隨著現(xiàn)代電子頻譜干擾技術(shù)的發(fā)展,雷達(dá)的工作環(huán)境日漸復(fù)雜,尤其是樣式靈活的有源欺騙干擾給雷達(dá)的正常工作帶來很大的挑戰(zhàn)。為了保證雷達(dá)在面對干擾信號的影響下,仍然能準(zhǔn)確、迅速的識別出接收信號中包含的干擾種類,并在多變的電磁環(huán)境下實(shí)施最正確的抗干擾方法進(jìn)行對抗,對于當(dāng)代雷達(dá)干擾信號的識別與抗干擾來說是研究的基礎(chǔ)前提。本文主要的工作是針對面向雷達(dá)有源欺騙干擾進(jìn)行研究,在分析其產(chǎn)生機(jī)理及工作特性的基礎(chǔ)上,對雷達(dá)有源欺騙干擾的綜合感知方法進(jìn)行討論,利用多維變換域以及多尺度分解理論,結(jié)合對三類拖引干擾及其混合干擾進(jìn)行特征級分類識別�？紤]到淺層特征的可分性較低,本文結(jié)合深度學(xué)習(xí)中的有關(guān)算法,對三類拖引干擾信號的分類識別進(jìn)行了研究。論文的主要工作和研究成果如下:1.本文首先研究了距離拖引干擾、速度拖引干擾、距離-速度混合拖引干擾等三種常規(guī)雷達(dá)有源欺騙干擾的產(chǎn)生機(jī)理與工作特性,并由此建立了工作在拖引期的信號模型,為后續(xù)基于特征提取與深度學(xué)習(xí)理論的干擾識別算法提供可靠的理論前提。2.本文引入了一種多域多特征組合的方法,將三種雷達(dá)有源欺騙干擾信號的均值、方差、波形熵特征等時(shí)域特征,頻域矩峰度、頻域矩偏度等頻域特... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號對照表
縮略語對照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展
    1.3 論文內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
第二章 雷達(dá)有源欺騙干擾產(chǎn)生機(jī)理與建模分析
    2.1 概述
    2.2 壓制式干擾
    2.3 常規(guī)有源欺騙干擾建模仿真與判別方法
        2.3.1 距離拖引干擾
        2.3.2 速度拖引干擾
        2.3.3 距離-速度同步拖引干擾
        2.3.4 干擾存在的判別方法
    2.4 其他相關(guān)有源欺騙干擾
        2.4.1 角度欺騙干擾
        2.4.2 密集假目標(biāo)干擾
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于多特征聯(lián)合PCA-SVM的有源欺騙干擾分類識別
    3.1 概述
    3.2 基于多域的多特征分析
        3.2.1 干擾信號時(shí)域特征分析
        3.2.2 干擾信號頻域特征分析
        3.2.3 干擾信號小波域特征分析
    3.3 主成分分析(PCA)理論及特征分析
        3.3.1 主成分分析(PCA)理論
        3.3.2 基于PCA的二次特征分析
    3.4 基于多特征聯(lián)合PCA-SVM的有源欺騙干擾檢測方法
        3.4.1 基于PCA-SVM的有源欺騙干擾檢測方法
        3.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于CNN的有源欺騙干擾感知方法
    4.1 概述
    4.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)框架及原理
        4.2.1 CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)框架
        4.2.2 損失函數(shù)
    4.3 基于CNN的三種有源欺騙干擾分類識別
        4.3.1 CNN網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建
        4.3.2 基于Python平臺的仿真實(shí)驗(yàn)
        4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與參數(shù)優(yōu)化分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文工作總結(jié)
    5.2 全文展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種超寬帶低雷達(dá)散射截面天線的設(shè)計(jì)與研究[J]. 張青春,楊明武,姜兆能,盧笑池,高盛,張華.  電子技術(shù)應(yīng)用. 2018(06)
[2]有源干擾感知的熵理論方法[J]. 李紫航,宋萬杰.  信號處理. 2017(12)
[3]雷達(dá)有源干擾識別技術(shù)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J]. 劉振,隋金坪,魏璽章,黎湘.  信號處理. 2017(12)
[4]SMSP干擾樣式改進(jìn)及效果分析[J]. 李圣衍,郭波.  航天電子對抗. 2016(06)
[5]基于時(shí)頻圖像特征提取的LFM雷達(dá)有源欺騙干擾識別[J]. 楊少奇,田波,李欣,譚銘.  空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(01)
[6]一種易于初始化的類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視覺跟蹤算法[J]. 李寰宇,畢篤彥,查宇飛,楊源.  電子與信息學(xué)報(bào). 2016(01)
[7]基于熵特征的DRFM有源欺騙干擾CFAR檢測[J]. 盧云龍,李明,陳洪猛,左磊,張鵬.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2016(04)
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[9]速度拖引干擾和雜波背景下脈沖多普勒雷達(dá)目標(biāo)跟蹤算法[J]. 李迎春,王國宏,關(guān)成斌,孫殿星.  電子與信息學(xué)報(bào). 2015(04)
[10]偏度系數(shù)和峰度系數(shù)的信度估計(jì)[J]. 溫利民,鄒思思,呂鳳虎.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2015(03)

博士論文
[1]線性調(diào)頻雷達(dá)干擾新技術(shù)及數(shù)字干擾合成研究[D]. 王玉軍.西安電子科技大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測算法研究[D]. 高鈺.北京交通大學(xué) 2018
[2]典型通信干擾信號識別技術(shù)研究[D]. 徐國進(jìn).電子科技大學(xué) 2018
[3]基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)場場面目標(biāo)檢測[D]. 余良凱.電子科技大學(xué) 2018
[4]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像變化檢測[D]. 趙秋楠.西安電子科技大學(xué) 2017
[5]SMSP和C&I距離假目標(biāo)欺騙干擾識別和抑制方法研究[D]. 李永平.電子科技大學(xué) 2012
[6]合成孔徑雷達(dá)抗干擾技術(shù)研究[D]. 杜賢俊.電子科技大學(xué) 2003



本文編號：3305787