【摘要】：雷達(dá)作為現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的“眼睛”,其性能好壞直接影響戰(zhàn)爭(zhēng)的勝負(fù),隨著電子頻譜的日益復(fù)雜,多種干擾的出現(xiàn)嚴(yán)重影響其工作性能,雷達(dá)的生存環(huán)境受到嚴(yán)峻挑戰(zhàn),而其中又以有源欺騙干擾為甚。雷達(dá)抗有源欺騙干擾研究已經(jīng)成為當(dāng)前軍事研究的重要熱點(diǎn)。雷達(dá)抗有源欺騙干擾一般是通過(guò)提取干擾信號(hào)的特征參數(shù),經(jīng)過(guò)分類識(shí)別,得到干擾信號(hào)類型,然后有針對(duì)性的采取抗干擾措施。本文以常見(jiàn)雷達(dá)有源欺騙干擾在多維變換域的特征提取與識(shí)別為研究?jī)?nèi)容,主要進(jìn)行了如下的工作:(1)根據(jù)雷達(dá)工作原理,分析了常見(jiàn)雷達(dá)有源欺騙干擾信號(hào)產(chǎn)生過(guò)程并建立數(shù)學(xué)模型進(jìn)行仿真分析,為進(jìn)一步對(duì)干擾信號(hào)的特征提取做準(zhǔn)備。(2)分析七種不同有源欺騙干擾信號(hào)在頻域、時(shí)域、圖像域等多維變換域的差異,根據(jù)這些干擾信號(hào)特點(diǎn),利用時(shí)頻變換、小波變換、波形分析等手段,提取了一系列具有區(qū)分性大、噪聲敏感度低的特征參數(shù),并通過(guò)仿真,給出了對(duì)每種特征參數(shù)在不同干擾噪聲比下的分布特點(diǎn)。(3)在提取多維特征參數(shù)的基礎(chǔ)上,運(yùn)用逆云模型、統(tǒng)計(jì)判決樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾信號(hào)的有效識(shí)別,對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行仿真分析,得出不同識(shí)別算法優(yōu)劣。統(tǒng)計(jì)判決樹(shù)在低干噪比的條件下識(shí)別率低,逆云模型由于采用了最小距離計(jì)算方法,對(duì)有些干擾的識(shí)別率較低,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別率高,但需要大量的先驗(yàn)信息。針對(duì)不同的識(shí)別算法特點(diǎn),利用F參數(shù)、類內(nèi)類間距離、特異性參數(shù)等特征評(píng)價(jià)指標(biāo),進(jìn)行特征選擇,優(yōu)化干擾信號(hào)的識(shí)別率,取得了一定效果。(4)正確識(shí)別出干擾類型后,以RVGPO干擾為例,有針對(duì)性地進(jìn)行抗干擾研究。分析回波信號(hào)與干擾信號(hào)在時(shí)頻域的差別,利用模態(tài)分解的方法對(duì)干擾信號(hào)分解重構(gòu),并在此基礎(chǔ)上,分別采用PCA和小波變換的方法,改進(jìn)RVGPO的抗干擾性能,并給出仿真結(jié)果分析,取得較好的抗干擾效果。
[Abstract]:Radar, as the "eye" of modern war, its performance directly affects the success or failure of war. With the increasing complexity of electronic spectrum, the appearance of multiple jamming seriously affects its working performance, and the survival environment of radar is severely challenged. And among them is active deceptive jamming is very much. The research of radar anti-active deception jamming has become an important focus of military research. Radar anti-jamming is generally by extracting the characteristic parameters of the jamming signal, after classification and identification, the type of jamming signal is obtained, and then anti-jamming measures are taken. In this paper, the feature extraction and recognition of common radar active deceptive jamming in multidimensional transform domain are studied. The main work is as follows: (1) according to the principle of radar, The generation process of radar active deceptive jamming signal is analyzed and the mathematical model is built to prepare for further feature extraction of jamming signal. (2) analyze seven kinds of active deceptive jamming signals in frequency domain, time domain, According to the characteristics of these interference signals, a series of characteristic parameters are extracted by means of time-frequency transform, wavelet transform, waveform analysis and so on. The distribution characteristics of each characteristic parameter under different interference noise ratio are given. (3) on the basis of extracting multi-dimension characteristic parameters, the method of inverse cloud model, statistical decision tree and neural network is used to realize the effective recognition of interference signal. The recognition results are simulated and analyzed, and the advantages and disadvantages of different recognition algorithms are obtained. The recognition rate of the statistical decision tree is low under the condition of low signal-to-noise ratio. The inverse cloud model has a low recognition rate for some disturbances and a high recognition rate for neural networks due to the minimum distance calculation method. However, a large amount of prior information is needed. According to the characteristics of different recognition algorithms, using F parameter, inter-class distance, specificity parameter and other characteristic evaluation indexes, the feature selection is carried out to optimize the recognition rate of interference signal. (4) after correctly recognizing the type of interference, taking RVGPO interference as an example, the anti-jamming research is carried out. The difference between echo signal and interference signal in time-frequency domain is analyzed. The interference signal is decomposed and reconstructed by mode decomposition method. On the basis of this, the anti-jamming performance of RVGPO is improved by using PCA and wavelet transform, respectively. The simulation results are analyzed and good anti-jamming effect is obtained.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN974

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本文編號(hào)：2397723