從當前雷達技術的發(fā)展趨勢來看,智能化是未來雷達技術發(fā)展的重點方向。在這一背景下,加拿大學者Simon Haykin于2006年正式提出了認知雷達的概念。認知雷達具有閉環(huán)反饋結構,能夠根據(jù)從接收機到發(fā)射機的反饋信息逐步實現(xiàn)對外界環(huán)境的認知,從而獲得對目標的最佳探測與跟蹤性能。將認知雷達理論與逆合成孔徑雷達（ISAR）成像技術相結合,通過目標與環(huán)境的離線先驗知識及在線感知的目標與環(huán)境特征,可以提升雷達在復雜環(huán)境下對各種目標的成像能力。本文重點針對認知ISAR中的波形設計與高分辨成像、系統(tǒng)資源調(diào)度等關鍵問題與難點開展研究工作。在波形設計與高分辨成像方面,系統(tǒng)研究了線性調(diào)頻信號、正交頻分復用-線性調(diào)頻信號、二相編碼信號、多相編碼的信號的高分辨成像方法。進一步針對復雜電磁環(huán)境,研究了基于最大信噪比準則、最大信雜噪比準則的波形優(yōu)化與高分辨成像方法。在資源調(diào)度方面,根據(jù)時間與能量約束條件建立了成像任務的資源調(diào)度問題模型,針對該模型難以找到解析解的特點,研究了基于啟發(fā)算法、啟發(fā)-遺傳算法的求解方法。論文相關研究工作將為提升我國地基ISAR的空間目標探測與識別能力,促進雷達成像技術向“智能化”、“體系化... 

【文章頁數(shù)】：97 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
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縮略語對照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外相關研究及現(xiàn)狀
    1.3 本文內(nèi)容安排
第二章 調(diào)頻波形及其高分辨ISAR成像方法
    2.1 引言
    2.2 基于線性調(diào)頻信號的高分辨ISAR成像
        2.2.1 信號建模與成像算法設計
        2.2.2 基于圖像熵的速度補償
        2.2.3 仿真實驗與分析
    2.3 基于正交頻分復用-線性調(diào)頻信號的高分辨ISAR成像
        2.3.1 信號建模與成像算法設計
        2.3.2 仿真實驗與分析
    2.4 本章小結
第三章 調(diào)相波形及其高分辨ISAR成像方法
    3.1 引言
    3.2 二相編碼信號的ISAR成像
        3.2.1 信號建模與成像算法設計
        3.2.2 仿真實驗與分析
    3.3 多相編碼信號的ISAR成像
        3.3.1 信號建模與成像算法設計
        3.3.2 仿真實驗與分析
    3.4 基于參數(shù)化字典的速度補償
        3.4.1 信號建模
        3.4.2 基于參數(shù)化字典的速度補償
        3.4.3 仿真實驗與分析
    3.5 本章小結
第四章 認知ISAR波形優(yōu)化及高分辨成像方法
    4.1 引言
    4.2 基于最大信噪比準則的波形優(yōu)化
        4.2.1 問題建模
        4.2.2 模型求解
    4.3 基于最大信雜噪比準則的波形優(yōu)化
        4.3.1 問題建模
        4.3.2 模型求解
    4.4 基于稀疏信號重構的優(yōu)化波形高分辨ISAR成像
        4.4.1 稀疏信號重構原理
        4.4.2 認知ISAR稀疏成像建模
    4.5 仿真實驗與分析
        4.5.1 基于最大信噪比準則的波形優(yōu)化仿真實驗與分析
        4.5.2 基于最大信雜噪比準則的波形優(yōu)化仿真實驗與分析
    4.6 本章小結
第五章 基于高分辨成像的認知ISAR資源調(diào)度
    5.1 引言
    5.2 基于ISAR成像的認知ISAR資源調(diào)度建模
        5.2.1 認知ISAR發(fā)射波形選擇
        5.2.2 資源調(diào)度的時間約束條件
        5.2.3 資源調(diào)度的能量約束條件
        5.2.4 認知ISAR的資源調(diào)度建模
    5.3 基于啟發(fā)算法的認知ISAR成像資源調(diào)度
        5.3.1 算法原理與步驟
        5.3.2 仿真實驗與分析
    5.4 基于啟發(fā)-遺傳算法的認知ISAR成像資源調(diào)度
        5.4.1 算法原理與步驟
        5.4.2 仿真實驗與分析
    5.5 本章小結
第六章 結束語
    6.1 本文工作總結
    6.2 工作展望
參考文獻
致謝
作者簡介



本文編號：3711285