發(fā)布時間：2017-03-18 20:01

  本文關(guān)鍵詞：基于IMMPDA算法的相控陣?yán)走_(dá)輻射能量控制方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：相控陣?yán)走_(dá)是一種多功能、高性能的新型雷達(dá)系統(tǒng),為了充分發(fā)揮相控陣?yán)走_(dá)系統(tǒng)優(yōu)勢,以提高雷達(dá)的射頻隱身,需要依靠高效的資源管理技術(shù)作為支撐,在保證目標(biāo)跟蹤性能的前提下,進一步降低雷達(dá)的輻射能量。本文圍繞相控陣?yán)走_(dá)目標(biāo)跟蹤時的時間和功率控制開展研究,主要工作如下:1、本文首先對相控陣?yán)走_(dá)工作參數(shù)進行控制,通過分析相控陣?yán)走_(dá)采樣周期與射頻隱身性能的關(guān)系,基于交互多模型算法(Interaction multiple model,IMM)和交互多模型數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法(Interacting multiple model probability data association,IMMPDA)提出了采樣周期自適應(yīng)設(shè)計方法。根據(jù)目標(biāo)運動狀態(tài)不同,自適應(yīng)設(shè)計下一時刻的采樣周期,仿真分析驗證了文中所提算法的有效性。2、研究并提出了相控陣?yán)走_(dá)輻射功率優(yōu)化控制方法。根據(jù)目標(biāo)的運動模型,對雷達(dá)采樣周期與輻射功率自適應(yīng)設(shè)計方法進行分析,在滿足系統(tǒng)跟蹤性能要求的前提下,建立了功率控制參數(shù)的優(yōu)化模型。利用粒子群優(yōu)化算法自適應(yīng)設(shè)計采樣周期和自適應(yīng)輻射功率參數(shù),在保證目標(biāo)跟蹤性能的同時,提高了雷達(dá)系統(tǒng)的射頻隱身性能。3、為了更有效控制雷達(dá)的輻射能量,在IMMPDA跟蹤算法的基礎(chǔ)上,提出了一種自適應(yīng)駐留時間設(shè)計方法,在滿足一定跟蹤精度的情況下,基于信噪比、測量噪聲協(xié)方差的克拉美羅下界與駐留時間三者之間的關(guān)系,完成了駐留時間的分級控制。仿真結(jié)果表明,算法在保證跟蹤精度的同時,有效節(jié)省雷達(dá)的輻射時間。
【關(guān)鍵詞】：相控陣?yán)走_(dá) 采樣周期 輻射功率 駐留時間 射頻隱身
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN958.92
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢12-13
• 1.3 課題的研究內(nèi)容安排13-15
• 第2章 目標(biāo)跟蹤算法理論研究及概述15-31
• 2.1 雷達(dá)工作環(huán)境概述15-18
• 2.1.1 雷達(dá)雜波簡介15
• 2.1.2 其他環(huán)境效應(yīng)影響15-16
• 2.1.3 雷達(dá)雜波的模擬與分析16-18
• 2.2 目標(biāo)運動狀態(tài)模型18-20
• 2.2.1 機動目標(biāo)跟蹤理論基礎(chǔ)18-19
• 2.2.2 勻速運動模型與勻加速運動模型19
• 2.2.3 轉(zhuǎn)彎模型和當(dāng)前統(tǒng)計模型19-20
• 2.3 跟蹤濾波器與卡爾曼濾波算法概述20-26
• 2.3.1 αβγ跟蹤濾波器與αβγ跟蹤濾波器20-22
• 2.3.2 卡爾曼濾波算法簡介22-24
• 2.3.3 模擬與仿真24-26
• 2.3.4 卡爾曼濾波應(yīng)用中應(yīng)注意的一些問題26
• 2.4 交互多模型（IMM）算法基本理論26-29
• 2.4.1 交互多模型算法概述26-28
• 2.4.2 交互多模型算法基本流程28
• 2.4.3 存在的主要問題及改進方法28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-31
• 第3章 基于射頻隱身和IMMPDA的采樣周期自適應(yīng)設(shè)計與研究31-45
• 3.1 交互多模型概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)（IMMPDA）算法31-35
• 3.1.1 交互多模型概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法描述31-33
• 3.1.2 交互多模型概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法基本流程33-35
• 3.2 目標(biāo)跟蹤時基于IMM算法的采樣周期設(shè)計35-40
• 3.2.1 公式法35
• 3.2.2 采樣周期的自適應(yīng)設(shè)計方法35-36
• 3.2.3 自適應(yīng)采樣周期算法描述36-37
• 3.2.4 仿真結(jié)果與分析37-40
• 3.3 目標(biāo)跟蹤時基于IMMPDA的采樣周期設(shè)計40-43
• 3.3.1 自適應(yīng)采樣周期IMMPDA算法研究40-41
• 3.3.2 算法的仿真與分析41-43
• 3.4 本章小結(jié)43-45
• 第4章 基于相控陣?yán)走_(dá)輻射功率優(yōu)化控制方法研究45-55
• 4.1 相控陣?yán)走_(dá)輻射功率分析45-47
• 4.2 粒子群算法介紹47-49
• 4.3 目標(biāo)跟蹤射頻隱身的性能優(yōu)化49-51
• 4.3.1 約束條件50-51
• 4.3.2 目標(biāo)函數(shù)51
• 4.4 實驗結(jié)果與仿真分析51-54
• 4.5 本章小結(jié)54-55
• 第5章 基于目標(biāo)跟蹤射頻隱身的駐留時間控制策略55-61
• 5.1 基于IMMPDA算法自適應(yīng)駐留時間設(shè)計方法55-58
• 5.1.1 駐留時間與目標(biāo)跟蹤精度的關(guān)系模型55-57
• 5.1.2 自適應(yīng)駐留時間設(shè)計方法描述57-58
• 5.2 實驗結(jié)果與仿真分析58-60
• 5.3 本章小結(jié)60-61
• 總結(jié)與展望61-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)位論文67-69
• 致謝69

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