本文關(guān)鍵詞：不確定條件下的機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)信號(hào)處理技術(shù)研究

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【摘要】：機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)(opportunistic array radar,OAR)是一種將平臺(tái)的隱身性設(shè)計(jì)作為核心,在數(shù)字陣列雷達(dá)研究的基礎(chǔ)上,可以工作在多種靈活的工作模式下,具備搜索、跟蹤、火控、制導(dǎo)等多種戰(zhàn)術(shù)功能,通過感知戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)實(shí)現(xiàn)“機(jī)會(huì)性”選擇和管理的新概念雷達(dá)系統(tǒng)。雷達(dá)發(fā)射波形的設(shè)計(jì)、目標(biāo)檢測(cè)以及陣列天線方向圖綜合是雷達(dá)信號(hào)處理研究中的重要組成部分。其中,雷達(dá)發(fā)射波形的設(shè)計(jì)對(duì)信號(hào)的處理方法、系統(tǒng)的分辨力、量測(cè)精度以及抗干擾能力等性能有直接的影響;雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)中的恒虛警率(constant false alarm rate,CFAR)可以避免背景噪聲、雜波和干擾的變化等對(duì)檢測(cè)閾值造成的影響;靈活多變的陣列天線方向圖則有助于雷達(dá)實(shí)現(xiàn)其各項(xiàng)功能。機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)作為一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng),在其設(shè)計(jì)和工作中都會(huì)受到一些不確定因素的影響,如戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的迅速改變、部分元器件的失靈、設(shè)備內(nèi)部噪聲的干擾等,這些因素都會(huì)影響雷達(dá)整體性能的發(fā)揮,因此需要研究不確定條件下的信號(hào)處理技術(shù)。本論文針對(duì)機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)的信號(hào)處理技術(shù)研究展開工作,結(jié)合不確定理論,主要研究了雷達(dá)正交波形的優(yōu)化設(shè)計(jì)、雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)的CFAR處理技術(shù)、陣列方向圖綜合以及互耦修正等方面的問題。具體工作和創(chuàng)新可以概括為以下幾點(diǎn):1.結(jié)合機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),陣元分布、陣元工作狀態(tài)、戰(zhàn)術(shù)功能選擇、工作模式以及資源管理等“機(jī)會(huì)”特性,將不確定理論中的概率理論、可信性理論以及機(jī)會(huì)理論應(yīng)用于機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)中,分析了機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)的不確定性因素及其引起的系統(tǒng)不確定性,研究了不確定條件下的機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)信號(hào)處理的基礎(chǔ)理論和方法。2.設(shè)計(jì)了正交多相編碼波形和離散頻率編碼波形(discrete frequency coding waveform,DFCW)兩種正交信號(hào)。在正交波形自相關(guān)特性以及互相關(guān)特性分析的基礎(chǔ)上,以遺傳算法(genetic algorithm,GA)為主體,并融入模擬退火算法(simulated annealing algorithm,SA),考慮到自相關(guān)和互相關(guān)特性之間的灰色不確定因素,引入灰關(guān)聯(lián)綜合評(píng)價(jià)法則對(duì)適應(yīng)度函數(shù)加以關(guān)聯(lián)分析,提出了基于灰關(guān)聯(lián)度的混合遺傳模擬退火算法(hybrid genetic simulated annealing algorithm,HGSAA)設(shè)計(jì)正交波形。仿真結(jié)果表明,基于灰關(guān)聯(lián)度的HGSAA算法設(shè)計(jì)的正交波形具有更低的自相關(guān)峰值旁瓣電平和互相關(guān)電平。3.提出了基于模糊邏輯的分布式篩選平均最大選擇(maximum censored mean level detecror,MX-CMLD)-CFAR檢測(cè)器。在常規(guī)的基于概率理論CFAR檢測(cè)的基礎(chǔ)上,引入可信性理論,通過隸屬度函數(shù)將常規(guī)二元檢測(cè)的硬判決0或1改為用軟判決實(shí)現(xiàn),即將觀測(cè)空間映射為[0,1]區(qū)間內(nèi)的一個(gè)值來表征“無目標(biāo)”和“有目標(biāo)”假設(shè)成立的程度。