基于射频隐身的机载雷达系统软件实现及HRRP目标识别研究

发布时间：2017-06-08 07:17

  本文关键词：基于射频隐身的机载雷达系统软件实现及HRRP目标识别研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：无源探测系统对战场环境中飞机生存能力的威胁日益严重。飞机射频隐身技术是飞机上的电子设备针对无源探测系统的隐身技术,因此,对飞机射频隐身技术的研究具有重要的理论意义和应用价值。本文首先研究射频隐身软件评估系统中雷达系统软件仿真,接着研究了射频隐身条件下的雷达目标识别方法,包括基于射频隐身的机载宽带雷达发射波形设计以及基于HRRP的雷达目标识别。本文主要研究了以下几方面的内容:1.针对雷达射频隐身,本文研究了截获距离、截获因子、截获概率、信道截获功率和平稳时间等射频隐身性能表征参量,并对影响这些参量的因素进行了分析,主要包括发射机峰值功率、雷达接收机灵敏度与天线驻留时间等。2.射频隐身软件评估系统模拟战场环境并实时计算各个时刻的射频隐身性能参数值,雷达子系统作为其重要组成部分,主要完成机载雷达软件仿真功能。通过分析飞机射频隐身系统的功能,得到了雷达系统的功能需求与飞机射频隐身系统之间的数据接口,并据此给出了雷达系统软件仿真流程。将雷达系统分成三个模块,包括发射机、接收机和天线模块,对各个模块功能做了说明。最后,完成了整个雷达系统的建模与仿真,并将其应用在射频隐身软件评估系统中,进行了系统软件仿真验证射频隐身性能参数计算的功能,给出了软件的运行结果。3.针对宽带雷达射频隐身技术以及HRRP目标识别,本文首先研究了目标特性匹配的宽带雷达发射波形设计方法。雷达发射匹配波形时,波形随着目标姿态角的变化不断变化,这必然导致雷达发射机更加复杂且可行性较低。为了降低雷达波形发射的复杂度,使用基于主成分分析的聚类方法对目标脉冲响应按姿态角进行分类。对每一聚类设计一种最优波形,保证了在目标姿态角不发生突变的情况时,雷达发射波形可以在一段时间内保持不变,仿真表明该方法在保证雷达射频隐身性能的同时能够降低雷达波形发射的复杂度。4.针对宽带雷达射频隐身技术,本文研究了低信噪比下基于宽带雷达目标高分辨率一维距离像的主动目标识别方法。将散射中心的相对距离和幅度作为目标特征矢量,应用机器学习相关方法进行分类,包括支持向量机,神经网络和深度学习网络的方法,仿真得到各个方法的识别性能。本文考虑到目标距离像的姿态敏感性,在构建识别模型时,对目标进行角域划分,每个角域建立对应的识别模型,识别时利用雷达探测得到的目标姿态角信息选择对应的识别模型进行目标识别,仿真表明该方法在低信噪比下也具有较好的识别性能,有利于提高飞机的射频隐身性能,使得宽带雷达在发射机功率控制条件下仍能够进行有效地目标识别。
【关键词】：射频隐身 雷达模型 宽带雷达 波形设计 高分辨距离像 目标识别 机器学习
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN959.73
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-12
• 缩略词12-13
• 第一章 绪论13-18
• 1.1 研究背景及意义13-14
• 1.1.1 课题背景13-14
• 1.1.2 研究意义14
• 1.2 国内外研究现状14-16
• 1.3 论文研究内容与章节安排16-18
• 第二章 机载雷达射频隐身性能评估参数18-27
• 2.1 引言18
• 2.2 机载雷达射频隐身性能参量18-24
• 2.2.1 截获距离18-21
• 2.2.2 截获因子21
• 2.2.3 截获概率21-24
• 2.3 信道截获功率与平稳时间24-26
• 2.3.1 信道截获功率24-25
• 2.3.2 平稳时间25-26
• 2.3.3 典型信号波形仿真结果26
• 2.4 本章小结26-27
• 第三章 机载雷达仿真子系统功能27-48
• 3.1 引言27
• 3.2 雷达仿真子系统结构27-28
• 3.3 雷达仿真子系统设计28-42
• 3.3.1 发射机模型29-30
• 3.3.2 天线模型30-35
• 3.3.3 接收机模块35-42
• 3.4 雷达仿真子系统实现42-47
• 3.4.1 雷达软件系统实现42-45
• 3.4.2 射频隐身软件评估系统验证45-47
• 3.5 本章小结47-48
• 第四章 基于目标特性匹配与分类的宽带雷达波形设计48-64
• 4.1 引言48
• 4.2 最优发射波形设计48-53
• 4.2.1 基于最大输出信噪比的波形设计方法48-52
• 4.2.2 基于最大回波互信息的波形设计方法52-53
• 4.3 基于目标分类的波形设计算法53-57
• 4.3.1 PCA降维方法简介54-56
• 4.3.2 基于PCA分类的波形设计方法简介56-57
• 4.4 算法仿真实例57-63
• 4.5 本章小结63-64
• 第五章 基于高分辨一维距离像的雷达目标识别64-83
• 5.1 引言64
• 5.2 基于HRRP的雷达目标识别64-78
• 5.2.1 基于SVM的雷达目标识别65-67
• 5.2.2 基于神经网络的雷达目标识别67-70
• 5.2.3 基于深层网络的雷达目标识别70-73
• 5.2.4 实验与分析73-78
• 5.3 基于目标姿态角与HRRP的雷达目标78-82
• 5.3.1 雷达目标HRRP姿态敏感性78-79
• 5.3.2 基于目标姿态的目标识别79-80
• 5.3.3 实验与分析80-82
• 5.4 本章小结82-83
• 第六章 结束语83-85
• 6.1 总结83-84
• 6.2 展望84-85
• 参考文献85-90
• 致谢90-91
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文91

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本文编号：431808