本文研究了末敏弹毫米波探测器的干扰等效评估模型,用于在室内实现末敏弹毫米波干扰机的干扰等效和干扰效果评估。模型主要由干扰等效模型和干扰效果评估模型两部分组成。首先,论文分别针对末敏弹毫米波探测器的扫描探测和干扰过程进行数学建模,并以此为基础研究末敏弹毫米波被动探测器的工作原理和干扰机制,为干扰等效模型和干扰效果评估模型的建立奠定理论基础。其次,研究毫米波在菲涅尔区的传播特性,对毫米波在自由空间中的辐射能量衰减进行了仿真分析,从屏蔽腔体尺寸、干扰距离的衰减以及末敏弹扫描过程等方面研究干扰等效模型的构建方法,并提出干扰等效模型的总体设计方案。再次,结合末敏弹毫米波探测器的干扰等效模型,提出基于机器学习分类算法的干扰效果评估模型。分别引入支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)算法和反向传播(Back Propagation,简称BP)神经网络算法构建干扰效果评估模型,并对两种模型分别进行参数调优。对不同评估模型的性能进行比较,提出性能较优的BP干扰效果评估方案。最后,整合末敏弹毫米波探测器的干扰等效模型和干扰效果评估模型,完成干扰等效评估模型的软硬件实现;搭建用于验证模型等效性能的高塔试验平台,并分别完成模型的干扰等效性能验证和干扰效果评估性能验证。