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雷达的目标识别技术摘要：对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾，研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题提出了角度相关区算法，分析了实现中的若干问题，通过在相控阵雷达地址系统中进行的地址实验和结果分析表明:采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时将使识别的目标信息更精确从而能更早地形成稳定的航迹达到对目标的准确识别。
一．引言随着科学技术的发展，雷达目标识别技术越来越引起人们的广泛关注，在国防及未来战争中扮演着重要角色。
地面雷达目标识别技术目前主要有-Se方式，分别是一维距离成象技术、极化成象技术和目标振动声音频谱识别技术。
1．一维距离成象技术一维距离成象技术是将合成孔径雷达中的距离成象技术应用于地面雷达。
信号带宽与时间分辨率成反比。
例如一尖脉冲信号经过一窄带滤波器后宽度变宽、时间模糊变大。
其基本原理如图1所示。
2．极化成象技术电磁波是由电场和磁场组成的。
若电场方向是固定的，例如为水平方向或垂直方向，则叫做线性极化电磁波。
线性极化电磁波的反射与目标的形状密切相关。
当目标长尺寸的方向与电场的方向一致时，反射系数增大，反之减小。
根据这一特征，向目标发射不同极化方向的线性极化电磁波，分别接收它们反射(散射)的回波。
通过计算目标散射矩阵便可以识别目标的形状。
该方法对复杂形状的目标识别很困难。
3．目标振动声音频谱识别技术根据多普勒原理，目标的振动、旋转翼旋转将引起发射电磁波的频率移动。
通过解调反射电磁波的频率调制，复现目标振动频谱。
根据目标振动频谱进行目标识别。
传统上我国地面雷达主要通过两个方面进行目标识别：回波宽度和波色图。
点状目标的回波宽度等于入射波宽度。
一定尺寸的目标将展宽回波宽度，其回波宽度变化量正比于目标尺寸。
通过目标回波宽度的变化可估计目标的大小。
目标往往有不同的强反射点，如飞机的机尾、机头、机翼以及机群内各飞机等，往往会在回波上形成不同形状的子峰，如图2所示。
雷达的目标识别技术摘要：对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾，研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题提出了角度相关区算法，分析了实现中的若干问题，通过在相控阵雷达地址系统中进行的地址实验和结果分析表明:采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时将使识别的目标信息更精确从而能更早地形成稳定的航迹达到对目标的准确识别。
一．引言随着科学技术的发展，雷达目标识别技术越来越引起人们的广泛关注，在国防及未来战争中扮演着重要角色。
地面雷达目标识别技术目前主要有-Se方式，分别是一维距离成象技术、极化成象技术和目标振动声音频谱识别技术。
1．一维距离成象技术一维距离成象技术是将合成孔径雷达中的距离成象技术应用于地面雷达。
信号带宽与时间分辨率成反比。
例如一尖脉冲信号经过一窄带滤波器后宽度变宽、时间模糊变大。
其基本原理如图1所示。
2．极化成象技术电磁波是由电场和磁场组成的。
若电场方向是固定的，例如为水平方向或垂直方向，则叫做线性极化电磁波。
线性极化电磁波的反射与目标的形状密切相关。
当目标长尺寸的方向与电场的方向一致时，反射系数增大，反之减小。
根据这一特征，向目标发射不同极化方向的线性极化电磁波，分别接收它们反射(散射)的回波。
通过计算目标散射矩阵便可以识别目标的形状。
该方法对复杂形状的目标识别很困难。
3．目标振动声音频谱识别技术根据多普勒原理，目标的振动、旋转翼旋转将引起发射电磁波的频率移动。
通过解调反射电磁波的频率调制，复现目标振动频谱。
根据目标振动频谱进行目标识别。
传统上我国地面雷达主要通过两个方面进行目标识别：回波宽度和波色图。
点状目标的回波宽度等于入射波宽度。
一定尺寸的目标将展宽回波宽度，其回波宽度变化量正比于目标尺寸。
通过目标回波宽度的变化可估计目标的大小。
目标往往有不同的强反射点，如飞机的机尾、机头、机翼以及机群内各飞机等，往往会在回波上形成不同形状的子峰，如图2所示。
