監視アプリケーションのドップラー耐性ノイズレーダー波形の詳細について

現代の電子戦（EW）における傍受の可能性が低い（LPI）（LPI）搾取の可能性（LPE）レーダーの有病率は、防衛メカニズムに対する継続的な課題を提示し、保護戦略における絶え間ない進歩を示しています。ノイズレーダーは、限られたドップラー耐性の一般的な欠点を示しているにもかかわらず、過去10年間で実質的に顕著になったLPIおよびLPEシステムの例です。高度なパルス圧縮ノイズ（APCN）波形は、線形周波数変調に固有のドップラー耐性機能を備えたランダム波形のLPIおよびLPE属性を融合するように提案された確率的レーダー信号です。現在の研究では、APCN信号の曖昧さ関数とスペクトル封じ込めを記述する閉じた形式の式を導き出し、その検出性能とその確率的パラメーターの関数としての範囲のあいまいさを除去する能力を適切に分析します。このペーパーでは、以前の作品で主張されたAPCN信号のLPI/LPE特性のより詳細なアドレスも示します。時間周波数分析（TFA）および画像処理方法を使用する洗練された電子インテリジェンス（ELINT）システムがAPCNを傍受し、帯域幅、動作周波数、時間、パルス繰り返し間隔などのAPCN波形の重要なパラメーターを推定することができることを示します。また、APCN波形の一意の特性を傍受して活用するように設計された方法も提示します。そのパフォーマンスは、ELINTシステムの信号対雑音比（SNR）の関数としてAPCNレーダー信号を検出するこのようなELINTシステムの確率に基づいて評価されます。提案された推定量をSNRの関数として特徴付けるランダム変数の精度と精度を評価しました。結果は、-10 dB未満のSNRのシナリオであっても、1に近い検出の確率を示し、パフォーマンスが良好であることを示しています。この作業の貢献は、ESMシステムの改善を促進しながら、ノイズレーダー機能の強化を提供します。

The prevalence of Low Probability of Interception (LPI) and Low Probability of Exploitation (LPE) radars in contemporary Electronic Warfare (EW) presents an ongoing challenge to defense mechanisms, compelling constant advances in protective strategies. Noise radars are examples of LPI and LPE systems that gained substantial prominence in the past decade despite exhibiting a common drawback of limited Doppler tolerance. The Advanced Pulse Compression Noise (APCN) waveform is a stochastic radar signal proposed to amalgamate the LPI and LPE attributes of a random waveform with the Doppler tolerance feature inherent to a linear frequency modulation. In the present work, we derive closed-form expressions describing the APCN signal's ambiguity function and spectral containment that allow for a proper analysis of its detection performance and ability to remove range ambiguities as a function of its stochastic parameters. This paper also presents a more detailed address of the LPI/LPE characteristic of APCN signals claimed in previous works. We show that sophisticated Electronic Intelligence (ELINT) systems that employ Time Frequency Analysis (TFA) and image processing methods may intercept APCN and estimate important parameters of APCN waveforms, such as bandwidth, operating frequency, time duration, and pulse repetition interval. We also present a method designed to intercept and exploit the unique characteristics of the APCN waveform. Its performance is evaluated based on the probability of such an ELINT system detecting an APCN radar signal as a function of the Signal-to-Noise Ratio (SNR) in the ELINT system. We evaluated the accuracy and precision of the random variables characterizing the proposed estimators as a function of the SNR. Results indicate a probability of detection close to 1 and show good performance, even for scenarios with a SNR slightly less than -10 dB. The contributions in this work offer enhancements to noise radar capabilities while facilitating improvements in ESM systems.