本文關(guān)鍵詞：基于射頻隱身的機(jī)載雷達(dá)系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)及HRRP目標(biāo)識(shí)別研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無(wú)源探測(cè)系統(tǒng)對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中飛機(jī)生存能力的威脅日益嚴(yán)重。飛機(jī)射頻隱身技術(shù)是飛機(jī)上的電子設(shè)備針對(duì)無(wú)源探測(cè)系統(tǒng)的隱身技術(shù),因此,對(duì)飛機(jī)射頻隱身技術(shù)的研究具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。本文首先研究射頻隱身軟件評(píng)估系統(tǒng)中雷達(dá)系統(tǒng)軟件仿真,接著研究了射頻隱身?xiàng)l件下的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別方法,包括基于射頻隱身的機(jī)載寬帶雷達(dá)發(fā)射波形設(shè)計(jì)以及基于HRRP的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別。本文主要研究了以下幾方面的內(nèi)容:1.針對(duì)雷達(dá)射頻隱身,本文研究了截獲距離、截獲因子、截獲概率、信道截獲功率和平穩(wěn)時(shí)間等射頻隱身性能表征參量,并對(duì)影響這些參量的因素進(jìn)行了分析,主要包括發(fā)射機(jī)峰值功率、雷達(dá)接收機(jī)靈敏度與天線(xiàn)駐留時(shí)間等。2.射頻隱身軟件評(píng)估系統(tǒng)模擬戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境并實(shí)時(shí)計(jì)算各個(gè)時(shí)刻的射頻隱身性能參數(shù)值,雷達(dá)子系統(tǒng)作為其重要組成部分,主要完成機(jī)載雷達(dá)軟件仿真功能。通過(guò)分析飛機(jī)射頻隱身系統(tǒng)的功能,得到了雷達(dá)系統(tǒng)的功能需求與飛機(jī)射頻隱身系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)接口,并據(jù)此給出了雷達(dá)系統(tǒng)軟件仿真流程。將雷達(dá)系統(tǒng)分成三個(gè)模塊,包括發(fā)射機(jī)、接收機(jī)和天線(xiàn)模塊,對(duì)各個(gè)模塊功能做了說(shuō)明。最后,完成了整個(gè)雷達(dá)系統(tǒng)的建模與仿真,并將其應(yīng)用在射頻隱身軟件評(píng)估系統(tǒng)中,進(jìn)行了系統(tǒng)軟件仿真驗(yàn)證射頻隱身性能參數(shù)計(jì)算的功能,給出了軟件的運(yùn)行結(jié)果。3.針對(duì)寬帶雷達(dá)射頻隱身技術(shù)以及HRRP目標(biāo)識(shí)別,本文首先研究了目標(biāo)特性匹配的寬帶雷達(dá)發(fā)射波形設(shè)計(jì)方法。雷達(dá)發(fā)射匹配波形時(shí),波形隨著目標(biāo)姿態(tài)角的變化不斷變化,這必然導(dǎo)致雷達(dá)發(fā)射機(jī)更加復(fù)雜且可行性較低。為了降低雷達(dá)波形發(fā)射的復(fù)雜度,使用基于主成分分析的聚類(lèi)方法對(duì)目標(biāo)脈沖響應(yīng)按姿態(tài)角進(jìn)行分類(lèi)。對(duì)每一聚類(lèi)設(shè)計(jì)一種最優(yōu)波形,保證了在目標(biāo)姿態(tài)角不發(fā)生突變的情況時(shí),雷達(dá)發(fā)射波形可以在一段時(shí)間內(nèi)保持不變,仿真表明該方法在保證雷達(dá)射頻隱身性能的同時(shí)能夠降低雷達(dá)波形發(fā)射的復(fù)雜度。4.針對(duì)寬帶雷達(dá)射頻隱身技術(shù),本文研究了低信噪比下基于寬帶雷達(dá)目標(biāo)高分辨率一維距離像的主動(dòng)目標(biāo)識(shí)別方法。將散射中心的相對(duì)距離和幅度作為目標(biāo)特征矢量,應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)方法進(jìn)行分類(lèi),包括支持向量機(jī),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的方法,仿真得到各個(gè)方法的識(shí)別性能。本文考慮到目標(biāo)距離像的姿態(tài)敏感性,在構(gòu)建識(shí)別模型時(shí),對(duì)目標(biāo)進(jìn)行角域劃分,每個(gè)角域建立對(duì)應(yīng)的識(shí)別模型,識(shí)別時(shí)利用雷達(dá)探測(cè)得到的目標(biāo)姿態(tài)角信息選擇對(duì)應(yīng)的識(shí)別模型進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別,仿真表明該方法在低信噪比下也具有較好的識(shí)別性能,有利于提高飛機(jī)的射頻隱身性能,使得寬帶雷達(dá)在發(fā)射機(jī)功率控制條件下仍能夠進(jìn)行有效地目標(biāo)識(shí)別。
