發(fā)布時(shí)間：2017-07-26 02:20

  本文關(guān)鍵詞：基于模糊函數(shù)和最大互信息的認(rèn)知雷達(dá)自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)

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【摘要】：隨著現(xiàn)代高科技軍事裝備的出現(xiàn)以及作戰(zhàn)戰(zhàn)術(shù)的進(jìn)步,使得現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)的環(huán)境變得日益復(fù)雜,隱身技術(shù)的發(fā)展和低空/超低空戰(zhàn)術(shù)的訓(xùn)練等均對(duì)現(xiàn)代雷達(dá)防空系統(tǒng)造成了嚴(yán)重的影響和威脅。傳統(tǒng)雷達(dá)在發(fā)射機(jī)端發(fā)射固定參數(shù)的波形照射環(huán)境和目標(biāo),僅在接收機(jī)端采用自適應(yīng)處理技術(shù)和濾波算法進(jìn)行信息處理,這種被動(dòng)式的自適應(yīng)智能信息處理越來越難以應(yīng)對(duì)現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的挑戰(zhàn),需要更高智能雷達(dá)的出現(xiàn)—認(rèn)知雷達(dá)。認(rèn)知雷達(dá)是將腦科學(xué)和人工智能融入雷達(dá)系統(tǒng),構(gòu)建發(fā)射機(jī)—環(huán)境—接收機(jī)—發(fā)射機(jī)的閉環(huán)回路系統(tǒng),使雷達(dá)能夠根據(jù)接收機(jī)端反饋到發(fā)射機(jī)端的信息自適應(yīng)地調(diào)整發(fā)射波形以期達(dá)到與環(huán)境及目標(biāo)的最優(yōu)匹配,提升雷達(dá)性能。根據(jù)環(huán)境及目標(biāo)信息自適應(yīng)地調(diào)整發(fā)射波形是認(rèn)知雷達(dá)區(qū)別于傳統(tǒng)雷達(dá)的關(guān)鍵所在,本文以認(rèn)知雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)識(shí)別問題為研究方向,分析了目前研究存在的問題,提出了解決方法。本文主要研究?jī)?nèi)容包括以下三點(diǎn):首先,針對(duì)密集高斯分布雜波對(duì)弱目標(biāo)檢測(cè)性能影響的問題,深入分析了其影響機(jī)制:雜波是由發(fā)射波形模糊函數(shù)的旁瓣進(jìn)入目標(biāo)單元來降低目標(biāo)單元的信雜比,從而降低了目標(biāo)檢測(cè)的性能。本文在已知密集雜波功率分布密度的情況下提出了基于模糊函數(shù)和粒子群算法的自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)方法,通過仿真驗(yàn)證了該方法能抑制雜波并提高目標(biāo)單元的信雜比,提高了弱目標(biāo)檢測(cè)性能。其次,針對(duì)目前發(fā)射波形和目標(biāo)、噪聲及雜波之間關(guān)系不明確的問題,學(xué)習(xí)研究了純?cè)肼暠尘跋禄谧畲蠡バ畔⒌牟ㄐ卧O(shè)計(jì)方法,推導(dǎo)出密集高斯分布雜波噪聲背景下基于最大互信息的最優(yōu)波形能量譜。通過仿真分析,得出了最優(yōu)發(fā)射波形的能量譜會(huì)向雜波譜方差較小的區(qū)域傾斜并將更多的波形能量投射在目標(biāo)譜方差較大的區(qū)域以求獲得更多的目標(biāo)信息。最后,針對(duì)多目標(biāo)識(shí)別問題,提出了基于最大互信息準(zhǔn)則和基于最大信雜比準(zhǔn)則的多目標(biāo)識(shí)別自適應(yīng)波形。通過仿真驗(yàn)證了波形自適應(yīng)機(jī)制的合理性,并比較了在兩種波形設(shè)計(jì)準(zhǔn)則下設(shè)計(jì)的發(fā)射波形在多目標(biāo)識(shí)別性能上的優(yōu)劣,得出了在雜波幅值較大時(shí)基于最大互信息準(zhǔn)則設(shè)計(jì)的自適應(yīng)波形在多目標(biāo)識(shí)別性能上具有更高的穩(wěn)定性和識(shí)別效率的結(jié)論。綜上,基于模糊函數(shù)和粒子群算法的自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)提高了目標(biāo)檢測(cè)性能,解決了傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)波形設(shè)計(jì)存在的問題;基于最大互信息的多目標(biāo)識(shí)別波形設(shè)計(jì)相比于最大信雜比準(zhǔn)則提高了目標(biāo)識(shí)別效率。
【關(guān)鍵詞】：認(rèn)知雷達(dá) 自適應(yīng)波形 目標(biāo)檢測(cè) 模糊函數(shù) 目標(biāo)識(shí)別 最大互信息
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN958
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 引言9-10
