本文選題：分布式無人機雷達 + 波形設(shè)計　； 參考：《南京航空航天大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：面對日益復(fù)雜的電磁環(huán)境和多樣化的任務(wù),單無人機雷達已滿足不了系統(tǒng)越來越高的性能需求。分布式無人機雷達系統(tǒng)不僅具有更高的探測、跟蹤和定位能力,還具有更強的反隱身和抗干擾能力。分布式無人機雷達系統(tǒng)的資源有限,在保證達到系統(tǒng)性能指標的前提下,有效地對雷達系統(tǒng)的資源進行合理分配,對進一步提高系統(tǒng)的資源利用率具有重要意義。本文基于分布式無人機雷達系統(tǒng)的協(xié)同感知和態(tài)勢共享獲得的環(huán)境、目標、噪聲和雜波的先驗信息,以建立不同約束條件下的資源優(yōu)化模型,選用合適的優(yōu)化算法求解優(yōu)化問題,仿真驗證算法的可行性為基本研究思路,對發(fā)射波形設(shè)計、目標定位時的功率分配、系統(tǒng)重構(gòu)時的子集選擇三個方面涉及的相關(guān)資源展開了基礎(chǔ)性的研究,并利用合適的模糊規(guī)劃模型和模糊優(yōu)化算法對某些含有模糊參數(shù)的目標函數(shù)進行建模、求解和分析。本文的主要工作和創(chuàng)新點如下:1.以線性調(diào)頻(Linear Frequency Modulation,LFM)信號為基礎(chǔ),研究了無人機雷達在非高斯雜波環(huán)境下的波形設(shè)計問題。首先建立了帶寬和發(fā)射能量約束下,以最大化信雜噪比(Signal-to-Clutter-plus-Noise Ratio,SCNR)為目標函數(shù)的優(yōu)化模型;然后利用非線性規(guī)劃遺傳算法(Nonlinear Programming Genetic Algorithm,NPGA)求解目標函數(shù),得到了最優(yōu)發(fā)射波形;最后仿真驗證了NPGA相比內(nèi)點法具有更快的收斂性;且在相同的約束條件下,優(yōu)化后的波形相比頻率擴展LFM信號具有更好的SCNR性能。2.研究了基于目標定位的功率分配問題。一方面研究了在目標定位誤差一定時,最小化系統(tǒng)的發(fā)射功率;另一方面研究了在系統(tǒng)總功率一定時,最小化目標的定位誤差。在對現(xiàn)有功率分配策略進行適當改進的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)了最小化系統(tǒng)發(fā)射功率或最小化目標定位誤差的目的。3.考慮目標雷達截面積(Radar Cross Section,RCS)的模糊性,首先建立了基于模糊機會約束規(guī)劃(Fuzzy Chanced-Constrained Programming,FCCP)的最小化系統(tǒng)總功率的分配策略;然后利用混合智能算法求得了FCCP問題的最優(yōu)解;最后通過系列仿真,驗證了FCCP模型在研究含有模糊變量的優(yōu)化問題時相比不考慮模糊的情況,前者具有更好的穩(wěn)定性和更高的參考價值。4.研究了無人機雷達系統(tǒng)的子集選擇問題。一方面選擇最少數(shù)目的雷達以達到給定的目標定位誤差,同時考慮雷達成本因子的模糊性,建立了基于模糊線性規(guī)劃(Fuzzy Linear Programing,FLP)的最小子集選擇策略;另一方面選擇給定數(shù)目的子集雷達以使目標的定位誤差最小。仿真結(jié)果驗證了兩種情況下子集選擇策略的有效性,并得出在對雷達成本因子的先驗信息了解較少時,基于FLP模型的最小子集選擇策略相比不考慮模糊的情況,前者具有更好穩(wěn)健性的結(jié)論。
[Abstract]:In the face of increasingly complex electromagnetic environment and diversified tasks, the single UAV radar can not meet the higher performance requirements of the system. The distributed UAV radar system not only has higher detection, tracking and positioning capabilities, but also has a stronger anti stealth and anti-jamming capability. The resources of distributed UAV radar system are limited, On the premise of ensuring the performance of the system, it is of great significance to effectively allocate the resources of the radar system to further improve the resource utilization of the system. This paper is based on the environment, the target, the noise and the priori information obtained from the cooperative perception and the situation sharing of the distributed UAV radar system, in order to establish the difference. The resource optimization model under the constraint conditions, the selection of the appropriate optimization algorithm to solve the optimization problem, the feasibility of the simulation verification algorithm is the basic research idea, and the basic research on the related resources involved in the three aspects of the emission waveform design, the power allocation of the target location and the selection of the subset selection in the system reconfiguration is carried out, and the appropriate use is used. Fuzzy programming model and fuzzy optimization algorithm are used to model, solve and analyze some target functions with fuzzy parameters. The main work and innovation points of this paper are as follows: 1. based on Linear Frequency Modulation (LFM) signal, the design of unmanned aerial radar (UAV) radar in the non Gauss clutter environment is studied. Under the constraints of bandwidth and emission energy, the optimal model of the target function is the maximum signal to noise ratio (Signal-to-Clutter-plus-Noise Ratio, SCNR). Then the optimal launch waveform is obtained by using the nonlinear programming genetic algorithm (Nonlinear Programming Genetic Algorithm, NPGA) to obtain the optimal launch waveform. Finally, the simulation proves that NPGA is compared to the internal. The point method has faster convergence, and under the same constraints, the optimized waveform has a better SCNR performance than the frequency extended LFM signal..2. studies the power allocation problem based on the target location. On the one hand, the paper studies the transmission power of the system when the target location error is certain and the other is the system general. When the power is fixed, the positioning error of the target is minimized. On the basis of the appropriate improvement of the existing power allocation strategy, the purpose of minimizing the transmission power of the system or minimizing the target location error in.3. is to consider the ambiguity of the target radar cross section area (Radar Cross Section, RCS). First, a fuzzy chance constrained programming (Fu) is established. ZZY Chanced-Constrained Programming, FCCP) minimizes the allocation strategy of the total power of the system, and then uses the hybrid intelligent algorithm to obtain the optimal solution of the FCCP problem. Finally, through a series of simulation, it is proved that the FCCP model has a better stability and better stability when it studies the optimization problem with fuzzy variables. The higher reference value.4. studies the subset selection problem of the UAV radar system. On the one hand, we select the least target radar to achieve the given target location error and consider the fuzziness of the radar cost factor, and establish the minimum subset selection strategy based on the fuzzy linear programming (Fuzzy Linear Programing, FLP); on the other hand, the selection strategy is selected. A given number of subsets radar is selected to minimize the location error of the target. The simulation results verify the effectiveness of the two subsets selection strategy, and draw a conclusion that the minimum subset selection strategy based on the FLP model is better than the fuzzy case when the prior information of the radar cost factor is less, and the former has better robustness. Conclusion.
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN959

【參考文獻】

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本文編號：1920530