認知雷達可以隨著環(huán)境的變化對發(fā)射波形進行調(diào)整,使雷達的發(fā)射波形和環(huán)境相匹配,達到提高目標檢測和跟蹤精度的目的。本文針對雷達的跟蹤任務(wù),主要研究認知跟蹤雷達的波形選擇,從認知雷達的基本結(jié)構(gòu)出發(fā),采用波形參數(shù)捷變、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Q學(xué)習(xí)以及DQN算法實現(xiàn)波形的智能化選擇,并在不同場景下對各種波形選擇方法的跟蹤性能進行對比和分析。文章首先介紹了課題的研究背景以及認知雷達的國內(nèi)外研究發(fā)展狀況,接著對認知雷達系統(tǒng)的各個組成部分進行簡要的概述。隨后建立了認知雷達中發(fā)射信號模型,同時分析波形對信噪比以及量測的影響,構(gòu)建了發(fā)射信號和跟蹤處理過程的關(guān)系。建立無雜波環(huán)境下的認知跟蹤雷達的狀態(tài)空間模型、濾波算法、波形庫、性能指標評價方法以及仿真環(huán)境,對比了基于準則函數(shù)和波形參數(shù)固定方法的性能,分析了波形選擇對跟蹤性能的影響。同時在機動目標場景下引入了勻加速運動模型,并對比最小均方誤差準則、最大互信息準則和波形參數(shù)固定的性能;隨后建立了雜波環(huán)境下的認知跟蹤雷達的波形參數(shù)選擇算法,介紹了概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法,引入修正的Riccati方程對后驗估計誤差協(xié)方差進行近似,給出了雜波場景的準則函數(shù),并分析了準則函數(shù)的跟蹤性能。介... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

神經(jīng)元結(jié)構(gòu)模型

輸出單元j的信號流圖

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號流圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于波形自適應(yīng)的認知雷達機動目標跟蹤算法[J]. 王樹亮,畢大平,劉寶,王杰貴,杜明洋.  現(xiàn)代雷達. 2019(01)
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[3]一種認知跟蹤雷達LFM波形庫建立方法[J]. 俞道濱,吳彥鴻,朱衛(wèi)綱.  電訊技術(shù). 2013(10)
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[7]基于WLS-TIR的多目標識別認知雷達波形自適應(yīng)方法[J]. 范梅梅,廖東平,丁小峰,黎湘.  電子學(xué)報. 2012(01)
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本文編號：3546677