隨著現(xiàn)代戰(zhàn)場環(huán)境日益復(fù)雜化,信息化技術(shù)的提高顯得異常重要。目前各國爭相發(fā)展了先進的彈道導(dǎo)彈突防技術(shù),以彈道中段為例,導(dǎo)彈會釋放多種誘餌并且伴隨各種微動特性等,形成一個復(fù)雜的場景。反導(dǎo)系統(tǒng)的主要任務(wù)就是準(zhǔn)確及時地識別出真彈頭和假誘餌等,以便防空導(dǎo)彈準(zhǔn)確攔截。反導(dǎo)系統(tǒng)探測目標(biāo)的設(shè)備是雷達,本文所研究的內(nèi)容就是仿真反導(dǎo)系統(tǒng)雷達接收回波信號,并準(zhǔn)確把不同類型目標(biāo)區(qū)分的過程。主要工作如下:（1）研究了復(fù)雜場景的彈道中段及運動的建模。建立了八種真假目標(biāo)類型,并模擬了彈道導(dǎo)彈的中段運動過程,包含彈道軌跡和不同目標(biāo)的微動特性。（2）研究RCS序列信號的生成及特征參數(shù)的提取。首先是對八種目標(biāo)建立了靜態(tài)RCS庫,然后結(jié)合彈道中段軌跡運動特性仿真生成了所有目標(biāo)的RCS序列,并提取RCS序列的10種特征,以便后續(xù)基于特征參數(shù)進行目標(biāo)識別。（3）研究HRRP信號的生成及特征參數(shù)提取。利用CST軟件仿真獲取了八種目標(biāo)的的全角域HRRP數(shù)據(jù),HRRP需要做能量歸一化。再結(jié)合RCS序列生成,編寫了一款目標(biāo)信號數(shù)據(jù)庫生成GUI軟件。使用PCA、LDA算法提取特征參數(shù),以便后續(xù)進行目標(biāo)識別。（4）分別研究基于特征參數(shù)和基... 

【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)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

FireFly實驗結(jié)果[9]

提取結(jié)構(gòu)特征信息進行目標(biāo)分類的主要技術(shù)之一就是提取RCS統(tǒng)計特性。文獻[15]中，Thomas清晰地指出，使用RCS序列可以識別出彈頭和母艙，導(dǎo)彈目標(biāo)近似為金屬球，用等效金屬球的大小作為目標(biāo)的近似大小，對空間目標(biāo)進行類別劃分。利用雷達探測到的大量RCS數(shù)據(jù)，并且使用了RCS定標(biāo)衛(wèi)星對數(shù)據(jù)進行了修正，這樣得到了目標(biāo)尺寸對應(yīng)的回波RCS統(tǒng)計模型，稱為尺寸估計模型（SizeEstimationModel，SEM）。有了這個SEM后，我們僅需要將探測到的未知目標(biāo)體的RCS序列輸入到SEM中逐個匹配各目標(biāo)的特征，就能夠完成導(dǎo)彈目標(biāo)的尺寸估計[15]。圖1-2顯示了美國宇航局使用HAY、HAX和MHR雷達從空間碎片的RCS和尺寸統(tǒng)計中獲得的SEM曲線[22]。圖1-2基于RCS序列特征的空間目標(biāo)SEM曲線[22]從測量的RCS回波數(shù)據(jù)中，能夠提取目標(biāo)的均值、方差、峰度、偏度等統(tǒng)計特征，進而能夠提取目標(biāo)的微動頻率特征。微動頻率特征提取的傳統(tǒng)方式主要有自相關(guān)法（AUTOC）、循環(huán)自相關(guān)法（CAUTOC）、循環(huán)平均幅度差法（CAMDF）和方差分析法[14]。其中，CAUTOC、CAMDF算法實現(xiàn)方便，算法原理簡單，但是其抗噪性能差、有分頻誤判的影響，估計效果較差；方差分析法相對CAUTOC和CAMDF算法有了一定的提高，抗噪性能強，無分頻誤判，但是這種算法需要較高數(shù)據(jù)率以及相對長時間的觀測，對雷達的性能有一定的挑戰(zhàn)。（3）基于微多普勒特征運動目標(biāo)雷達回波的多普勒頻移是時變的，表現(xiàn)為頻譜的展寬或旁瓣的存在，這種現(xiàn)象稱之為微多普勒效應(yīng)，在窄帶回波中能夠提取目標(biāo)的微多普勒特征[17]。微多普勒是雷達回波中描述目標(biāo)微動瞬時頻率的特征，它表示了目標(biāo)的瞬時微動的速度，一般對目標(biāo)的平動速度和加速度做運動補償后，再使用AR模型、小波分析等現(xiàn)代信號處理方法，就能從微動目標(biāo)的雷達回波中提取?

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-7-取各目標(biāo)的RCS序列的八種特征參數(shù)，編寫了GUI軟件，以便后續(xù)的識別。第4章研究HRRP信號的生成及特征參數(shù)的提齲首先也是介紹了HRRP的基本概念，影響因素和特性。針對HRRP的特性，在HRRP信號仿真的過程中采取了相應(yīng)的預(yù)處理。然后，通過添加噪聲生成目標(biāo)HRRP樣本集，再結(jié)合RCS序列生成過程編寫了一款目標(biāo)信號數(shù)據(jù)庫生成的GUI軟件。最后，分析了PCA和LDA算法，并用于HRRP信號的特征參數(shù)提齲第5章研究基于特征參數(shù)和基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識別。首先是基于特征參數(shù)的目標(biāo)識別，介紹了使用的相關(guān)機器學(xué)習(xí)算法邏輯斯蒂回歸（LR）、隨機森林（RF）、支持向量機（SVM），然后分別對RCS序列和HRRP信號進行識別實驗，實驗中研究了不同樣本和不同信噪比對識別率的影響，同樣，基于深度學(xué)習(xí)進行目標(biāo)識別，首先是介紹從機器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，提出深度學(xué)習(xí)不需要對原始數(shù)據(jù)提取人為設(shè)計的具有可分性的特征。然后介紹了本文所使用的深度學(xué)習(xí)算法，包括多層感知機（MLP）、門控循環(huán)網(wǎng)絡(luò)（GRU）、雙向門控循環(huán)網(wǎng)絡(luò)（Bi-GRU）、一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）和深度殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet18）。識別實驗同樣分別從RCS序列和HRRP信號展開，研究了不同樣本和不同信噪比對識別率的影響。其中本文設(shè)計的ResNet18算法的識別準(zhǔn)確率最高。本文的仿真及識別研究總體流程如下圖1-3所示：圖1-3本文研究總體流程

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3015261