本文研究了末敏探測(cè)器應(yīng)用中,三模復(fù)合探測(cè)器——毫米波輻射計(jì)、長(zhǎng)紅外探測(cè)器和線性調(diào)頻連續(xù)波（LFMCW）雷達(dá)信號(hào)輸出、處理、特征提取和融合算法,以及在噪聲背景中的探測(cè)概率。首先,根據(jù)坦克目標(biāo)和地面背景的輻射特性差異,建立了輻射計(jì)和長(zhǎng)紅外探測(cè)器的圓錐掃描輸出信號(hào)模型。根據(jù)散射中心理論,建立了典型坦克的一維距離像模型,并研究了一維距離像的成像影響因素。其次,根據(jù)末敏探測(cè)器下落過(guò)程中在地面的掃描軌跡和探測(cè)區(qū)域,建立了復(fù)合探測(cè)器的穩(wěn)態(tài)掃描輸出信號(hào)模型。并研究了輸出信號(hào)的預(yù)處理和針對(duì)一維距離像物理結(jié)構(gòu)的特征提取方法。接著,從特征層進(jìn)行復(fù)合探測(cè)器的信息融合,以支持向量機(jī)（Support Vector Machine, SVM）作為信息融合算法展開(kāi)深入研究,針對(duì)單分類支持向量機(jī)（One-Class SVM）對(duì)樣本和特征值等值加權(quán)的缺點(diǎn),提出了改進(jìn)算法,并驗(yàn)證了改進(jìn)算法的效果。然后,分析了探測(cè)器噪聲的功率、幅度概率分布情況和提高信噪比的方法。提出了基于γ-f雜波后向散射系數(shù)模型的高分辨率LFMCW雷達(dá)的地雜波功率譜分布模型。通過(guò)統(tǒng)計(jì)的方法比較了不同信噪比的復(fù)合探測(cè)器虛警概率和探測(cè)概率。最后,根據(jù)設(shè)計(jì)要求... 

【文章來(lái)源】：南京理工大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀概述
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容
2 復(fù)合傳感探測(cè)器輸出信號(hào)分析
    2.1 熱輻射基本理論
    2.2 毫米波輻射計(jì)信號(hào)分析
        2.2.1 輻射計(jì)工作原理
        2.2.2 輻射計(jì)圓錐掃描輸出信號(hào)
        2.2.3 輻射計(jì)圓錐掃描輸出信號(hào)仿真
    2.3 長(zhǎng)紅外探測(cè)器信號(hào)分析
        2.3.1 長(zhǎng)紅外探測(cè)器工作原理
        2.3.2 長(zhǎng)紅外探測(cè)器圓錐掃描輸出信號(hào)
        2.3.3 長(zhǎng)紅外探測(cè)器圓錐掃描輸出信號(hào)仿真
    2.4 LFMCW雷達(dá)信號(hào)分析
        2.4.1 LFMCW雷達(dá)工作原理
        2.4.2 LFMCW雷達(dá)圓錐掃描輸出信號(hào)
        2.4.3 LFMCW雷達(dá)圓錐掃描輸出信號(hào)仿真
        2.4.4 LFMCW雷達(dá)成像影響因素
3 末敏探測(cè)器穩(wěn)態(tài)掃描輸出信號(hào)處理
    3.1 末敏探測(cè)器穩(wěn)態(tài)掃描特征
        3.1.1 末敏探測(cè)器穩(wěn)態(tài)掃描軌跡
        3.1.2 末敏探測(cè)器穩(wěn)態(tài)掃描探測(cè)區(qū)域
    3.2 末敏探測(cè)器穩(wěn)態(tài)掃描輸出信號(hào)
        3.2.1 輻射計(jì)穩(wěn)態(tài)掃描輸出信號(hào)
        3.2.2 長(zhǎng)紅外探測(cè)器穩(wěn)態(tài)掃描輸出信號(hào)
        3.2.3 LFMCW雷達(dá)穩(wěn)態(tài)掃描輸出信號(hào)
    3.3 信號(hào)預(yù)處理
        3.3.1 硬件濾波器設(shè)計(jì)
        3.3.2 數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)
    3.4 目標(biāo)特征提取
        3.4.1 散射中心位置特征
        3.4.2 頻譜特征
        3.4.3 最大互相關(guān)特征
        3.4.4 模板匹配度特征
    3.5 本章小結(jié)
4 復(fù)合算法研究與仿真
    4.1 多傳感器信息融合算法
    4.2 支持向量機(jī)(SVM)算法
        4.2.1 線性支持向量機(jī)
        4.2.2 核函數(shù)
        4.2.3 C-SVM
        4.2.4 One-Class SVM
        4.2.5 改進(jìn)的One-Class SVM
    4.3 實(shí)驗(yàn)仿真及分析
        4.3.1 算法實(shí)現(xiàn)及數(shù)據(jù)選擇
        4.3.2 One-Class SVM識(shí)別效果
        4.3.3 改進(jìn)的One-Class SVM識(shí)別效果
    4.4 本章小結(jié)
5 復(fù)合探測(cè)器探測(cè)概率分析
    5.1 復(fù)合探測(cè)器噪聲
        5.1.1 噪聲功率和幅度概率分布統(tǒng)計(jì)模型
        5.1.2 探測(cè)器信噪比提高
    5.2 LFMCW雷達(dá)地雜波
        5.2.1 雜波幅度概率分布統(tǒng)計(jì)模型
        5.2.2 雜波功率譜分布模型
        5.2.3 改進(jìn)的LFMCW雷達(dá)地雜波功率譜分布模型
    5.3 復(fù)合探測(cè)器虛警概率
    5.4 復(fù)合探測(cè)器探測(cè)概率
    5.5 本章小結(jié)
6 末敏復(fù)合探測(cè)器硬件系統(tǒng)和外場(chǎng)實(shí)驗(yàn)
    6.1 硬件系統(tǒng)
    6.2 測(cè)試場(chǎng)景
    6.3 末敏復(fù)合探測(cè)器實(shí)測(cè)信號(hào)分析
        6.3.1 實(shí)測(cè)末敏復(fù)合探測(cè)器背景噪聲
        6.3.2 實(shí)測(cè)模擬坦克目標(biāo)輻射計(jì)信號(hào)
        6.3.3 實(shí)測(cè)模擬坦克目標(biāo)長(zhǎng)紅外探測(cè)器信號(hào)
        6.3.4 實(shí)測(cè)模擬坦克目標(biāo)LFMCW雷達(dá)信號(hào)
    6.4 SVM算法實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證
        6.4.1 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)采集
        6.4.2 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)探測(cè)概率
    6.5 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄A


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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