三、推进国家安全体系和能力现代化的核心要求推进国家安全体系和能力现代化作为党在全面建设社会主义现代化国家征程中对于国家安全工作的重大战略部署，是国家构建大安全格局的关键步骤。
牢牢把握其核心要求，坚决贯彻其精髓要义并落实到具体实践中去，才能把稳国家安全体系和能力现代化建设的“方向盘”。
（一）坚持党对国家安全工作的绝对领导坚持党对国家安全工作的绝对领导，是做好国家安全工作的根本原则。
当前，我国处于进军第二个百年目标的关键时期，发展遇到的阻力和压力增大，国家进入安全脆弱期。
只有坚持党对国家安全工作的绝对领导，把握全局、顺应大势，才能使国家安全体系和能力建设真正得到保证。
党的领导是强化部署各项安全工作，落实安全工作责任制根本保证。
当前，国家安全工作涉及国家治理的各环节、各领域，敏感度高、关联性强，坚持党的绝对领导，实施强有力的统领和协调，是实现国家安全体系和能力现代化的根本保障。
（二）坚定不移贯彻总体国家安全观总体国家安全观立足国家发展新的历史方位，深刻指出了国家发展面临传统安全问题和非传统性安全问题；具体明确了国家安全的重要地位、战略框架、体系构成以及各领域安全间的逻辑关系，推进各项安全工作方法路径，国家安全教育以及国家安全能力建设等全方位、各层次涉及的重大问题；揭示了新时代维护国家安全的理论逻辑，开拓了马克思主义安全观新境界，成为了指导新时代指导国家安全工作，特别为推进国家安全体系和能力现代化指代了最高理论遵循和实践指南。
（三）把维护国家安全贯穿党和国家工作各方面、全过程习近平总书记指出，“将国家安全工作贯穿到党和国家工作的各方面全过程，同经济社会发展一起谋划、一起部署。
”[5]这是新时代党中央对国家安全工作深刻性、复杂性的精准把握。
国家总体建设的各方面与国家安全都密不可分，重点领域国家安全包括16个方面，囊括了国家发展建设全局的战略重点方向。
而且，作为一个开放的概念，随着时代的发展，国家安全的内涵要素仍在不断扩展，仍在拓宽与党和国家工作的融合领域。
敌我识别系统之浅谈今天我要讲述的雷达系统中一个重要对外接口：链接敌我识别系统，主要用于飞机和水面舰艇的敌友识别。
与搜索雷达配合使用的IFF 设备可以在目标足够近以威胁友军安全的情况下自动识别目标。
除了友善的身份识别外，现代IFF系统还提供其他信息，例如飞行器类型，中队，边号，任务和飞机高度。
一般操作理论IFF通过三个基本步骤来完成识别过程：（1）询问，（2）应答，（3）识别。
询问敌我识别询问器以脉冲对的形式发送一个编码的询问。
选定的工作模式决定脉冲之间的间隔。
应答友军目标的敌我识别应答器将自动回复编码的询问与全向传输。
它以与询问频率稍有不同的频率发送一组不同的脉冲。
抑制（消隐）信号使你的船舶应答器无法回复自己的询问器。
识别IFF询问器接收编码后的答复并对其进行处理以显示在指示器上。
目标的识别基于ppi显示。
友军飞行器发出的编码答复通常以虚线显示，恰好超过目标点，如图1所示。
图 1 敌我识别系统识别过程使用两套敌我识别设备：询问机和应答机。
一艘船可以有一个或多个询问器，但只有一个应答器。
询问器敌我识别询问机的工作方式就像一个雷达发射器和接收器。
它使用一个小型定向天线，该天线与空中搜索雷达天线连接或与之同步旋转。
搜索雷达组的调制器为IFF询问提供同步触发。
当处理用于显示的答复时，IFF询问器将使用发送询问和接收答复之间的时间间隔来确定范围。
同步的天线信息可提供正确的方位。
发射脉冲单向跳闸时不需要高输出功率，因此IFF询问器可以在低峰值功率（1至2千瓦）下工作。
应答器IFF应答器是一种接收器-发送器组合，可以自动答复编码询问。
接收器部分在其带通内接收并放大信号，并对询问信号进行解码。
正确编码的询问信号的接收将自动为发送器部分设置键，以在不同的频率上发送预先安排的回复信号。
在敌对时期，通过特定区域的安全或不安全中转可能取决于您的IFF的运作状况。
在敌对区域接近另一艘船，而又无法将自己确定为友好目标，并不是很安全。
敌我识别系统的工作原理敌我识别系统是指基于技术手段，将目标进行识别与分类，从而确定其是否为敌方对象的设备系统。
在现代化战争中，敌我识别系统是一项至关重要的技术，也是保障战斗力、实现胜利的重要手段。
下面将基于科技的视角来探讨敌我识别系统的工作原理。
1.检测目标敌我识别系统首先要检测运动的目标物，这就需要通过感应器实现。
感知手段包括红外线、雷达、激光等，能够帮助系统捕捉周围的移动目标，产生大量的数据与信息。