• 1.2 研究背景及意義10-13
• 1.2.1 認(rèn)知雷達(dá)及其關(guān)鍵技術(shù)11-13
• 1.2.2 自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)的研究意義13
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析13-15
• 1.4 主要研究?jī)?nèi)容15-16
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)16-17
• 第2章 認(rèn)知雷達(dá)波形設(shè)計(jì)基本理論17-29
• 2.1 模糊函數(shù)的基本理論17-21
• 2.1.1 模糊函數(shù)的定義及其表達(dá)形式17-18
• 2.1.2 模糊函數(shù)的物理意義18-19
• 2.1.3 模糊函數(shù)的性質(zhì)19-21
• 2.2 信息論的基本知識(shí)21-25
• 2.2.1 熵的概念21-23
• 2.2.2 互信息的基本知識(shí)23-24
• 2.2.3 雷達(dá)識(shí)別性能和互信息的關(guān)系24-25
• 2.3 目標(biāo)假設(shè)檢驗(yàn)基本理論25-28
• 2.3.1 Neyman-Pearson準(zhǔn)則似然比檢驗(yàn)法26-27
• 2.3.2 序貫概率比檢驗(yàn)法27-28
• 2.3.3 基于貝葉斯的統(tǒng)計(jì)決策理論28
• 2.4 本章總結(jié)28-29
• 第3章 基于模糊函數(shù)和粒子群算法的波形設(shè)計(jì)29-47
• 3.1 雷達(dá)常用發(fā)射信號(hào)模型及其模糊函數(shù)29-33
• 3.1.1 LFM信號(hào)及其模糊函數(shù)29-31
• 3.1.2 編碼信號(hào)及其模糊函數(shù)31-33
• 3.2 波形脈沖壓縮技術(shù)33-39
• 3.2.1 脈沖壓縮技術(shù)33-34
• 3.2.2 旁瓣抑制技術(shù)34-39
• 3.3 目標(biāo)檢測(cè)自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)39-45
• 3.3.1 密集雜波信號(hào)統(tǒng)計(jì)模型及其抑制原理39-42
• 3.3.2 基于粒子群算法的自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)42-44
• 3.3.3 仿真結(jié)果分析44-45
• 3.4 本章小結(jié)45-47
• 第4章 基于最大互信息的波形設(shè)計(jì)47-72
• 4.1 回波與目標(biāo)間互信息模型47-48
• 4.2 單一隨機(jī)性目標(biāo)最大互信息波形設(shè)計(jì)48-56
• 4.2.1 噪聲環(huán)境下最優(yōu)發(fā)射波形設(shè)計(jì)48-50
• 4.2.2 雜波環(huán)境下最優(yōu)發(fā)射波形設(shè)計(jì)50-52
• 4.2.3 仿真結(jié)果分析52-56
• 4.3 目標(biāo)識(shí)別自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)56-70
• 4.3.1 多目標(biāo)識(shí)別問題分析及信號(hào)模型57-59
• 4.3.2 基于最大互信息的多目標(biāo)識(shí)別最優(yōu)發(fā)射波形設(shè)計(jì)59-61
• 4.3.3 基于最大信雜躁比的多目標(biāo)識(shí)別最優(yōu)發(fā)射波形設(shè)計(jì)61-63
• 4.3.4 多目標(biāo)識(shí)別波形自適應(yīng)機(jī)制設(shè)計(jì)63-66
• 4.3.5 仿真結(jié)果分析66-70
• 4.4 本章小結(jié)70-72
• 結(jié)論72-74
• 參考文獻(xiàn)74-77
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果77-79
• 致謝79

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 葉文;朱愛紅;劉博;范洪達(dá);;飛機(jī)低空突防技術(shù)研究[J];電光與控制;2007年04期

2 朱華邦,杜娟;“四大威脅”環(huán)境下雷達(dá)生存與對(duì)抗技術(shù)淺析[J];飛航導(dǎo)彈;2005年01期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 楊瑞;用于認(rèn)知雷達(dá)的波形和參差濾波器優(yōu)化算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2012年

2 牛建棟;MIMO認(rèn)知雷達(dá)波形設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];西安電子科技大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：574349