【摘要】：雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究不僅具有重大的理論意義,而且具有廣闊的應(yīng)用前景。特別是在軍事應(yīng)用方面,美、俄、德等西方軍事強(qiáng)國(guó)相繼把其作為未來智能化武器系統(tǒng)的重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容和迫切需要突破的關(guān)鍵技術(shù)。相比合成孔徑雷達(dá)/逆合成孔徑雷達(dá)(SAR/ISAR)圖像而言,高分辨距離像(HRRP)易獲取與處理,且數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量不大,易于實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)識(shí)別�；贖RRP的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。與此同時(shí),隨著軍事科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展,現(xiàn)代雷達(dá)的應(yīng)用及生存環(huán)境受到了“電子干擾”、“隱身目標(biāo)”、“反輻射導(dǎo)彈”和“低空/超低空突防”等四大威脅,因此雷達(dá)的射頻隱身(RF stealth)性能研究具有十分重要的戰(zhàn)略與應(yīng)用意義。本文的研究工作主要圍繞著基于HRRP目標(biāo)識(shí)別的射頻隱身雷達(dá)信號(hào)設(shè)計(jì)及其識(shí)別方法而展開的,分為兩部分:第一部分是通過結(jié)合雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別具體應(yīng)用,提出了基于最優(yōu)匹配發(fā)射-接收機(jī)與序貫分析的射頻隱身雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別信號(hào)設(shè)計(jì)方法和基于交互信息與序貫分析的射頻隱身雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別的信號(hào)設(shè)計(jì)方法,為實(shí)現(xiàn)雷達(dá)的射頻隱身性能做出有益的探索。第二部分則是針對(duì)目標(biāo)HRRP的姿態(tài)敏感性問題,分別采取了角域劃分方法和核方法,提出了基于灰色系統(tǒng)的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別方法、基于灰色關(guān)聯(lián)度的自適應(yīng)角域劃分的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別方法以及基于最大間隔核優(yōu)化的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別方法,為基于HRRP的目標(biāo)識(shí)別日后的具體工程應(yīng)用提供技術(shù)支持。本文主要研究?jī)?nèi)容與貢獻(xiàn)如下:1、研究了基于最優(yōu)匹配發(fā)射-接收機(jī)與序貫分析的射頻隱身雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別信號(hào)設(shè)計(jì)。最優(yōu)匹配發(fā)射-接收機(jī)方法構(gòu)成了發(fā)射機(jī)-外界環(huán)境-接收機(jī)閉環(huán)系統(tǒng),是認(rèn)知雷達(dá)的一種實(shí)現(xiàn),其能夠利用各種先驗(yàn)信息自適應(yīng)地調(diào)整設(shè)計(jì)雷達(dá)信號(hào)及其對(duì)應(yīng)的匹配接收機(jī)。而序貫分析理論中的序貫概率比檢驗(yàn)不僅使得假設(shè)檢驗(yàn)中的兩種錯(cuò)誤檢驗(yàn)都足夠小,而且確保平均抽樣次數(shù)最少。針對(duì)雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別應(yīng)用,將最優(yōu)匹配發(fā)射-接收機(jī)與序貫分析理論相結(jié)合,設(shè)計(jì)了基于最優(yōu)匹配發(fā)射-接收機(jī)與序貫分析的射頻隱身雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別信號(hào)方法。該方法首先確保了雷達(dá)系統(tǒng)的目標(biāo)識(shí)別性能,并從輻射能量控制和射頻隱身雷達(dá)信號(hào)設(shè)計(jì)兩個(gè)方面保證了雷達(dá)系統(tǒng)的射頻隱身性能,從而提高了飛機(jī)的生存能力。2、研究了基于交互信息與序貫分析的射頻隱身雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別的信號(hào)設(shè)計(jì)。在一般雷達(dá)系統(tǒng)中,雷達(dá)目標(biāo)的脈沖響應(yīng)并不一定是確定已知的,常常都是假定雷達(dá)目標(biāo)的脈沖響應(yīng)服從某種隨機(jī)分布,高斯分布是最常用的隨機(jī)分布。在此種情況下啊,接收機(jī)的回波信號(hào)與目標(biāo)回波信號(hào)之間的交互信息影響著雷達(dá)系統(tǒng)性能�；诮换バ畔⒗走_(dá)信號(hào)設(shè)計(jì)方法是認(rèn)知雷達(dá)的另外一種實(shí)現(xiàn),從而能夠得到保證雷達(dá)性能的發(fā)射信號(hào)。