2.处理数据敌我识别系统需要对发现的目标人员或机械设备进行处理。
数据处理阶段是整个敌我识别系统的核心，它基于图像分析、数据分析与统计学原理，计算目标物的关键特征参数，也就是确定目标的规模、空间分布、动态特性等指标。
3.特殊识别除了一般识别外，敌我识别系统还需要进行特殊识别。
当目标物置于特殊位置；设备出现异常，或目标物超出某些阈值时，敌我识别系统即会发出特殊警报声。
这时，可能有战机、导弹、优秀大娃等急需及时响应。
这个阶段需要特殊的算法，能够实现目标物判别及信息识别。
4.判断处理目标物被识别出后，工程师需要将数据及处理结果输入至整个敌我识别系统，并按照预先规定的匹配算法进行比较匹配和进一步的识别，由算法的结果判断是否为敌方物体。
若是，系统就会肯定反应，向战场作战指挥官及导弹、战斗机等发出警示、敌情消息及指令。
若不是，系统则会静默恢复，等待下一次工作。
综上所述，敌我识别系统完全是基于先进科技的全自动化系统，能够精确、及时地识别敌我。
虽然我国的敌我识别技术与外国有一定的落差，但是我们的科技创新能力，正在不断强化敌我识别系统的研发，努力把它做得更好，更准确，更快捷。
相信将来我国的敌我识别技术会走向世界，成为世界领先的军事技术之一。
雷达敌我识别干扰方法研究
张祥志;贾畅宇;刘湘伟
【期刊名称】《电子对抗》
【年(卷),期】2010(000)004
【摘要】雷达敌我识别系统用来识别雷达发现目标的敌我属性,它的基本原理是询问机发射射频脉冲询问信号给应答机,应答机收到后自动发回应答信号完成敌我识别;雷达敌我识别干扰则是利用己方的雷达敌我识别对抗装备对敌方的雷达敌我识别系统实施电子干扰的作战行动。
文章通过阐述基本工作原理、分析典型信号特征,介绍了雷达敌我识别系统;针对其存在的弱点,分析了雷达敌我识别干扰的可行性;结合已有研究成果和可行性分析,探讨了压制性干扰、欺骗性干扰和灵巧干扰的方法,对雷达敌我识别对抗技术的深入研究具有一定的意义。
【总页数】6页(P1-5,45)
【作者】张祥志;贾畅宇;刘湘伟
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】TN959.16
【相关文献】
1.雷达敌我识别系统干扰方法分析 [J], 白冰;马飞
2.雷达敌我识别系统干扰方法研究 [J], 白冰;马飞;范江涛
3.宽带雷达与窄带雷达协同配合对抗有源干扰的方法研究 [J], 张瑞;雷瑛
4.基于旁瓣抑制的雷达敌我识别干扰技术 [J], 郭慧峰;李青山;甘德云;陆峰
5.对二次雷达敌我识别系统的高重频询问干扰研究 [J], 董阳春;莫翠琼;罗卫星因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
雷达对抗侦察信号“增批”原因分析及对策研究摘要：雷达侦察信号处理是一个系统，分选处理算法虽是核心，但需要以硬件前端的侦收数据为基础，也依赖于信号样式及其传播环境。
本文从系统角度进行分析，对信号侦察增批问题的原因进行讨论，并针对性地给出应对措施。
关键词：雷达对抗；侦察信号1 信号增批原因分析1.1 侦察设备自身因素侦察接收机对雷达信号的截获和参数测量是对雷达辐射源信号分析和识别的基础和前提。
数字信道化接收机利用信道化技术在频域对信号进行选择处理，具备输入带宽大、频率分辨率高、全概率接收、动态范围大、多信号并行处理等性能，广泛应用于雷达对抗侦察装备，信道化处理过程中存在信道间重叠等问题，从而导致对信号幅度和频率的测量产生误差。
1.1.1 跨信道信号分裂对于带宽较大的信号，若信号跨越多个子信道时该信号会出现在多个信道中，最终会被检波出多个脉冲信号，造成增批。
增批现象为一个大带宽的目标信号被分选为多个频率脉宽均错误的信号。
1.1.2 兔耳效应对于常规信号，在脉冲前后沿到来时会导致信号幅度和相位的突变，信道化使该信号的能量扩散至相邻信道，从而形成了暂态传输，此现象也叫作“兔耳效应”。
增批现象是目标信号参数正确，但同时出现两个或多个较小脉宽的兔耳信号。
1.1.3 过渡带重复信号过渡带重复信号是指由于信号处在两个相邻的信道交叠处，信道交叠造成该信号可能同时出现在两个信道中，被检波出两个相似信号。
增批现象为出现两个和目标信号参数接近的信号。
1.2 侦察信号处理算法模型接收机通过对侦收的多个脉冲信号参数测量进行预分选，得到相应的特征参数，通过比对辐射源参数数据库进行识别，最后编批上报。
在这个系统中，当同型雷达工作在同一模式时，参数非固定会导致大量增批。
