认知雷达理论及其波形选择算法研究

发布时间：2017-05-25 01:14

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【摘要】：认知雷达是下一代智能雷达,它能够与目标环境形成一个闭环动态系统,根据目标环境自适应地调整发射机来控制发射波形,并不断地在与目标环境的交互中获取信息,从而全面提高雷达的整体性能。如何自适应地选择发射波形是认知雷达研究热点之一,目前波形自适应选择算法主要是基于状态单步预测来进行优化求解,此时系统是“贪婪”的,仅着眼于下一时刻性能指标,未能考虑目标在未来多个时刻里的变化情况。而在目标跟踪的问题上,我们更关心的是系统长期的跟踪性能,即跟踪的稳定性。因此,基于目标状态多步预测的波形多步优化问题也就成为了认知雷达需要探索的课题。然而在实际应用中,由于预测精度和计算复杂度等问题,实时地处理波形的多步优化问题面临着诸多困难。本文首先对认知雷达概念的产生及相关技术的研究状况做了回顾,重点阐述了认知雷达的基本原理和结构特性,详细分析了以目标跟踪为目的的认知雷达工作流程。在此基础上,针对基于波形库的认知跟踪雷达采用传统单步预测和优化方法时在跟踪性能方面的不足,提出了基于状态多步预测的波形滚动优化选择算法。给出了基于卡尔曼滤波理论的状态多步预测的递推过程,并运用动态规划方法求解了以整体跟踪误差为性能指标的波形的多步优化问题。最后,将上述方法应用于再入弹道目标跟踪问题的求解,计算机仿真实验结果验证了该方法的可行性和有效性,同时也验证了基于多步预测的波形滚动优化算法达到了提升跟踪性能和跟踪稳定性的目的。
【关键词】：认知雷达 目标跟踪 多步预测 滚动优化 动态规划 波形选择
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN958
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-12
• 1.1 认知雷达研究背景7-8
• 1.2 认知雷达概念形成过和及研究现状8-10
• 1.3 本文内容及章节安排10-12
• 第二章 认知雷达系统基本理论12-32
• 2.1 认知雷达基本概念12
• 2.2 传统雷达与认知雷达12-14
• 2.2.1 传统雷达12-13
• 2.2.2 认知雷达13
• 2.2.3 感知—行动循环(Perception-Action Cycle)13-14
• 2.3 雷达信号的基带模型14-16
• 2.3.1 发射信号和回波信号的基带模型14
• 2.3.2 匹配滤波器组和包络检波器14-15
• 2.3.3 测量噪声的统计学特征15-16
• 2.4 接收机端对环境的感知16-23
• 2.4.1 贝叶斯滤波器17-19
• 2.4.2 近似贝叶斯滤波器19
• 2.4.3 扩展卡尔曼滤波器19-21
• 2.4.4 容积卡尔曼滤波21-23
• 2.5 接收机到发射机的信息反馈23-24
• 2.6 发射机端的最优波形控制24-27
• 2.6.1 代价函数的确定24-26
• 2.6.2 波形库的建立和最优波形选择26-27
• 2.7 认知雷达的信息流图27-28
• 2.8 仿真实验及结果28-30
• 2.8.1 状态模型的建立28-29
• 2.8.2 实验配置29
• 2.8.3 性能评价指标29-30
• 2.8.4 仿真结果30
• 2.9 本章小结30-32
• 第三章 基于多步预测的波形滚动优化算法32-49
• 3.1 基于卡尔曼滤波理论的状态多步预测32-34
• 3.1.1 多步预测的递推表示33-34
• 3.2 动态规划理论34-41
• 3.2.1 马尔科夫决策过程34-36
• 3.2.2 贝尔曼最优原理36
• 3.2.3 动态规划算法36-38
• 3.2.4 策略迭代（policy iteration）38-39
• 3.2.5 价值迭代（value iteration)39-40
• 3.2.6 对不完整状态信息的处理40-41
• 3.3 基于动态规划的波形多步优化41-43
• 3.3.1 波形多步优化问题的贝尔曼方程41-42
• 3.3.2 代价函数（cost-to-go function）的近似计算42-43
• 3.4 仿真试验及结论43-47
• 3.4.1 再入弹道问题43-45
• 3.4.2 雷达仿真环境配置45-46
• 3.4.3 仿真结果及结论46-47
• 3.5 本章小节47-49
• 第四章 总结与展望49-51
• 4.1 本文总结49
• 4.2 今后的研究方向49-51
• 参考文献51-53
• 在学期间的研究成果53-54
• 致谢54

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本文编号：392414