准则，是以波形欧式距离作为干扰评估指标，建立波形欧式距离与干扰调制波形参数之间的定量关系，以干扰输出信号波形与雷达输出信号波形之间的波形欧式距离的最大化为目标函数，以干扰调制波形参数的取值范围为约束条件，建立第三干扰调制波形优化模型，采用优化求解方法，求解第三干扰调制波形优化模型，得到干扰调制波形参数的最优值，利用干扰调制波形参数的最优值，生成相应的灵巧干扰调制波形；当灵巧干扰波形信息是互相关函数最小波形时，干扰调制波形设计规则库选择互相关函数准则，将互相关函数准则发送至干扰调制波形设计模块；所述互相关函数准则，是以互相关函数作为干扰评估指标，建立互相关函数与干扰调制波形参数之间的定量关系，以灵巧干扰信号波形和雷达发射信号的互相关函数最小化为目标函数，以干扰调制波形参数的取值范围为约束条件，建立第四干扰调制波形优化模型，采用优化求解方法，求解第四干扰调制波形优化模型，得到干扰调制波形参数的最优值，利用干扰调制波形参数的最优值，生成相应的灵巧干扰调制波形。10.如权利要求7所述的雷达有源干扰波形库,其特征在于，所述干扰调制波形设计规则更新模块利用所接收的灵巧干扰波形信息，生成相应的干扰调制波形设计规则，包括：所述干扰调制波形设计规则更新模块对所接收的灵巧干扰波形信息进行信息提取，得到灵巧干扰波形设计的性能指标的重要性值，根据重要性值确定每个性能指标对应的干扰调制波形设计规则的对应权值，利用权值对干扰调制波形设计规则中的目标函数进行加权求和，得到更新的目标函数，利用权值对干扰调制波形设计规则中的约束条件进行加权求和，得到更新的约束条件，利用更新的目标函数和约束条件，生成相应的干扰调制波形设计规则；灵巧干扰波形设计的性能指标包括检测信噪比、互信息量、波形欧氏距离和互相关函数。
技术总结
针对现有的有源干扰波形难以对抗认知雷达波形的问题，本发明公开了一种雷达有源干扰波形库,包括干扰任务信息获取解析模块、压制干扰参数解析判别模块、欺骗干扰参数解析判别模块、灵巧干扰参数解析判别模块、压制干扰波形模块、欺骗干扰波形模块、灵巧干扰波形模块。压制干扰波形模块包括经典压制干扰波形库、压制干扰波形设计规则库、压制干扰波形设计规则更新模块和压制干扰波形设计模块；灵巧干扰波形模块包括干扰调制波形库、干扰调制波形设计规则库、干扰调制波形设计规则更新模块和干扰调制波形设计模块。本发明实现了灵活性、完备性和随变性的干扰波形设计，提升了有源干扰系统针对复杂雷达波形的干扰能力。统针对复杂雷达波形的干扰能力。统针对复杂雷达波形的干扰能力。
技术研发人员：陈昭男 杨继坤 孙玮琢 陈凤友 赵培洪 戴奇峰
受保护的技术使用者：中国人民解放军91550部队
技术研发日：2022.11.29
技术公布日：2023/3/28