結(jié)合最大選擇(greatest of,GO)-CFAR和篩選平均(censored mean level detector,CMLD)-CFAR檢測(cè)器,設(shè)計(jì)了基于模糊邏輯的MX-CMLD-CFAR檢測(cè)器,并推導(dǎo)了模糊融合中心的多種融合規(guī)則,最后以模糊代數(shù)積的規(guī)則為例,研究了多傳感器的分布式MX-CMLD-CFAR檢測(cè)系統(tǒng),仿真結(jié)果表明了該分布式檢測(cè)系統(tǒng)在均勻雜波背景、多目標(biāo)環(huán)境以及雜波邊緣背景中都具有較好的檢測(cè)性能,還明顯優(yōu)于常規(guī)的二元分布式檢測(cè)系統(tǒng),同時(shí)可以降低部分傳感器異常對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響。4.提出了自帶可信度的多傳感器分布式CFAR表決融合檢測(cè)方法。考慮到機(jī)會(huì)陣陣列單元隨機(jī)分布在載體表面或內(nèi)部,有選擇性的分區(qū)域同步或異步工作,同時(shí)受外界不確定環(huán)境的影響,偶爾會(huì)出現(xiàn)部分傳感器異常的現(xiàn)象,在實(shí)際數(shù)據(jù)融合時(shí)應(yīng)該考慮到每個(gè)傳感器檢測(cè)的可信度問題。因此,在模糊邏輯CFAR檢測(cè)的基礎(chǔ)上,引入可信度函數(shù)來表征每次檢測(cè)結(jié)果的可信度,在數(shù)據(jù)融合時(shí),通過比較各傳感器檢測(cè)結(jié)果的可信度實(shí)現(xiàn)了表決融合,使得在各傳感器都處于高信噪比時(shí),可以節(jié)省一部分計(jì)算資源。仿真結(jié)果表明,采用表決融合的分布式檢測(cè)系統(tǒng),其檢測(cè)性能明顯優(yōu)于二元表決融合檢測(cè)系統(tǒng),同時(shí)可以降低部分傳感器異常對(duì)檢測(cè)性能的影響。5.針對(duì)單個(gè)區(qū)域內(nèi)的天線單元,提出了基于模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃和模糊相關(guān)機(jī)會(huì)規(guī)劃的陣列方向圖綜合算法�？紤]到機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)“機(jī)會(huì)性”的選擇戰(zhàn)術(shù)功能和工作模式,激勵(lì)打開的天線單元的分布和數(shù)目都具有不確定性,可以用模糊變量來描述這種不確定性時(shí),根據(jù)不同的約束條件和目標(biāo)函數(shù)建立了不同的規(guī)劃模型�；谀：龣C(jī)會(huì)約束規(guī)劃的方向圖綜合算法,以天線單元數(shù)目為約束條件,在一定的可信度下,使得副瓣電平和主瓣寬度誤差最小化,獲得所需的方向圖�；谀：嚓P(guān)機(jī)會(huì)規(guī)劃的方向圖綜合算法,在天線單元數(shù)目的約束條件下,實(shí)現(xiàn)了所綜合出的方向圖副瓣電平滿足條件的機(jī)會(huì)最大化,可以解決模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型在滿足約束條件下有時(shí)不能完全達(dá)到所需優(yōu)化結(jié)果的現(xiàn)象。6.針對(duì)多個(gè)區(qū)域內(nèi)的天線單元,不確定環(huán)境表現(xiàn)為模糊隨機(jī)性時(shí),提出了基于模糊隨機(jī)相關(guān)機(jī)會(huì)規(guī)劃的陣列方向圖綜合算法�？紤]到機(jī)會(huì)陣?yán)走_(dá)面向不同的任務(wù)需求同時(shí)發(fā)射多個(gè)不同要求的波束時(shí),參與方向圖綜合的總天線數(shù)目受雷達(dá)資源的約束,當(dāng)表現(xiàn)為模糊隨機(jī)性時(shí),建立模糊隨機(jī)相關(guān)機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型,在資源允許的天線數(shù)目下使得滿足條件的多個(gè)方向圖的機(jī)會(huì)最大化。7.提出了基于子陣交叉劃分思想的陣元互耦修正算法�？紤]到機(jī)會(huì)陣陣列單元數(shù)目眾多且分布的隨機(jī)性,將陣列按一定距離交叉劃分為多個(gè)子陣列,利用矩量法計(jì)算每個(gè)子陣列的廣義互阻抗矩陣,再構(gòu)建整個(gè)機(jī)會(huì)陣陣列的歸一化互阻抗矩陣,利用自適應(yīng)波束綜合算法或者遺傳算法實(shí)現(xiàn)方向圖的互耦修正。仿真結(jié)果表明,基于子陣交叉劃分思想的互耦修正算法可以在一定程度上減小陣元互耦的影響。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN957.51

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1 何友,關(guān)鍵,孟祥偉,陸大，

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