新型機(jī)載雷達(dá)引入認(rèn)知雷達(dá)的工作模式,擁有感知環(huán)境信息的能力,靜態(tài)雜波特性數(shù)據(jù)庫提供先驗(yàn)信息,智能化樣本篩選提供符合RMB準(zhǔn)則的可用樣本,基于知識(shí)輔助的空時(shí)自適應(yīng)處理(KA-STAP)技術(shù)構(gòu)建知識(shí)輔助濾波器,完成環(huán)境匹配的目標(biāo)檢測(cè),形成了具有反饋機(jī)制、智能化信息處理的閉環(huán)雷達(dá)系統(tǒng)。本文利用地理信息系統(tǒng)(GIS)和數(shù)字高程模型(DEM)建立雜波特性知識(shí)庫并進(jìn)行高逼真的環(huán)境雜波建模,應(yīng)用認(rèn)知空時(shí)自適應(yīng)處理,提高了STAP在非均勻雜波環(huán)境中的雜波抑制和目標(biāo)檢測(cè)能力。本文的研究重點(diǎn)如下:(1)研究了基于地理信息的機(jī)載雷達(dá)雜波建模方法針對(duì)先驗(yàn)地理信息如何應(yīng)用于機(jī)載雷達(dá)的問題。利用地理信息系統(tǒng)(GIS)對(duì)地形進(jìn)行分類,依據(jù)MIT林肯實(shí)驗(yàn)室獲得的地表覆蓋類型及其雜波特性經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?建立后向散射系數(shù)模型;根據(jù)數(shù)字高程模型(DEM)給出的實(shí)際地形高程數(shù)據(jù),建立機(jī)載雷達(dá)擦地角模型。提出了一種雷達(dá)坐標(biāo)數(shù)據(jù)與先驗(yàn)雜波數(shù)據(jù)庫匹配的方法,完成了基于地理信息的高逼真度環(huán)境雜波建模。(2)研究了機(jī)載雷達(dá)空時(shí)自適應(yīng)處理智能化樣本篩選算法針對(duì)在非均勻雜波環(huán)境下可用樣本如何選擇的問題。在機(jī)載雷達(dá)空時(shí)自適應(yīng)處理中,用于雜波協(xié)方差矩...

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-3瑞利雜波分布曲線

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文12是雜波內(nèi)點(diǎn)散射體的反射矢量之和。雜波內(nèi)存在的大量點(diǎn)散射體在單位時(shí)間內(nèi)做著隨機(jī)運(yùn)動(dòng)，導(dǎo)致雜波的介電特性和物理結(jié)構(gòu)有微小的變化，所以陣元一個(gè)相參積累時(shí)間內(nèi)接收到的M個(gè)脈沖并不完全相同，而是具有一定的幅度起伏和相位變化，我們稱之為雜波內(nèi)運(yùn)動(dòng)。研究非均勻雜波特....

圖2-4對(duì)數(shù)-正態(tài)雜波分布曲線

第二章機(jī)載陣列雷達(dá)信號(hào)模型與空時(shí)自適應(yīng)處理13其中為雜波的尺度參數(shù)，為雜波的形狀參數(shù)，即相對(duì)lnx的標(biāo)準(zhǔn)差。圖2-4給出雜波不同尺度參數(shù)、形狀參數(shù)下的對(duì)數(shù)-正態(tài)分布曲線。圖2-4對(duì)數(shù)-正態(tài)雜波分布曲線K分布對(duì)于海雜波數(shù)據(jù)具有較好的擬合作用，也能對(duì)湖泊、河流等水域地貌做出精確的描述....

圖2-5K分布雜波幅度曲線

第二章機(jī)載陣列雷達(dá)信號(hào)模型與空時(shí)自適應(yīng)處理13其中為雜波的尺度參數(shù)，為雜波的形狀參數(shù)，即相對(duì)lnx的標(biāo)準(zhǔn)差。圖2-4給出雜波不同尺度參數(shù)、形狀參數(shù)下的對(duì)數(shù)-正態(tài)分布曲線。圖2-4對(duì)數(shù)-正態(tài)雜波分布曲線K分布對(duì)于海雜波數(shù)據(jù)具有較好的擬合作用，也能對(duì)湖泊、河流等水域地貌做出精確的描述....

圖3-9原始地理數(shù)據(jù)(a)衛(wèi)星遙感數(shù)

第三章基于地理信息的機(jī)載雷達(dá)雜波建模27以經(jīng)緯度范圍為34N36N,110E112E的地區(qū)為例，原始數(shù)據(jù)的距離分辨率為300m，所以該地區(qū)數(shù)據(jù)大小為720720。從圖3-9中可以看出，地形已被正確分類，每個(gè)數(shù)據(jù)單元的值代表該地區(qū)的地表覆蓋屬性。圖3-9原始地理數(shù)據(jù)(a)衛(wèi)星遙感數(shù)....

本文編號(hào)：4046697