本文選題：臨近空間高超聲速目標(biāo) + 雷達(dá)辨識�。� 參考：《北京交通大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：臨近空間高超聲速飛行器是近年來的研究熱點,臨近空間通常被認(rèn)為是高度界于普通航空飛行器飛行上界與航空飛行器飛行下界之間的空域,速度高于5馬赫的飛行器通常被認(rèn)為是高超聲速飛行器。高超聲速飛行器采用隱身外形設(shè)計,相比于傳統(tǒng)類型航空飛行器,它的雷達(dá)散射橫截面積小,高超聲速飛行導(dǎo)致雷達(dá)回波信號距離走動、相位模糊問題劇烈,嚴(yán)重影響雷達(dá)探測、識別性能。開展針對臨近空間超高聲速目標(biāo)的氣動外形、運(yùn)動特征和雷達(dá)電磁波散射特征等雷達(dá)成像識別方面的研究十分必要。本文針對臨近空間高超聲速目標(biāo)雷達(dá)辨識理論、模型、融合識別方法開展了相關(guān)研究,主要內(nèi)容包括:首先,介紹分析了雷達(dá)目標(biāo)識別原理與機(jī)制,研究不同雷達(dá)技術(shù)對目標(biāo)識別的應(yīng)用范圍與可用程度,結(jié)合現(xiàn)有高超聲速飛行器計劃試驗機(jī)的設(shè)計思想明確該類目標(biāo)識別的重難點與特征提取辨識的努力方向。其次,根據(jù)臨近空間高超聲速目標(biāo)運(yùn)動特點與雷達(dá)散射特征提出階梯式組合的雷達(dá)識別方法。先利用遠(yuǎn)程窄帶雷達(dá)獲取的目標(biāo)距離-多普勒特征提取目標(biāo)高度、速度整體特征,“粗”識別整體目標(biāo),然后研究在寬帶雷達(dá)獲取一維距離像中目標(biāo)雙譜特征、參數(shù)化模型特征及ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar,逆合成孔徑雷達(dá))距離-瞬態(tài)多普勒信息提取等方法實現(xiàn)成像識別。最后,學(xué)習(xí)、研究分析了模糊理論解決融合識別中不確定性問題,探討了臨近空間高超聲速目標(biāo)運(yùn)用多傳感器融合目標(biāo)識別方法。研究分析了融合識別信息各層機(jī)理,提出在可利用異質(zhì)傳感器融合識別的決策層進(jìn)行臨近空間高超聲速目標(biāo)的融合識別。針對模糊積分中模糊密度研究分析了混淆矩陣、遺傳算法、自適應(yīng)模糊密度賦值方法的應(yīng)用與各自的優(yōu)勢,使用服從高斯分布和均勻分布的訓(xùn)練樣本仿真計算、比較三類方法確定的模糊密度對融合識別平均識別率的優(yōu)劣。
[Abstract]:The near space hypersonic vehicle is a hot research topic in recent years. The near space is usually considered as the airspace between the upper bound and the lower bound of the general aeronautical vehicle. Aircraft at speeds above Mach 5 are generally considered hypersonic vehicles. The hypersonic vehicle is designed by stealth. Compared with the traditional aerial vehicle, its radar scattering cross section area is smaller, the hypersonic flight causes the radar echo signal range to move, and the phase ambiguity problem is acute. The performance of radar detection and recognition is seriously affected. It is necessary to study the aerodynamic shape, motion characteristics and radar electromagnetic wave scattering characteristics of the near space ultra-high sound target. In this paper, the theory, model and fusion method of hypersonic target radar identification in adjacent space are studied. The main contents are as follows: firstly, the principle and mechanism of radar target recognition are introduced and analyzed. This paper studies the application range and availability of different radar technologies to target recognition, and combines with the design ideas of the existing hypersonic vehicle planning testing machine to identify the heavy difficulties of this kind of target recognition and the direction of feature extraction and identification. Secondly, according to the characteristics of hypersonic target motion and radar scattering in adjacent space, a stepped combination radar recognition method is proposed. First, the target range Doppler feature obtained by long range narrow band radar is used to extract the target height, velocity and "coarse" recognition of the whole target, and then the target bispectral feature in one dimensional range image is studied in wideband radar. Parameterized model features and ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar, inverse synthetic aperture radar (ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar,) range-transient Doppler information extraction are used to realize imaging recognition. Finally, the fuzzy theory is studied to solve the uncertainty problem in fusion recognition, and the multi-sensor fusion target recognition method is discussed. The mechanism of each layer of fusion recognition information is analyzed and the fusion recognition of hypersonic targets in adjacent space is proposed in the decision layer which can be identified by heterogeneous sensors. Based on the research of fuzzy density in fuzzy integration, the application of confusion matrix, genetic algorithm, adaptive fuzzy density assignment method and their respective advantages are analyzed. The training samples from Gao Si distribution and uniform distribution are used to simulate and calculate. The average recognition rate of fusion recognition is compared with the fuzzy density determined by the three methods.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：E926.4;TN95

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8 孟祥;潘t，

本文編號：1953639