认知跟踪雷达系统设计与仿真研究

发布时间：2019-09-12 23:26

【摘要】：随着现代信息化程度的不断提高,军事技术的发展对现代雷达的要求越来越高,同时目标多样化、环境复杂化和任务多元化,也加速了现代雷达向智能化方向发展的步伐。认知雷达由此应运而生,它是一种智能化的新体制雷达系统,它能够利用所感知的目标和外部环境信息以及其它先验知识,智能地选择发射信号,因而得到了广泛研究。本文将传统认知雷达系统中的贝叶斯滤波器替换为应用更广泛的卡尔曼滤波器,并建立了认知跟踪雷达系统。首先,在认知雷达的基础之上,研究了认知跟踪雷达系统的整体结构、数学模型、跟踪原理及设计细节。其次,选用了两种性能较佳的发射信号模型：线性调频信号和超宽带混沌信号,并分别对其进行了仿真。结果表明,将线性调频信号作为发射信号并对其回波信号进行脉冲压缩技术处理,或将具有大时宽-带宽积特性的正弦波嵌入式超宽带混沌信号作为发射信号,均可以很好地解决探测精度与分辨力之间的矛盾。再次,对认知跟踪雷达的回波信号进行了滤波处理与仿真,先后分析了卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法以及容积卡尔曼滤波算法,并在此基础上建立了迭代容积卡尔曼滤波算法,该算法降低了目标初始状态的估计误差,并且减小了线性化量测方程引入的传递误差,极大地提高了认知跟踪雷达的性能。最后,利用MATLAB软件对上述几种滤波算法分别进行了仿真,仿真结果表明迭代容积卡尔曼滤波算法与传统的滤波算法相比,在认知跟踪雷达中的跟踪精度更高,稳定性更好,对初始误差的容错性更强。
【图文】：

雷达系统,回波信号,环境概率,统计参数估计

雷达系统认知雷达⑴(cognitive radar, CR)的提出，指明了现代雷达的智能化发展趋势，其基本结构如图1-1所示。它是一种可以利用所感知的目标和外部环境信息以及其它先验知识，智能地选择发射信号、工作方式和系统配置的智能化雷达系统。由于它的智能化能够适应越来越复杂的战场环境和日益拥挤的无线电环境，因而受到了极大关注和广泛研究。统计参数估计和环境概率决策 gSi发射系统一~[ ="“」 ( )外部环境gS)接收系统发射信号广口_^- 回波信号 i?传感器组———H目标及其环境J — 1回波信号环境图1-1认知雷达原理图1

框图,发射特性,雷达,自适应

图1-2含有环境动态数据库（EDDB)并具备自适应发射特性的认知雷达框图Fig. 1-2 Block diagram of cognitive radar containing an environmental dynamic database and havingthe adaptive emission characteristics目前，国外对认知雷达方面的研宄主要集中在最优发射波形的设计与优化上。首先是特征值法，该方法利用相应目标响应的某种特征值来获得最优的发射波形，但是特征值法要求目标有确定且己知的冲激响应。因此，该方法只适用于噪声环境下扩展目标的检测和识别问题其次是注水法，该方法是使用拉格朗日乘数法对转化后的凸规划问题进行求解来获得最优的发射波形。注水法通常应用于多场景下的最优发射波形的求解问题，例如可用于杂波环境下的高斯点目标检测问题以及扩展目标的识别问题【21][。]。在能量受到约束的条件下可利用注水法获得最优波形能量谱[23];该方法还可以应用于具有确定性冲激响应但目标类别不确定的随机目标识别的最优波形求解问题124];也可应用于随机扩展目标跟踪的最优波形设计问题中[M。另外在能量受限
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN953

【参考文献】