近年來(lái),無(wú)人機(jī)擾航事件時(shí)有發(fā)生,鳥(niǎo)擊事件也嚴(yán)重威脅了民航飛行的安全。無(wú)人機(jī)和飛鳥(niǎo)作為低慢小目標(biāo)相比于通常的雷達(dá)目標(biāo),雷達(dá)散射截面積小、飛行高度低、多普勒頻移不明顯。加之低慢小目標(biāo)所處低空環(huán)境復(fù)雜、背景干擾多,在探測(cè)低慢小目標(biāo)時(shí),環(huán)境中車(chē)輛、飛機(jī)、氣流等其他目標(biāo)也會(huì)形成航跡,對(duì)特定低慢小目標(biāo)的監(jiān)測(cè)和處理造成干擾。所以迫切需要對(duì)低慢小目標(biāo)探測(cè)雷達(dá)的輸出航跡進(jìn)行初步分類(lèi),以提取出特定的低慢小目標(biāo)。然而,現(xiàn)有的低慢小目標(biāo)探測(cè)雷達(dá)通常分辨率較低,不能提供傳統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別分類(lèi)算法所需要的高分辨信息。因此,本論文嘗試基于低慢小目標(biāo)探測(cè)雷達(dá)的低分辨率航跡信息對(duì)目標(biāo)進(jìn)行初步的分類(lèi)。本論文主要研究機(jī)場(chǎng)環(huán)境下低慢小目標(biāo)探測(cè)雷達(dá)的目標(biāo)航跡分類(lèi)問(wèn)題。在低分辨率航跡信息中,難以直觀地在空間-多普勒-反射強(qiáng)度-和差信息組成的高維空間中分類(lèi)目標(biāo)。本論文充分利用低分辨率航跡中的點(diǎn)跡高維信息,以點(diǎn)跡信息隨時(shí)間分布的數(shù)據(jù)作為分類(lèi)算法的輸入,同時(shí)引入人工智能分類(lèi)算法凝練出航跡特征,從而完成目標(biāo)的分類(lèi)。主要工作如下:1)采集實(shí)測(cè)航跡數(shù)據(jù),對(duì)航跡中點(diǎn)跡的信息進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析,得到了不同目標(biāo)在空間、多普勒、反射強(qiáng)度以及和差信息等多種信息上的分布,基于這些分布特征仿真構(gòu)建了用于訓(xùn)練分類(lèi)算法的數(shù)據(jù)集;2)引入CNN和RNN分類(lèi)算法用于解決低分辨目標(biāo)航跡分類(lèi)問(wèn)題。仿真驗(yàn)證了分類(lèi)算法的有效性,比較了不同分類(lèi)算法的性能;3)針對(duì)CNN和RNN分類(lèi)算法的優(yōu)缺點(diǎn),用雙向循環(huán)結(jié)構(gòu)構(gòu)造卷積窗口代替CNN的卷積層,利用循環(huán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)航跡進(jìn)行分類(lèi)�；赥ensorFlow深度學(xué)習(xí)框架完成循環(huán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建,仿真驗(yàn)證了循環(huán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)算法的性能;4)針對(duì)航跡中點(diǎn)跡信息的特性,將輸入航跡數(shù)據(jù)分為兩個(gè)部分:和差信息部分(方位和差比幅、俯仰和差比幅、方位和差相位、俯仰和差相位)和其他信息部分(距離、方位、俯仰、速度、RCS),每個(gè)部分與不同尺寸的卷積核進(jìn)行卷積,最后將卷積后得到的特征圖融合,增強(qiáng)特征,提高魯棒性�；赥ensorFlow深度學(xué)習(xí)框架完成了多結(jié)構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建,并驗(yàn)證了該分類(lèi)算法的性能。
【學(xué)位單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：TN95;TP18
【部分圖文】：

南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文第一章 緒論1.1 研究背景和意義近年來(lái)，民用無(wú)人機(jī)(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)發(fā)展迅速[1]。但由于無(wú)人機(jī)管控制尚未完善，所以經(jīng)常造成無(wú)人機(jī)飛至機(jī)場(chǎng)影響航班準(zhǔn)點(diǎn)率、危害航班安全[2]的情況。此外，擊事件也是民航飛行的一大威脅。

31 0 24多普勒維當(dāng)前點(diǎn)跡圖 2.3 相鄰檢測(cè)單元示意圖2.3 構(gòu)建數(shù)據(jù)集本論文數(shù)據(jù)包括實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)。其中實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)由外場(chǎng)實(shí)驗(yàn)采集得到，仿真數(shù)據(jù)是基于對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)中不同目標(biāo)的信息分布進(jìn)行仿真得到。2.3.1 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)采集實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為天線接收的回波信號(hào)經(jīng)信號(hào)處理流程和數(shù)據(jù)處理流程后形成的航跡，由某型低慢小目標(biāo)探測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)經(jīng)外場(chǎng)實(shí)驗(yàn)采集得到。外場(chǎng)實(shí)驗(yàn)包括采集無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)、鴿子數(shù)據(jù)和車(chē)輛數(shù)據(jù)。外場(chǎng)實(shí)測(cè)圖如圖 2.4 所示。其中，無(wú)人機(jī)采用大疆精靈 3(DJI Phantom 3)。無(wú)人機(jī)和鴿子的 RCS 均近似在 0.01m2~ 0.1m2之間。

基于雷達(dá)低分辨率航跡信息的目標(biāo)分類(lèi)方法研SVM1:2-012SVM2:0-101圖 3.9 低慢小雷達(dá)目標(biāo)分類(lèi)的 SVM 多模式分類(lèi)，分類(lèi)結(jié)果混淆矩陣如圖 3.10 所示，其中橫坐標(biāo)數(shù)據(jù)計(jì)算可得，分類(lèi)準(zhǔn)確率為 86.47%。車(chē)輛數(shù)據(jù)，高于鳥(niǎo)類(lèi)和無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)集的分類(lèi)精確率，這是有較大的區(qū)分度，分類(lèi)結(jié)果很好地印證了這一點(diǎn)
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本文編號(hào)：2848994