双基高频地波雷达飞行目标RCS融合估计研究

发布时间：2017-09-18 03:26

  本文关键词：双基高频地波雷达飞行目标RCS融合估计研究

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【摘要】：高频地波雷达(HFSWR)工作在3~30MHz的高频波段,该波段所处的电磁环境十分复杂,存在很多外部干扰,雷电干扰作为一种典型的冲击干扰,尤其是在雷电多发的夏季海边,会对雷达的探测性能产生严重影响。雷达截面积(RCS)是一个描述雷达对目标电磁散射能力的物理量,与雷达目标的回波强度有着直接的关系。本文首先介绍了课题的研究背景、研究现状以及意义,然后介绍了高频段RCS估计一些理论基础,如FMICW信号、高频地波雷达方程、高频段地波传播衰减模型以及雷电干扰特性。其次结合高频段飞行目标RCS特性分析,引出本研究中影响RCS估计的两个参量:频率、目标姿态角。针对两个不同的参量,提出两种不同的估计方法,并用仿真分析证明其有效性。然后针对高频地波雷达采用垂直极化波构成仰角窄波束难而无法探测高度信息的问题,根据高频段地波传播衰减在高空区域和低空区域的不同特点,提出双基地雷达在高空区域和低空区域不同的高度/RCS估计模型。在高空区域,高度的变化对地波传播衰减的影响较小,因此结合T/R-R型双基地雷达探测的目标斜距,构成高空域的高度/RCS估计模型,并结合双基地雷达的定位精度,在三个观测量组成的四组观测向量中选取三组误差较小的组合,并上T/R站和R站得到的回波强度作为观测向量进行扩展的卡尔曼滤波(EKF)估计,将得到的结果用加权融合算法进行融合,以此得到目标的RCS估计值和高度信息。在低空区域,传播衰减对高度的变化敏感,将感兴趣的高度进行高度子空间划分,在每个子空间内可认为传播衰减是一个定值,每个高度子空间分配独立的EKF进行高度/RCS估计,最后再根据目标落在每个子空间的概率进行加权,从而解决多解问题。并针对RCS起伏对高度估计影响的特点,引入AR模型对起伏量建模减少起伏对估计精度的影响。
【关键词】：双基地雷达 RCS融合估计 雷电干扰 扩展的卡尔曼滤波 AR模型
【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】：TN957.51
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 研究课题背景及意义9-10
• 1.2 高度/RCS估计研究现状分析10-11
• 1.3 抗雷电干扰研究现状分析11-12
• 1.4 数据融合研究现状分析12
• 1.5 课题的来源及研究的主要内容12-14
• 第2章 高频地波雷达RCS估计理论14-27
• 2.1 FMICW信号14-18
• 2.1.1 FMICW信号简介14-15
• 2.1.2 FMICW信号速度和距离信息提取15-17
• 2.1.3 FMICW信号仿真分析17-18
• 2.2 高频地波雷达回波方程18-21
• 2.2.1 单基地高频地波雷达回波方程19-20
• 2.2.2 双基地高频地波雷达回波方程20-21
• 2.3 高频段地波传播衰减理论21-24
• 2.3.1 地波传播衰减原理简介21-22
• 2.3.2 地波传播衰减模型22-23
• 2.3.3 传播衰减仿真分析23-24
• 2.4 雷电干扰24-26
• 2.4.1 雷电干扰特性分析25
• 2.4.2 雷电干扰模型25-26
• 2.4.3 仿真分析26
• 2.5 本章小结26-27
• 第3章 雷电干扰下飞行目标RCS估计27-42
• 3.1 目标RCS特性分析27-35
• 3.1.1 雷达工作频率对目标RCS的影响27-29
• 3.1.2 目标姿态角对目标RCS的影响29-34
• 3.1.3 RCS起伏统计模型34-35
• 3.2 雷电干扰下飞行目标RCS估计35-36
• 3.3 抗雷电干扰后单基地雷达飞行目标RCS估计36-38
• 3.3.1 高频地波雷达雷电干扰抑制36-37
• 3.3.2 干扰抑制后飞行目标RCS估计37-38
• 3.4 雷电干扰下双基地雷达目标RCS估计38-41
• 3.4.1 T/R-R型双基地雷达目标提取38-40
• 3.4.2 雷电干扰下双基地雷达飞行目标RCS估计40-41
• 3.5 本章小结41-42
• 第4章 双基地雷达高空飞行目标RCS融合估计42-59
• 4.1 扩展的卡尔曼滤波(EKF)算法42-44
• 4.2 加权数据融合算法44-45
• 4.3 高空目标RCS估计模型45-58
• 4.3.1 双基地雷达定位精度分析45-46
• 4.3.2 目标RCS估计模型46-48
• 4.3.3 仿真分析48-58
• 4.4 本章小结58-59
• 第5章 双基地雷达低空飞行目标RCS融合估计59-73
• 5.1 Howland高度/RCS估计模型的弱观测性59-62
• 5.2 高度估计融合模型62-64
• 5.3 基于多模型的低空高度/RCS估计模型64-70
• 5.3.1 高度子空间划分64-65
• 5.3.2 高度子空间概率计算65-66
• 5.3.3 基于多模型的估计算法66
• 5.3.4 仿真分析66-70
• 5.4 AR模型描述RCS起伏70-72
• 5.4.1 AR模型描述RCS模型的建立70-71
• 5.4.2 仿真分析71-72
• 5.5 本章小结72-73
• 结论73-75
• 参考文献75-80
• 攻读硕士学期间发表的论文及其他成果80-82
• 致谢82

【参考文献】

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中国博士学位论文全文数据库 前1条

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本文编号：873125