【關(guān)鍵詞】：射頻隱身 雷達(dá)模型 寬帶雷達(dá) 波形設(shè)計(jì) 高分辨距離像 目標(biāo)識(shí)別 機(jī)器學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN959.73
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-12
• 縮略詞12-13
• 第一章 緒論13-18
• 1.1 研究背景及意義13-14
• 1.1.1 課題背景13-14
• 1.1.2 研究意義14
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排16-18
• 第二章 機(jī)載雷達(dá)射頻隱身性能評(píng)估參數(shù)18-27
• 2.1 引言18
• 2.2 機(jī)載雷達(dá)射頻隱身性能參量18-24
• 2.2.1 截獲距離18-21
• 2.2.2 截獲因子21
• 2.2.3 截獲概率21-24
• 2.3 信道截獲功率與平穩(wěn)時(shí)間24-26
• 2.3.1 信道截獲功率24-25
• 2.3.2 平穩(wěn)時(shí)間25-26
• 2.3.3 典型信號(hào)波形仿真結(jié)果26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第三章 機(jī)載雷達(dá)仿真子系統(tǒng)功能27-48
• 3.1 引言27
• 3.2 雷達(dá)仿真子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)27-28
• 3.3 雷達(dá)仿真子系統(tǒng)設(shè)計(jì)28-42
• 3.3.1 發(fā)射機(jī)模型29-30
• 3.3.2 天線(xiàn)模型30-35
• 3.3.3 接收機(jī)模塊35-42
• 3.4 雷達(dá)仿真子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)42-47
• 3.4.1 雷達(dá)軟件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)42-45
• 3.4.2 射頻隱身軟件評(píng)估系統(tǒng)驗(yàn)證45-47
• 3.5 本章小結(jié)47-48
• 第四章 基于目標(biāo)特性匹配與分類(lèi)的寬帶雷達(dá)波形設(shè)計(jì)48-64
• 4.1 引言48
• 4.2 最優(yōu)發(fā)射波形設(shè)計(jì)48-53
• 4.2.1 基于最大輸出信噪比的波形設(shè)計(jì)方法48-52
• 4.2.2 基于最大回波互信息的波形設(shè)計(jì)方法52-53
• 4.3 基于目標(biāo)分類(lèi)的波形設(shè)計(jì)算法53-57
• 4.3.1 PCA降維方法簡(jiǎn)介54-56
• 4.3.2 基于PCA分類(lèi)的波形設(shè)計(jì)方法簡(jiǎn)介56-57
• 4.4 算法仿真實(shí)例57-63
• 4.5 本章小結(jié)63-64
• 第五章 基于高分辨一維距離像的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別64-83
• 5.1 引言64
• 5.2 基于HRRP的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別64-78
• 5.2.1 基于SVM的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別65-67
• 5.2.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別67-70
• 5.2.3 基于深層網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別70-73
• 5.2.4 實(shí)驗(yàn)與分析73-78
• 5.3 基于目標(biāo)姿態(tài)角與HRRP的雷達(dá)目標(biāo)78-82
• 5.3.1 雷達(dá)目標(biāo)HRRP姿態(tài)敏感性78-79
• 5.3.2 基于目標(biāo)姿態(tài)的目標(biāo)識(shí)別79-80
• 5.3.3 實(shí)驗(yàn)與分析80-82
• 5.4 本章小結(jié)82-83
• 第六章 結(jié)束語(yǔ)83-85
• 6.1 總結(jié)83-84
• 6.2 展望84-85
• 參考文獻(xiàn)85-90
• 致謝90-91
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文91

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本文編號(hào)：431808