假设某机载多功能雷达工作在边测距边跟踪搜索（Rangle While Search,RWS）模式，RF设为多个固定频点捷变；而PRI则自动设为MPRI方式，也有多种PRI，每组脉冲重复周期（一个相参积累间隔CPI）期间发射数百个脉冲。
雷达目标识别技术研究及应用引言雷达目标识别技术作为一项重要的军事技术，在军事领域的应用已经非常广泛。
随着科技的不断发展，雷达目标识别技术也得到了不断的更新和升级，使得其在军事上的应用越来越广泛、越来越强大。
本文将就雷达目标识别技术进行深入的研究和分析，并对其在广泛应用中所取得的优异成果进行深入探讨。
一、雷达目标识别技术的概述雷达目标识别技术，简单来说，就是通过雷达技术，对目标的形态、特征、物性等进行采集和分析，将目标与其他物体进行区分的技术。
在军事领域中，雷达目标识别技术被广泛应用于敌我识别、空中情报、目标跟踪、导弹制导、防空预警等领域，在实现战场手段的精细化、多样化上发挥了重要的作用。
目前，雷达目标识别技术主要分为多个方向，其中常见的方向包括基于物理特征的目标识别、基于雷达信号特征的目标识别和基于图像处理的雷达目标识别。
这些方向分别有其优点和缺点，在实际应用中，需要根据不同场景、不同任务需求，精选合适的方向和技术手段。
二、基于物理特征的目标识别技术基于物理特征的雷达目标识别技术，主要是通过对目标物理特性的分析来识别目标。
目前应用较广的方法包括极化特征、形态特征、散射截面等。
其中，通过极化分析，可以利用目标表面的材料、纹理等特征进行目标识别；而通过形态分析，则可利用目标的几何形态、表面形态等进行目标识别。
基于物理特征的雷达目标识别技术以其识别准确率高、鲁棒性好等特点，被广泛的应用于目标识别任务。
在飞机、舰船、车辆等目标的识别中取得了显著的成果。
但是，同时也存在着目标复杂性高，目标表面特征丰富，识别算法繁琐等问题。
三、基于雷达信号特征的目标识别技术基于雷达信号特征的目标识别技术，主要是通过对目标信号的特征进行分析，确定目标的种类和型号。
其主要依托于雷达工作原理中的回波信号处理理论，通过分析接收到的目标雷达信号的频率、振幅、相位等参数，从而实现目标识别。
基于雷达信号特征的目标识别技术具有所需数据量少、识别自动化程度高等优点，已经得到广泛的应用。
基于机器学习的航空器敌我识别系统研究引言：航空器敌我识别系统在现代军事中起着至关重要的作用。
在战场上准确地区分友军与敌军航空器是战争中取得优势的关键因素之一。
传统的敌我识别系统主要依赖于雷达技术，但是这种方法在面对高度机动的敌方航空器时存在较大的局限性。
因此，借助机器学习的方法来改善航空器的敌我识别系统已成为一个研究热点。
一、机器学习在航空器敌我识别中的应用1.1 传统航空器敌我识别系统的局限性传统的航空器敌我识别系统主要基于雷达技术，通过测量航空器的回波信号来判断其身份。
然而，在现代战争中，航空器的机动性日益增强，使得传统的识别方法变得不够可靠。
此外，传统系统还面临着较高的误报率和漏报率的挑战。
1.2 机器学习技术的优势机器学习技术以其强大的模式识别和分类能力成为改进航空器敌我识别系统的有力工具。
机器学习算法能够从大量的训练样本中学习航空器的特征，并根据学习到的规律对未知航空器进行准确的分类。
1.3 机器学习在航空器敌我识别中的应用案例近年来，研究人员们在航空器敌我识别领域进行了广泛的研究，其中大多数都采用了机器学习的方法。
例如，利用深度学习算法实现一种基于图像的航空器敌我识别系统，通过将航空器的图像输入神经网络模型进行训练，实现对航空器的快速、准确的识别。
二、基于机器学习的航空器敌我识别系统的关键技术2.1 数据预处理数据预处理是基于机器学习的航空器敌我识别系统中关键的一步。
由于航空器的敌我识别数据通常存在着噪音和不完整的情况，需要进行有效的数据清洗和处理。
同时，还需要对数据进行特征提取和降维处理，以减少数据维度，提高机器学习算法的效率。
2.2 特征选择特征选择是指从原始特征中选择出对识别任务最有用的特征。
在航空器敌我识别中，选择合适的特征可以大大提高识别的准确性和效率。
常用的特征选择方法包括相关性分析、信息增益和主成分分析等。
2.3 分类算法不同的机器学习算法适用于不同的问题和数据集。
在航空器敌我识别系统中，常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度神经网络（Deep Neural Network）等。
