超稀疏陣列,采用廣域收發(fā)節(jié)點(diǎn)布置的形式(例如平方公里量級(jí)布陣),其陣列孔徑大,使得它具有極高的空間分辨能力,戰(zhàn)場(chǎng)生存能力強(qiáng),相比于雙/多基雷達(dá)的收發(fā)集中式,超稀疏陣列稀疏度為傳統(tǒng)密布陣列的幾十倍,安裝方便,易于在已有基礎(chǔ)設(shè)施上布陣,一定程度克服了傳統(tǒng)陣列受地形限制的影響,超稀疏陣列是收發(fā)去中心化的分散式,而通過去中心化的節(jié)點(diǎn)布置方式,其收發(fā)視角眾多,使得超稀疏陣列收發(fā)工作體制十分靈活,反輻射與抗干擾能力大大增強(qiáng),同時(shí)具備反隱身能力大幅提升的潛力;此外,超稀疏陣列布設(shè)范圍廣節(jié)點(diǎn)規(guī)模龐大,相比于集中式雷達(dá),每個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)射功率小,副瓣低,具有良好的反截獲能力。然而超稀疏陣列雖然具有上述諸多優(yōu)點(diǎn),但是,它帶來了如下挑戰(zhàn),通常視距范圍內(nèi)的目標(biāo),對(duì)于我們超稀疏陣列而言,是一個(gè)近場(chǎng)探測(cè)問題,不僅跟目標(biāo)的方位俯仰維角有關(guān),而且跟目標(biāo)的距離有關(guān);所以我們要研究超稀疏陣列的近場(chǎng)波束形成技術(shù)。此外,以一體化時(shí)頻空基準(zhǔn)和敏捷網(wǎng)絡(luò)相連的通用寬帶射頻收/發(fā)節(jié)點(diǎn),對(duì)單個(gè)偵、干、探、通等任務(wù)而言是冗余分布的,需要根據(jù)具體任務(wù)調(diào)用對(duì)不同節(jié)點(diǎn)進(jìn)行配置和調(diào)用,因而使得超稀疏陣列面臨豐富節(jié)點(diǎn)資源“選擇困惑”的挑戰(zhàn),即如何選擇最優(yōu)探測(cè)資源以達(dá)到探測(cè)任務(wù)要求,減輕后續(xù)數(shù)據(jù)傳輸與處理的壓力。針對(duì)上述現(xiàn)有存在的難題,結(jié)合雷達(dá)探測(cè)任務(wù),本文對(duì)超稀疏陣列近場(chǎng)波束形成和節(jié)點(diǎn)資源智能化遴選展開了研究。首先,開展了相控陣?yán)走_(dá)系統(tǒng)參數(shù)分析,確定了陣列規(guī)模,然后,結(jié)合我國東南沿海某區(qū)域地形開展了超稀疏陣列近場(chǎng)波束形成的研究,在此基礎(chǔ)上,開展了距離與高度依賴性的分析;隨后到考慮不同目標(biāo)方位時(shí),所需的最佳陣列不一樣,為了滿足全方位覆蓋和多任務(wù)(例如雷達(dá)探測(cè)或電子偵察等)的需求,使得超稀疏陣列面臨著豐富節(jié)點(diǎn)資源“選擇困惑”的難題。針對(duì)超稀疏陣列雷達(dá)大量節(jié)點(diǎn)造成的數(shù)據(jù)量大與系統(tǒng)復(fù)雜度高的問題,本文提出了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的蒙特卡洛樹搜索樹(類AlphaGo)的超稀疏節(jié)點(diǎn)智能遴選方法。利用蒙特卡洛樹搜索獲得全局最優(yōu)解的高概率特性,設(shè)計(jì)波束空間增益最大化目標(biāo)函數(shù),在幾乎不損失空間增益條件下優(yōu)化選取部分節(jié)點(diǎn)以降低系統(tǒng)復(fù)雜度。蒙特卡洛樹搜索算法結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的前沿技術(shù),與傳統(tǒng)的智能優(yōu)化算法(如遺傳算法與模擬退火等)相比具有更好獲得全局最優(yōu)解得的優(yōu)點(diǎn)。首先,介紹了蒙特卡洛樹算法原理,然后,設(shè)計(jì)了空間增益最大化目標(biāo)函數(shù),接著采用了蒙特卡洛樹算法實(shí)現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)遴選,最后分析比較了遴選節(jié)點(diǎn)與全維節(jié)點(diǎn)的波束形成性能。仿真結(jié)果表明獲得代價(jià)函數(shù)趨近于全局最優(yōu)的節(jié)點(diǎn)遴選組合。其算法原理上通過策略網(wǎng)絡(luò)在大量訓(xùn)練樣本的基礎(chǔ)上,建立一顆不對(duì)稱的搜索樹,搜索樹根據(jù)目標(biāo)方位、特性情形,得到大量不同遴選方案結(jié)果,通過價(jià)值網(wǎng)絡(luò)對(duì)結(jié)果進(jìn)行獎(jiǎng)懲得到評(píng)分,每一次遴選結(jié)果的評(píng)分優(yōu)劣均會(huì)影響下一次決策搜索流程,最終在大量訓(xùn)練迭代后,在滿足約束條件的前提下,遴選出使代價(jià)函數(shù)趨近于全局最優(yōu)的節(jié)點(diǎn)組合。本算法通過對(duì)有限資源節(jié)點(diǎn)的篩選,有效地壓縮了節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)量,減小信號(hào)處理壓力;降低雷達(dá)探測(cè)空間增益損失,避免節(jié)點(diǎn)資源浪費(fèi)。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN958.92
【部分圖文】：

