現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境的復(fù)雜化導(dǎo)致傳統(tǒng)自適應(yīng)雷達(dá)檢測(cè)性能嚴(yán)重下降�；谥R(shí)的信號(hào)處理方法是解決上述問題的一種有效手段。本文圍繞雷達(dá)環(huán)境知識(shí)庫的構(gòu)建與利用兩方面,開展基于知識(shí)的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)與波形設(shè)計(jì)算法研究,旨在構(gòu)建雷達(dá)環(huán)境知識(shí)庫,并利用庫中的先驗(yàn)知識(shí)輔助優(yōu)化雷達(dá)恒虛警（CFAR）檢測(cè)與波形設(shè)計(jì),從收發(fā)兩端提高雷達(dá)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的檢測(cè)性能。本文的主要貢獻(xiàn)如下:1.針對(duì)雷達(dá)環(huán)境知識(shí)庫構(gòu)建問題,提出了結(jié)構(gòu)化參數(shù)化的雷達(dá)環(huán)境知識(shí)庫建模方法,為基于知識(shí)的雷達(dá)信號(hào)處理算法提供先驗(yàn)知識(shí)。通過對(duì)雷達(dá)探測(cè)區(qū)域進(jìn)行柵格劃分,存儲(chǔ)參數(shù)化的環(huán)境信息,實(shí)現(xiàn)了先驗(yàn)知識(shí)的結(jié)構(gòu)化參數(shù)化存儲(chǔ)。同時(shí),提出了基于AD和CM檢驗(yàn)的更新算法,實(shí)現(xiàn)了雜波幅度分布模型和參數(shù)的有效更新。2.利用雷達(dá)環(huán)境知識(shí)庫中雜波先驗(yàn)知識(shí),提出了基于雜波散射強(qiáng)度先驗(yàn)知識(shí)的CFAR檢測(cè)算法,利用庫中的經(jīng)驗(yàn)雜波散射強(qiáng)度統(tǒng)計(jì)信息,優(yōu)化參考單元選擇,通過實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析表明該算法提高了非均勻雜波背景下CFAR檢測(cè)性能;提出了基于雜波環(huán)境歷史數(shù)據(jù)的CFAR檢測(cè)算法,利用庫中的雜波環(huán)境歷史數(shù)據(jù),優(yōu)化參考單元選擇,通過實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析表明該算法提高了非均勻雜波背景下CFAR... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：125 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

傳統(tǒng)雷達(dá)架構(gòu)示意圖

認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)最突出的特點(diǎn)是對(duì)實(shí)際環(huán)境的適應(yīng) 能夠動(dòng)態(tài)的感知環(huán)境變化，KB 處理器能夠根據(jù)環(huán)境變接收處理策略。認(rèn)知雷達(dá)是解決傳統(tǒng)雷達(dá)不能適應(yīng)復(fù)技術(shù)，也是未來雷達(dá)智能化的關(guān)鍵。圖 1-1 傳統(tǒng)雷達(dá)架構(gòu)示意圖自適應(yīng)發(fā)射機(jī)

電子科技大學(xué)博士學(xué)位論文設(shè)計(jì)等方面開展更為深入和全面的研究。1.3 本文的主要工作本文研究了基于知識(shí)的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)與波形設(shè)計(jì)算法，首先構(gòu)建雷達(dá)環(huán)境知識(shí)庫，然后利用庫中的先驗(yàn)知識(shí)輔助雷達(dá)接收端 CFAR 檢測(cè)處理和發(fā)射端波形優(yōu)化設(shè)計(jì)，進(jìn)而提升雷達(dá)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的檢測(cè)性能，本文組織結(jié)構(gòu)如下圖 1-3所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[3]基于雷達(dá)輔助知識(shí)的微弱目標(biāo)跟蹤算法研究[D]. 夏玫.電子科技大學(xué) 2015
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[5]雷達(dá)雜波的建模與仿真研究[D]. 張毅.東北大學(xué) 2008



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