前言

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随着现代电子战的激烈对抗，复杂体制雷达干扰信号迅速增加并逐渐占据主导地位，复杂多变的信号形式大大弱化并逐渐使传统识别、处理方法失去其有效性，雷达对复杂干扰信号的识别与重构已经面临前所未有的挑战。雷达有源干扰技术因为干扰信号样式、干扰信号参数、干扰信号发射时机灵活可控，在现代电子战中应用非常广泛。学习雷达有源干扰信号识别与重构技术，将为深入研究雷达有源干扰信号的识别、提高雷达有源干扰信号的抑制水平，打下坚实的理论基础。同时，雷达干扰信号的盲源分离、参数估计与信号重构技术，也为干扰信号的重构与评价提供了方法依据。

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目前，压制性干扰和欺骗性干扰组成的复合干扰在现代雷达对抗中的地位越来越被肯定，传统的雷达有源干扰信号识别方法难以处理复合干扰信号抑制。因此，研究在复合环境中的干扰信号识别、估计及重构技术具有重要的实际意义。面对复合干扰信号环境，如何解决复合干扰信号的识别，在此基础上实现复合干扰信号的盲源分离，完成压制和欺骗干扰信号参数估计、极化估计，对重构后的干扰信号进行准确的评价，是本书关注和解决的技术重点。目前市场上关于雷达有源干扰信号识别与重构技术的书籍十分缺乏，尤其在复合干扰信号识别与参数估计方面。本书的目的是在干扰信号的识别与重构技术的基础上，介绍复合干扰信号处理的基本方法，为这一领域的研究提供基础、系统的参考方法。

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本书分为 8 章。第 1 章和第 2 章概述了雷达有源干扰信号识别与重构技术的发展概况，介绍了压制干扰、欺骗干扰的数学模型和图像特征，阐述了当前干扰策略中干扰信号的组合方式。第 3 章介绍了传统基于时频域、变换域特征提取及多特征联合处理的干扰信号识别方法，详细介绍了 ResNet 和循环卷积等干扰信号智能化识别方法。第 4 章阐述了信号盲源分离的基本理论，详细介绍了独立分量分析、稀疏成分分析和非负矩阵分解等具体方法。第 5 章研究压制干扰信号参数估计理论，具体介绍了梳状谱、线性调频及噪声调频干扰信号的参数估计方法。第 6 章研究欺骗干扰信号参数估计理论，具体介绍了密集假目标、距离欺骗及速度欺骗干扰信号的参数估计方法。第 7 章阐述了干扰信号极化估计的基本理论。第 8 章介绍了信号重构的理论基础和常用方法，对重构后的干扰信号评价方法进行了探讨。

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本书可作为电子与通信工程领域信号与信息处理等学科的教材，也可作为从事雷达系统、信号与信息处理等工作的工程技术人员的培训教材或参考书。

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由于作者水平有限，书中难免存在缺点和疏漏，敬请读者批评指正。

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著者

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2025 年 12 月

本书全面、系统地阐述了雷达有源干扰信号的识别、分离、估计与重构技术。全书共 8 章，内容主要包括雷达有源干扰信号的基本概念和基础知识，干扰信号的传统识别方法与智能识别方法，信号盲源分离理论与方法，压制和欺骗干扰信号参数估计、极化估计方法，信号的重构与评价方法。

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本书系统性强，内容连贯，注重基本概念、数学表达和图像特征的阐述，便于理解，可操作性强。本书可作为电子与通信工程领域信号与信息处理等学科的教材，也可作为从事雷达系统、信号与信息处理等工作的工程技术人员的培训教材或参考书。

目录

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第 1 章 概述

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1.1 引言

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1.2 雷达有源干扰信

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1.3 内容安排

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第 2 章 雷达有源干扰信号

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2.1 干扰信号分类

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2.1.1 压制式干扰信号基本概念

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2.1.2 欺骗式干扰信号基本概念

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2.2 压制干扰信号

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2.2.1 窄带噪声干扰

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2.2.2 噪声调幅干扰

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2.2.3 噪声调频干扰

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2.2.4 噪声卷积干扰

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2.2.5 噪声乘积干扰

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2.2.6 梳状谱干扰

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2.2.7 扫频干扰

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2.3 欺骗干扰信号

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2.3.1 切片重构干扰

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2.3.2 间歇采样转发干扰

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2.3.3 频谱弥散干扰

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2.3.4 距离拖引干扰

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2.3.5 速度拖引干扰

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2.3.6 密集假目标干扰

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2.4 干扰策略

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2.4.

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2.4.2 欺

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2.4.3 欺骗干扰和

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2.4.4 距离欺骗干扰和速度欺骗干扰复合信号

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第 3 章 干扰信号样式识别

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3.

