复杂环境下的认知雷达波形选择

发布时间：2021-12-22 16:02

　　认知雷达可以随着环境的变化对发射波形进行调整,使雷达的发射波形和环境相匹配,达到提高目标检测和跟踪精度的目的。本文针对雷达的跟踪任务,主要研究认知跟踪雷达的波形选择,从认知雷达的基本结构出发,采用波形参数捷变、神经网络、Q学习以及DQN算法实现波形的智能化选择,并在不同场景下对各种波形选择方法的跟踪性能进行对比和分析。文章首先介绍了课题的研究背景以及认知雷达的国内外研究发展状况,接着对认知雷达系统的各个组成部分进行简要的概述。随后建立了认知雷达中发射信号模型,同时分析波形对信噪比以及量测的影响,构建了发射信号和跟踪处理过程的关系。建立无杂波环境下的认知跟踪雷达的状态空间模型、滤波算法、波形库、性能指标评价方法以及仿真环境,对比了基于准则函数和波形参数固定方法的性能,分析了波形选择对跟踪性能的影响。同时在机动目标场景下引入了匀加速运动模型,并对比最小均方误差准则、最大互信息准则和波形参数固定的性能;随后建立了杂波环境下的认知跟踪雷达的波形参数选择算法,介绍了概率数据互联算法,引入修正的Riccati方程对后验估计误差协方差进行近似,给出了杂波场景的准则函数,并分析了准则函数的跟踪性能。介... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

神经元结构模型

输出单元j的信号流图

神经网络信号流图

【参考文献】：
期刊论文
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[2]智能化认知雷达综述[J]. 金林.  现代雷达. 2013(11)
[3]一种认知跟踪雷达LFM波形库建立方法[J]. 俞道滨,吴彦鸿,朱卫纲.  电讯技术. 2013(10)
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[6]基于凸优化方法的认知雷达波形设计[J]. 魏轶旻,孟华东,毛滔,王希勤.  现代雷达. 2012(03)
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[9]针对目标识别的波形优化设计方法[J]. 纠博,刘宏伟,胡利平,吴顺君.  电子与信息学报. 2009(11)
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本文编号：3546677