本文選題：認知雷達 + 自適應　； 參考：《國防科學技術大學》2014年博士論文

【摘要】：現(xiàn)有雷達系統(tǒng)的發(fā)射波形和工作模式一般固定不變,接收系統(tǒng)僅被動地處理雷達信號和數(shù)據(jù),使得即使精心設計的雷達系統(tǒng)也難以在復雜的時空多變環(huán)境中獲得理想的處理性能。認知雷達具有接收機到發(fā)射機的閉環(huán)反饋機制,能夠根據(jù)先驗和實時的環(huán)境及目標知識自適應動態(tài)調(diào)整雷達收發(fā)系統(tǒng),從根本上改變了傳統(tǒng)雷達單向的信息處理方式,能夠大幅提高雷達系統(tǒng)性能和環(huán)境適應能力,具有重要的理論研究和軍事應用價值,受到國內(nèi)外很多專家學者和軍方的廣泛關注。自適應發(fā)射波形優(yōu)化技術是認知雷達系統(tǒng)的基礎關鍵技術之一,論文主要研究了面向目標參數(shù)估計問題的雷達發(fā)射系統(tǒng)自適應優(yōu)化調(diào)整技術,具體內(nèi)容可分為目標跟蹤(運動目標狀態(tài)估計)和雷達成像(靜止目標電磁散射系數(shù)估計)兩個方面:在目標跟蹤方面,研究了雜波環(huán)境下以提高機動目標跟蹤精度為目的的自適應波形選擇技術。論文首先對雷達接收系統(tǒng)和跟蹤測量數(shù)據(jù)獲取過程進行了詳細建模,分析了不同信噪比情況下雷達發(fā)射波形對測量數(shù)據(jù)統(tǒng)計特性的影響及定量計算方法,并設計了與自然界中蝙蝠發(fā)射聲波信號類似的CF-HFM(Constant Frequency-Hyperbolic Frequency Modulation)雷達脈沖串波形,提出了雜波環(huán)境下基于雷達任務的機動目標跟蹤自適應波形選擇算法及自適應發(fā)射波形與檢測門限聯(lián)合優(yōu)化方法;其次,為了較為精確地估計機動目標混合運動狀態(tài)后驗概率密度函數(shù),提出了一種完全分離連續(xù)基狀態(tài)與離散模型狀態(tài)估計的交互多模型概率數(shù)據(jù)關聯(lián)粒子濾波器(Interacting Multiple Model Probabilistic Data Association Particle Filter,IMMPDAPF),估計循環(huán)僅需要基狀態(tài)粒子,能夠控制每個運動模型對應的粒子數(shù),并引入穩(wěn)健性較好的Amariα-散度表征不同發(fā)射波形對應雷達測量數(shù)據(jù)包含的信息量,提出了與IMMPDAPF實現(xiàn)過程緊密結合的雜波環(huán)境下基于信息論準則的機動目標跟蹤自適應波形選擇算法。在雷達成像方面,研究了以降低成像處理復雜度為目的的自適應發(fā)射分集技術和基于發(fā)射分集的曲線彈道合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像算法。首先,針對以景象匹配制導為目的的曲線彈道SAR成像問題,提出通過自適應調(diào)整雷達波束指向使雷達近似工作于等效正側視幾何下,能夠大大減小距離徙動校正難度及回波信號方位向和距離向耦合,并在此基礎上設計了利用部分孔徑數(shù)據(jù)和高效頻譜分析方法的RD-Dechirp(Range Doppler-Dechirp)快視成像算法;其次,針對以尋的制導為目的大斜視曲線彈道SAR成像問題,通過在雷達發(fā)射信號中引入自適應調(diào)整的非線性調(diào)頻分量,提出了曲線彈道SAR非線性調(diào)頻變標(Nonlinear Chirp Scaling,NCS)成像算法,能夠同時處理大斜視曲線彈道情況下距離徙動校正和二次距離壓縮的方位頻率依賴性和距離空變性,算法計算量與標準CS算法及RD算法相當,提供了成像性能與計算量的完美折中;最后,針對任意航跡和斜視幾何情況下的聚束SAR成像問題,提出了基于PRI(Pulse Repetition Interval)自適應調(diào)整的PFA(Polar Format Algorithm)成像算法,能夠避免原始PFA算法的插值操作和利用全部波數(shù)域數(shù)據(jù)進行成像,生成高質量SAR圖像僅需要FFT和復乘運算,能夠兼顧平臺航跡靈活性、成像精度及成像效率。論文充分利用雷達接收系統(tǒng)到發(fā)射系統(tǒng)的反饋機制和先驗知識,研究了面向目標參數(shù)估計問題的雷達發(fā)射系統(tǒng)自適應調(diào)整技術和方法,研究成果有助于從根本上改變現(xiàn)有雷達系統(tǒng)的工作方式,提高現(xiàn)有雷達系統(tǒng)的工作性能和復雜環(huán)境適應能力,為推動我國雷達系統(tǒng)的智能化和認知雷達技術的實用化提供基礎理論和關鍵技術支撐。
[Abstract]:The transmission waveform and working mode of the existing radar system are generally fixed, and the receiving system only passively handles radar signals and data, so that even carefully designed radar systems can not obtain ideal processing performance in complex spatio-temporal environment. The cognitive radar has closed loop feedback mechanism to the transmitter to the transmitter. According to the prior and real-time environment and target knowledge, the adaptive dynamic adjustment of radar transceiver system has fundamentally changed the one-way information processing mode of the traditional radar, and can greatly improve the performance of the radar system and the adaptability of the environment. It has important theoretical research and military application value. It has been widely used by many experts and scholars at home and abroad and the military. The adaptive transmission waveform optimization technique is one of the key technologies of the cognitive radar system. The paper mainly studies the adaptive optimization and adjustment technology of radar launching system for target parameter estimation. The specific content can be divided into target tracking (moving target state estimator) and radar imaging (the static target electromagnetic scattering coefficient). The two aspects: in target tracking, the adaptive waveform selection technique for improving the tracking precision of maneuvering target is studied in the environment of clutter. Firstly, the process of radar receiving system and tracking measurement data acquisition is modeled in detail, and the data statistics of radar emission waveform for different signal to noise ratio are analyzed. The influence of the characteristic and the quantitative calculation method, and design the CF-HFM (Constant Frequency-Hyperbolic Frequency Modulation) radar pulse string