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3.2 传统识别方法

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3.2.1 干扰信号特性分析

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3.2.2 特征分类器

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3.2.3 基于多特征联合处理的欺骗干扰识别

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3.3 智能化识别

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3.

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3.3.2 干扰信号识别数据集

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3.3.3 基于 ResNet 的雷达干扰信号识别分类

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3.3.4 基于循环卷积的雷达干扰信号识别分类

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3.

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3.4 干扰决策判断与策略识别

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3.4.1 干扰决策判断

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3.4.2 干扰策略识别

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第 4 章 干扰信号分离

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4.1 盲源分离原理

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4.1.1 盲源分离模型

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4.

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4.2 独立成分分析

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4.2.1 理论基础

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4.2.2 独立性判据

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4.2.3 典型算法

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4.3 稀疏成分分析

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4.3.1 稀疏分量分析理论基础

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4.3.2 混合矩阵估计

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4.3.3 源信号恢复

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4.4 非负矩阵分解

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4.4.1 非负矩阵分解理论基础

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4.4.2 典型算法

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第 5 章 压制干扰信号参数估计

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5.1 参数估计理论

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5

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5.1.2 最大后验估计

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5.1.3 最大似然估计

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5.1.4 最小二乘法估计

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5

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5.2 信号参量的估计

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5.2.1 估计量的计算和性能分析

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5.2.2 参量估计

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5.3 梳状谱干扰信号参数估计

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5.3.1 参数估计

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5.3.2 仿真实验分析

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5.4 线性调频干扰信号参数估计

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5.4.1 参数估计算法

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5.4.2 仿真实验分析

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5.5 噪声调频干扰信号参数估计

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5.5.1 参数估计算法

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5.5.2 仿真实验分析

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5.6 噪声调幅干扰信号参数估计

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5.6.1 基于频域对消的干扰抑制方法

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5.6.2 噪声调幅干扰参数估计的模型

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5.6.3 基于 ML 的参数估计方法

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5.6.4 仿真实验分析

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5.7 部分频带干扰信号参数估计

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5.7.1 参数估计算法

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5.7.2 仿真实验分析

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第 6 章 欺骗干扰信号参数估计

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6.1 参量估计理论

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6.1.1 参量估计的数学模型

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6.1.2 最大似然估计

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6.1.3 匹配滤波

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6.1.4 恒虚警率检测

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6.2 雷达信号参数估计

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6.2.1 雷达信号模型

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6.2.2 雷达信号载频估计方法

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6.2.3 雷达信号到达时间估计

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6.2.4 基于 FRFT 的

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6.3 密集假目标欺骗干扰参数估计

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6

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6.3.2 速度维密集假目标干扰信号参数估计

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6.3.3 频谱弥散假目标干扰信号参数估计

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6.4 距离欺骗干扰参数估计

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6.4.1 估计参数类型

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6.4.2 参数估计算法思路

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6.4.3 算法流程

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6.4.4 仿真试验

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6.5

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6.5.1 估计参数类型

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6

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6.5.3 算法流程

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6.5.4 仿真试验

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第 7 章 干扰信号极化估计

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7.1 基于正则化方法的信号极化估计

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7.1.1 算法原理

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7.1.2 参数选择方法

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7.1.3 仿真结果分析

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7.2

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7.2.1 算法原理

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7.2.2 理论分析

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7.2.3 仿真结果分析

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7.3 基于奇异值方法的信号极化估计

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7.3.1 奇异值截除方法

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7.3.2 奇异值阻尼方法

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7.3.3 仿真结果分析

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7.3.4 适用性分析

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7.4 约束最小二乘方法

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7.4.1 算法原理

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7.4.2 算法分析

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7.4.3 仿真性能分析

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7

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7.5 神经网络方法

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7.5.1 基本神经网络模型

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7.5.2 线性神经网络模型

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7.

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7.6 遗传算法

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7.6.1 算法原理

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7.6.2 仿真结果分析

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7.7 支持向量机

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7.7.1 支持

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7.7.2 利用支持向量机求极化矢量的方法

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7.7.3 仿真结果分析

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7.8 空间谱估计方法

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7.8.1 算法原理

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7.8.2 仿真结果分析

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第 8 章 干扰信号重构

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8.1 标准信号重构

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8.1.

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8.1.2 信号重构常用方法

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8.1.3 非线性建模优化方法

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8.1.4 干扰信号重构应用实例

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8.2 干扰信号准确度计算

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8.2.1

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8.2.2 干扰信号校验

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8.2.3 干扰信号校验结果

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参考文献