結(jié)合雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別,將基于交互信息雷達(dá)信號(hào)設(shè)計(jì)方法與序貫分析理論相結(jié)合,設(shè)計(jì)了基于交互信息與序貫分析射頻隱身雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別的信號(hào)設(shè)計(jì)方法,該方法使得雷達(dá)系統(tǒng)在完成雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別任務(wù)的基礎(chǔ)上具有良好的射頻隱身性能。3、研究了基于灰色系統(tǒng)的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別。HRRP是在雷達(dá)射線方向上雷達(dá)目標(biāo)的各距離分辨單元內(nèi)散射中心回波投影的矢量和,其反映了目標(biāo)結(jié)構(gòu)特性�；贖RRP的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別過程一般分為訓(xùn)練與識(shí)別兩個(gè)階段。在訓(xùn)練階段比較HRRP之間的相似程度形成HRRP模板,而在識(shí)別階段則是通過比較待分類目標(biāo)HRRP與所形成的HRRP模板之間的相似程度大小來決定其類別。灰色關(guān)聯(lián)分析能夠通過比較系統(tǒng)樣本數(shù)據(jù)序列的幾何形狀相似度得到各要素/變量之間的關(guān)聯(lián)度,即得知系統(tǒng)各要素/變量之間的密切程度。將灰色系統(tǒng)理論的灰色關(guān)聯(lián)分析應(yīng)用于基于HRRP的目標(biāo)識(shí)別中,設(shè)計(jì)了基于灰色系統(tǒng)的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別方法,該方法具有物理意義明確、計(jì)算簡(jiǎn)單以及操作方便等特點(diǎn)。4、研究了基于灰色關(guān)聯(lián)度的自適應(yīng)角域劃分的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別。針對(duì)雷達(dá)目標(biāo)HRRP的目標(biāo)姿態(tài)敏感性問題,采用固定角域劃分方法簡(jiǎn)單方便,但是固定角域劃分方法使得目標(biāo)的散射特性存在失配情況,從而導(dǎo)致識(shí)別性能下降。與固定角域劃分方法相比,自適應(yīng)角域劃分方法則是從目標(biāo)HRRP本身或分類器的角度出發(fā),采用某一特定的角域劃分準(zhǔn)則,自適應(yīng)地實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)角域進(jìn)行劃分,以提高目標(biāo)識(shí)別性能。在基于灰色系統(tǒng)的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別方法的基礎(chǔ)上,采用灰色系統(tǒng)中的灰色關(guān)聯(lián)模型為劃分準(zhǔn)則實(shí)現(xiàn)對(duì)HRRP的自適應(yīng)角域劃分,設(shè)計(jì)了兩種基于灰色系統(tǒng)的自適應(yīng)角域劃分的HRRP雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別方法,從而進(jìn)一步提高了目標(biāo)識(shí)別性能。5、研究了基于最大間隔核優(yōu)化的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別。與角域劃分相對(duì)應(yīng),支持向量機(jī)核方法是另外一種常用的解決HRRP目標(biāo)姿態(tài)敏感性的方法。SVM的識(shí)別性能在很大程度上取決于對(duì)核函數(shù)的選擇。普遍適用于任何數(shù)據(jù)的核函數(shù)是不存在的,數(shù)據(jù)依賴核函數(shù)作為一種核函數(shù)修正方法,可以改善SVM分類器的泛化能力,但是核函數(shù)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)和SVM分類器求解目標(biāo)函數(shù)是不同的,分別對(duì)應(yīng)于Fisher判別準(zhǔn)則和最大間隔準(zhǔn)則。為了使得核函數(shù)優(yōu)化準(zhǔn)則和SVM求解準(zhǔn)則一致,設(shè)計(jì)了基于最大間隔核優(yōu)化的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別方法,該方法采用了相同的優(yōu)化準(zhǔn)則,即最大間隔優(yōu)化準(zhǔn)則下的核函數(shù)優(yōu)化和SVM分類器的求解是相互統(tǒng)一的過程,這相當(dāng)于以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化對(duì)數(shù)據(jù)依賴核函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,從而有效提高SVM分類器的目標(biāo)識(shí)別性能。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN957.51

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2573037