內容簡介：針對數字射頻信號復制干擾和寬帶噪聲干擾威脅雷達目標檢測的問題，提出一種結合稀疏重構與深度學習的干擾抑制算法。該算法先用深度學習提取干擾特征并檢測干擾類型和位置，再采用基于稀疏表示的空時自適應處理策略在空間和時間域抑制干擾。仿真實驗表明，相比傳統方法，該算法在強干擾背景下顯著提升了目標檢測概率和輸出信干噪比，能有效抑制主瓣仿真干擾和寬帶噪聲干擾，為雷達干擾抑制提供了新思路，具有工程應用價值。