西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文16圖3.1 檢測(cè)門限與虛警概率從上述仿真結(jié)果可以看出，虛警率與檢測(cè)門限成反比，檢測(cè)門限設(shè)置得越高，虛警率越低，檢測(cè)門限設(shè)置為 13dB 以上時(shí)，虛警率便可降低到 10e-8以下（2）虛警時(shí)間faT虛警概率fap 是指噪聲包絡(luò)電壓超過TU 的概率，通常還可采用faT 來表征虛警數(shù)量，faT 是檢測(cè)到多個(gè)相鄰虛警信號(hào)的平均時(shí)間間隔，用KT 表示噪聲電平超過TU 的時(shí)間間隔，用 ( )kt平均表示脈沖平均寬度

第三章 超稀疏陣列系統(tǒng)參數(shù)分析與近場(chǎng)波束形成17圖3.2 檢測(cè)門限與虛警時(shí)間從上述仿真可知，帶寬相同時(shí)，檢測(cè)門限值設(shè)置越高，對(duì)應(yīng)虛警時(shí)間越長(zhǎng)；檢測(cè)門限相同時(shí)，系統(tǒng)帶寬越寬，對(duì)應(yīng)虛警時(shí)間越短。（3）發(fā)現(xiàn)概率dp如果環(huán)境不存在噪聲，那么理論上任何功率大小的信號(hào)都能經(jīng)過多次放大檢測(cè)到，理論上dp 為信號(hào)電壓超過TU 的概率，然而事實(shí)上接收端接收時(shí)的噪聲是客觀存在的，因此討論dp 時(shí)不能忽略噪聲，實(shí)際上的dp 為信號(hào)加噪聲后的電壓超過TU 的概率。當(dāng)用2 表示噪聲方差

圖3.3檢測(cè)門限與發(fā)現(xiàn)概率從上述仿真結(jié)果看出，檢測(cè)門限相同時(shí)時(shí)，信噪比越小，發(fā)現(xiàn)概率越低難以被檢測(cè)到；信噪比相同時(shí)，檢測(cè)門限值設(shè)置得越大，發(fā)現(xiàn)概率越低檢測(cè)門限設(shè)置過高使目標(biāo)更難以被檢測(cè)到，這也符合我們?nèi)粘５恼J(rèn)知規(guī)合理設(shè)置一個(gè)檢測(cè)門限，使得dp 和fap 均符合我們的要求是很有必要的。仿真可知，SNR 在 12~14dB 之間時(shí)，fap 不會(huì)過大，而dp 又不會(huì)太小。3.1.2 超稀疏陣列雷達(dá)探測(cè)威力范圍與最少節(jié)點(diǎn)數(shù)估算根據(jù)雷達(dá)方程及以下公式：2 2 20 0 03 40( )( )=(4 )t t cPARPP G N N N N NSNRkT FLR L 其中發(fā)射增益 Gt：20 0( )t tG G N N接收天線增益 Gr：0 0( )rG G NN0N ：每個(gè)節(jié)點(diǎn)的天線單元數(shù)；

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本文編號(hào)：2820207