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简介：
作为雷达信号处理领域的核心技术之一，时频分析在干扰抑制中扮演着关键角色。通过时频分析不仅可以精确获取信号的时间域和频率域特性，还可以实现对干扰信号的精准识别与消除。在抗间歇采样干扰（ISRJ）抑制领域，时频分析的应用主要集中在两个方面：一是基于信号重构的思想，通过时频分析结合反卷积技术来估计并重建干扰信号参数，最终实现对干扰的有效抑制；二是采用频域滤波的方法，在时频联合域内准确识别和消除干扰信号，同时保留目标回波信息。ISRJ作为一种复杂的干扰形式，主要包括间歇采样直接转发、重复转发以及循环转发等多种类型，其工作原理在于通过捕捉完整雷达脉冲信号并进行分段传输，来模拟假目标信号对雷达系统的干扰。在ISRJ抑制研究领域，现有的解决方案主要可分为两类：一种是基于时频分析和反卷积处理的算法，通过精确估计干扰参数来进行信号重构与消减；另一种是利用能量函数差异提取无干扰信号数据，并借助压缩感知理论实现目标回波的重建。尽管这些方法在一定程度上提高了ISRJ抑制能力，但均存在依赖特定参数、计算复杂度高等不足之处。针对现有技术的局限性，本文提出了一种创新性的抗间歇采样干扰抑制算法。该算法以信号重构与频域滤波为核心思想，在时频联合域内实现了对多目标环境下多种类型ISRJ的有效抑制，并且在保证目标回波质量的前提下显著降低了系统的复杂度。随着ISRJ抑制技术的不断演进和完善，未来的研究工作将进一步拓展其应用边界，以满足更多实际场景下的需求。