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Elektronische Kampfführung — Jammer und das stille Duell

Im EM-Spektrum tobt ein unsichtbarer Krieg: Sender gegen Empfänger, Täuschung gegen Filter.

Elektronische Kampfführung — Jammer und das stille Duell
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Rauschjamming

Breitbandiges Rauschen hebt das Grundrauschen des Empfängers und versteckt das Echo.

Täuschjamming

DRFM speichert das Radarsignal, modifiziert es und sendet falsche Ziele zurück.

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Selbst- vs Begleitschutz

Pods am eigenen Flugzeug oder spezialisierte EW-Plattformen wie EA-18G Growler.

ECCM

Frequenzsprung, niedrige Sendeleistung (LPI), Phased Arrays mit Nullsteuerung — der ständige Gegenzug.

Winkel-Täuschung und Cross-Eye-Verfahren

Während herkömmliche Störer Entfernung und Geschwindigkeit fälschen, greift die Winkel-Täuschung die Antennennachführung des Monopuls-Radars an. Durch Inverse Gain Jamming oder Cross-Eye-Techniken werden Signalphasen so manipuliert, dass der Radarempfänger eine falsche Zielposition berechnet. Dies führt dazu, dass Lenkwaffen am tatsächlichen Ziel vorbeigesteuert werden, da sie einen künstlich erzeugten Fehlabgleich verfolgen.

Burn-through und die Grenzen der Störung

Physikalisch unterliegt das Radar dem Abstandsgesetz der vierten Potenz, während Störsignale nur quadratisch abnehmen. Dennoch erreicht jedes Radar eine Burn-through-Entfernung, bei der das Echo das Störrauschen übertönt. Moderne Galliumnitrid-Radare (GaN) erhöhen die Sendeleistung massiv, um diese Distanz zu vergrößern und Ziele trotz elektronischer Gegenmaßnahmen frühzeitig zu erfassen.

Winkeltäuschung durch Polarisation

Kreuzpolarisations-Jamming greift die Richtungslogik des Radars an. Durch das Senden von Signalen, die 90 Grad phasenverschoben zur Empfängerantenne stehen, entstehen asymmetrische Spannungen im Speisehorn. Dies zwingt Monopuls-Radare dazu, den physischen Kontakt zum Ziel zu verlieren, da die Winkelablagefehler nicht mehr korrekt berechnet werden können.

Kognitive Elektronische Kampfführung

Moderne Systeme nutzen Galliumnitrid-Halbleiter (GaN) und KI, um völlig unbekannte Radarsignale in Echtzeit zu analysieren. Statt auf statische Datenbanken angewiesen zu sein, generiert kognitive EW autonom optimierte Wellenformen, um neue Bedrohungen sofort zu neutralisieren, bevor das Flugzeug identifiziert werden kann.

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