similar to the bats' acoustic signal in the natural world, and put forward the adaptive waveform selection algorithm for the maneuvering target tracking based on the radar task and the adaptive emission waveform and detection. In order to accurately estimate the posterior probability density function of the mixed motion state of the maneuvering target, an interactive multi model probabilistic data association particle filter (Interacting Multiple Model Probabilistic Data Association Par) is proposed for the precise estimation of the post probability density function of the mixed motion state of the maneuvering target. Ticle Filter, IMMPDAPF), it is estimated that the cycle only needs the basic state particles, can control the number of particles corresponding to each motion model, and introduces the good robust Amari alpha divergence to characterize the information contained in the radar measurement data of different emission waveforms, and puts forward the information theory based on the information theory based on the clutter environment which is closely combined with the IMMPDAPF implementation process. The adaptive waveform selection algorithm for maneuvering target tracking is proposed. In the aspect of radar imaging, the adaptive transmit diversity technique which aims to reduce the complexity of imaging processing and the Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging algorithm based on the emission diversity are studied. In line ballistic SAR imaging, it is proposed that using adaptive adjustment of radar beam direction to make radar approximate to the equivalent positive side view geometry, it can greatly reduce the difficulty of distance migration correction and the azimuth and range coupling of echo signals. On this basis, a RD-Dechirp (Ran) using partial aperture data and high efficiency spectrum analysis method is designed. Ge Doppler-Dechirp) fast vision imaging algorithm; secondly, aiming at the problem of SAR imaging of large squint trajectory with the aim of homing guidance, a nonlinear frequency modulation (Nonlinear Chirp Scaling, NCS) imaging algorithm of curve ballistic SAR (Nonlinear Chirp Scaling, NCS) is proposed by introducing the adaptive adjusting nonlinear frequency modulation component in the radar transmitting signal. Considering the azimuth frequency dependence and distance space variability of distance migration correction and two distance compression in the case of curve trajectory, the computational complexity of the algorithm is equivalent to the standard CS algorithm and the RD algorithm, which provides a perfect compromise between the imaging performance and the computational complexity. Finally, the PRI (P) is proposed for the cluster SAR imaging problem under arbitrary track and squint geometry. Ulse Repetition Interval) adaptive PFA (Polar Format Algorithm) imaging algorithm can avoid the interpolation operation of the original PFA algorithm and use all the data of the wavenumber domain to imaging. The generation of high quality SAR images requires only FFT and multiplicative operation. It can give consideration to the flexibility of the platform track, the imaging precision and the imaging efficiency. The paper is fully profitable. By using the feedback mechanism and prior knowledge of radar receiving system to the launch system, the adaptive adjustment technology and method of radar launching system for target parameter estimation are studied. The research results help to fundamentally change the working mode of the existing radar system and improve the performance of the existing radar system and the adaptability of the complex environment. It provides basic theoretical and key technical support for promoting the intellectualization of radar system and the practicality of cognitive radar technology in China.

【學位授予單位】：國防科學技術大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN958

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本文編號：1849572