基于模糊函数和最大互信息的认知雷达自适应波形设计

发布时间：2017-07-26 02:20

  本文关键词：基于模糊函数和最大互信息的认知雷达自适应波形设计

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【摘要】：随着现代高科技军事装备的出现以及作战战术的进步,使得现代战场的环境变得日益复杂,隐身技术的发展和低空/超低空战术的训练等均对现代雷达防空系统造成了严重的影响和威胁。传统雷达在发射机端发射固定参数的波形照射环境和目标,仅在接收机端采用自适应处理技术和滤波算法进行信息处理,这种被动式的自适应智能信息处理越来越难以应对现代战争的挑战,需要更高智能雷达的出现—认知雷达。认知雷达是将脑科学和人工智能融入雷达系统,构建发射机—环境—接收机—发射机的闭环回路系统,使雷达能够根据接收机端反馈到发射机端的信息自适应地调整发射波形以期达到与环境及目标的最优匹配,提升雷达性能。根据环境及目标信息自适应地调整发射波形是认知雷达区别于传统雷达的关键所在,本文以认知雷达目标检测和目标识别问题为研究方向,分析了目前研究存在的问题,提出了解决方法。本文主要研究内容包括以下三点:首先,针对密集高斯分布杂波对弱目标检测性能影响的问题,深入分析了其影响机制:杂波是由发射波形模糊函数的旁瓣进入目标单元来降低目标单元的信杂比,从而降低了目标检测的性能。本文在已知密集杂波功率分布密度的情况下提出了基于模糊函数和粒子群算法的自适应波形设计方法,通过仿真验证了该方法能抑制杂波并提高目标单元的信杂比,提高了弱目标检测性能。其次,针对目前发射波形和目标、噪声及杂波之间关系不明确的问题,学习研究了纯噪声背景下基于最大互信息的波形设计方法,推导出密集高斯分布杂波噪声背景下基于最大互信息的最优波形能量谱。通过仿真分析,得出了最优发射波形的能量谱会向杂波谱方差较小的区域倾斜并将更多的波形能量投射在目标谱方差较大的区域以求获得更多的目标信息。最后,针对多目标识别问题,提出了基于最大互信息准则和基于最大信杂比准则的多目标识别自适应波形。通过仿真验证了波形自适应机制的合理性,并比较了在两种波形设计准则下设计的发射波形在多目标识别性能上的优劣,得出了在杂波幅值较大时基于最大互信息准则设计的自适应波形在多目标识别性能上具有更高的稳定性和识别效率的结论。综上,基于模糊函数和粒子群算法的自适应波形设计提高了目标检测性能,解决了传统目标检测波形设计存在的问题;基于最大互信息的多目标识别波形设计相比于最大信杂比准则提高了目标识别效率。
【关键词】：认知雷达 自适应波形 目标检测 模糊函数 目标识别 最大互信息
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN958
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 引言9-10
• 1.2 研究背景及意义10-13
• 1.2.1 认知雷达及其关键技术11-13
• 1.2.2 自适应波形设计的研究意义13
• 1.3 国内外研究现状分析13-15
• 1.4 主要研究内容15-16
• 1.5 论文结构16-17
• 第2章 认知雷达波形设计基本理论17-29
• 2.1 模糊函数的基本理论17-21
• 2.1.1 模糊函数的定义及其表达形式17-18
• 2.1.2 模糊函数的物理意义18-19
• 2.1.3 模糊函数的性质19-21
• 2.2 信息论的基本知识21-25
• 2.2.1 熵的概念21-23
• 2.2.2 互信息的基本知识23-24
• 2.2.3 雷达识别性能和互信息的关系24-25
• 2.3 目标假设检验基本理论25-28
• 2.3.1 Neyman-Pearson准则似然比检验法26-27
• 2.3.2 序贯概率比检验法27-28
• 2.3.3 基于贝叶斯的统计决策理论28
• 2.4 本章总结28-29
• 第3章 基于模糊函数和粒子群算法的波形设计29-47
• 3.1 雷达常用发射信号模型及其模糊函数29-33
• 3.1.1 LFM信号及其模糊函数29-31
• 3.1.2 编码信号及其模糊函数31-33
• 3.2 波形脉冲压缩技术33-39
• 3.2.1 脉冲压缩技术33-34
• 3.2.2 旁瓣抑制技术34-39
• 3.3 目标检测自适应波形设计39-45
• 3.3.1 密集杂波信号统计模型及其抑制原理39-42
• 3.3.2 基于粒子群算法的自适应波形设计42-44
• 3.3.3 仿真结果分析44-45
• 3.4 本章小结45-47
• 第4章 基于最大互信息的波形设计47-72
• 4.1 回波与目标间互信息模型47-48
• 4.2 单一随机性目标最大互信息波形设计48-56
• 4.2.1 噪声环境下最优发射波形设计48-50
• 4.2.2 杂波环境下最优发射波形设计50-52
• 4.2.3 仿真结果分析52-56
• 4.3 目标识别自适应波形设计56-70
• 4.3.1 多目标识别问题分析及信号模型57-59
• 4.3.2 基于最大互信息的多目标识别最优发射波形设计59-61
• 4.3.3 基于最大信杂躁比的多目标识别最优发射波形设计61-63
• 4.3.4 多目标识别波形自适应机制设计63-66
• 4.3.5 仿真结果分析66-70
• 4.4 本章小结70-72
• 结论72-74
• 参考文献74-77
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果77-79
• 致谢79

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 叶文;朱爱红;刘博;范洪达;;飞机低空突防技术研究[J];电光与控制;2007年04期

2 朱华邦,杜娟;“四大威胁”环境下雷达生存与对抗技术浅析[J];飞航导弹;2005年01期

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 杨瑞;用于认知雷达的波形和参差滤波器优化算法研究[D];西安电子科技大学;2012年

2 牛建栋;MIMO认知雷达波形设计与实现[D];西安电子科技大学;2013年

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本文编号：574349