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基于極化相參雷達(dá)的抗組合干擾技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2021-10-23 04:13
  現(xiàn)代海戰(zhàn)已經(jīng)具備高度信息化的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境,反艦導(dǎo)彈正面臨著前所未有的挑戰(zhàn),對(duì)反艦導(dǎo)彈的抗干擾能力提出了更高的要求。極化技術(shù)與抗干擾相結(jié)合是雷達(dá)抗干擾技術(shù)發(fā)展的重要方向。本文針對(duì)海面的組合干擾,深入開(kāi)展了利用極化信息識(shí)別組合干擾的研究工作,主要內(nèi)容包括基于修正的奇/偶次散射模型的海面目標(biāo)極化特征提取和基于極化相參雷達(dá)的組合干擾的極化特征提取與識(shí)別等,具體工作安排如下:第一章闡述了利用極化信息處理組合干擾的意義以及研究現(xiàn)狀,并簡(jiǎn)單介紹了本文的主要研究工作。第二章主要介紹了電磁波的極化狀態(tài)的表征及雷達(dá)目標(biāo)極化散射特性表征方式,闡述并分析了幾種極化特征參數(shù),經(jīng)過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證,所提取的極化特征參數(shù)可以表征目標(biāo)的極化散射特性。第三章分析了角反射器、艦船與海面構(gòu)成的多次散射與標(biāo)準(zhǔn)奇、偶次散射模型的差異,在此基礎(chǔ)上對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的奇、偶次散射模型進(jìn)行了修正,并利用共海面電磁計(jì)算數(shù)據(jù)進(jìn)行了極化特征對(duì)比試驗(yàn)。結(jié)果表明在海面影響下,利用修正的模型提取的極化相似性特征具有更好的可分性,有利于目標(biāo)識(shí)別。第四章首先分析幾種典型干擾的產(chǎn)生機(jī)理并對(duì)組合干擾進(jìn)行了詳細(xì)的介紹,而后,利用能量檢測(cè)法檢測(cè)壓制干擾,其次提取了組合干擾的四... 

【文章來(lái)源】:國(guó)防科技大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】:72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)
    1.3 論文主要工作和章節(jié)安排
第二章 雷達(dá)目標(biāo)極化散射特性表征及分析
    2.1 引言
    2.2 電磁波的極化狀態(tài)表征
        2.2.1 完全極化電磁波及Jones矢量
        2.2.2 極化比、極化角與極化橢圓幾何描述子
        2.2.3 Stokes矢量和Poincare極化球
    2.3 雷達(dá)目標(biāo)散射特性的表征
        2.3.1 極化散射矩陣
        2.3.2 Muller矩陣
        2.3.3 極化協(xié)方差矩陣與極化相干矩陣
        2.3.4 極化不變量
        2.3.5 典型目標(biāo)的極化散射特性表征
    2.4 極化散射矩陣互易性修正
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于修正的奇/偶次散射模型的海面目標(biāo)極化特征提取
    3.1 引言
    3.2 角反射器和艦船的極化散射模型
        3.2.1 角反射器和艦船的主要散射類(lèi)型分析
        3.2.2 角反射器和艦船的主要散射模型
        3.2.3 共海面數(shù)據(jù)分析
    3.3 極化特征分析
        3.3.1 極化相似性
        3.3.2 特征可分性分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于極化特征的抗組合干擾技術(shù)研究
    4.1 典型干擾
        4.1.1 有源壓制式干擾
        4.1.2 角反射器干擾
        4.1.3 箔條干擾
        4.1.4 組合干擾
    4.2 有源壓制干擾的檢測(cè)
    4.3 雷達(dá)組合干擾信號(hào)的特征選擇
    4.4 組合干擾的干擾鑒別
        4.4.1 組合干擾的極化特征提取流程
        4.4.2 測(cè)試結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 結(jié)束語(yǔ)
    5.1 本文工作總結(jié)
    5.2 下一步工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果



本文編號(hào):3452444

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