弹道中段目标极化雷达识别方法

发布时间:2018-02-20 01:01

  本文关键词: 极化雷达 有源假目标 极化信息 目标识别 仿形诱饵 空时关联 回波极化比 出处:《国防科学技术大学》2016年博士论文 论文类型:学位论文


【摘要】:随着弹载无源、有源干扰技术的发展,弹道导弹突防对抗日趋激烈,各种体积小、质量轻的仿形气球诱饵等无源假目标以及数量众多、调制复杂的有源假目标,共同组成了弹道中段“目标群”,对导弹防御(反导)系统构成了严重挑战。从弹道中段“目标群”中准确识别突防弹头,是反导系统跟踪、拦截的前提,但由于其难度极大,已成为反导领域面临的瓶颈问题。“剔除假目标”是在弹道中段复杂“目标群”中识别真弹头的一项基础性工作,也是一种切实可行的手段,通过有效剔除各类假目标,将为弹头目标的最终识别提供坚实基础。雷达是反导系统的核心传感器,雷达对弹头及突防干扰的时域、频域、空域以及极化域等信息的充分挖掘和综合利用,对反导系统能否从弹道中段“目标群”中识别出弹头目标具有决定性的影响,极化信息则能够显著提高反导雷达在复杂电磁干扰环境下的探测能力。论文面向具有极化信息获取能力的反导雷达,基于逐类、分步优先剔除假目标进而鉴别出真目标的总体对抗思路,系统地研究了无源、有源假目标干扰的识别问题,提出了对仿形诱饵、固定极化/变极化/全极化有源假目标以及多类型/多平台条件下复杂假目标的识别方法,并结合双极化数字阵列实验雷达进行了部分验证。论文的研究工作主要包括以下三个方面:一、无源假目标的空时关联识别方法首先针对弹道中段目标跟踪过程中经常出现的航迹中断问题,基于弹道目标“二体运动”特征,提出了一种航迹空时关联方法,为无源假目标的识别提供了支撑;然后针对仿形诱饵等无源假目标与弹头极为相似而难以识别的问题,研究了基于施放位置差异的无源假目标识别方法:通过时域预测与空域关联获取目标航迹交点集,进而通过交点融合得出施放位置信息,实现对后续施放无源假目标的识别,特别为仿形诱饵识别提供了重要途径。二、有源假目标的极化域特征识别方法针对多种典型极化调制的有源假目标干扰,系统地研究了极化域特征识别方法。深入分析了固定极化多假目标、变极化多假目标以及全极化假目标三类有源假目标矢量信号与弹头回波矢量信号的本质物理差异;分析得出了干扰机产生的多个假目标极化比参数的等式关系,根据回波极化比统计量的累积概率分布特性,提出了对固定极化多假目标/变极化多假目标的分类-检测-识别一体化方法;利用全极化假目标不能完全模拟弹头目标频率-极化响应特征的特点,提出了基于频分发射变极化体制的“三步检测-识别”方法。三、复杂干扰条件下极化雷达假目标识别方法针对突防干扰环境和极化雷达体制对有源假目标识别方法提出的特定需求,研究了复杂干扰条件下极化雷达假目标识别问题。具体地,针对压制干扰掩护下的欺骗假目标,提出了极化对消-极化识别的联合处理方法;针对多平台协同形成的角度欺骗假目标干扰,利用其与弹头目标在雷达不同极化通道间和/差信号比值的差异,提出了干扰“存在性”的二元假设检验方法,为剔除角度欺骗假目标提供重要依据。根据雷达威力和成本控制约束,对比分析了不同发射变极化体制的性能,提出了一种基于相位分集变极化体制的有源假目标识别方法,并组织开展了对两类有源假目标识别技术的外场验证实验。
[Abstract]:With the development of missile borne passive and active jamming technology of ballistic missile penetration against the increasingly fierce, all kinds of small size, light weight and other passive profiling balloon decoy decoy and a large number of active decoy modulated complex, composed of ballistic midcourse target group ", on the missile defense system (ABM) constitutes a serious challenges. Accurate identification of ballistic midcourse missile head from the" target group ", is the anti missile system to intercept the premise of tracking, but because of its extremely difficult, has become the bottleneck problem of the missile field faces." reject the false targets in midcourse is "complex" basic work of warhead target identification group "that is a feasible means by effectively eliminating all kinds of false targets, will provide a solid foundation for the final recognition. The warhead target radar is the core sensor of anti missile system, the warhead penetration and radar jamming The time domain, frequency domain, and fully tap the comprehensive utilization of spatial and polarization domain information, the anti missile system can from midcourse "target group" to identify the warhead has a decisive impact, polarization information can significantly improve the detection capability of anti missile radar jamming environment. The thesis is oriented in a complex electromagnetic polarization the ability to obtain information of the anti missile radar, based on point, step by step give priority to reject the false targets and to determine the overall ideas against the true target, systematic study of the passive, active decoy and radar target recognition problem, put forward to imitate the bait, recognition method of fixed polarization / complex polarization decoy / polarimetric active decoy and multi type / multi platform conditions, combined with dual polarization radar digital array experiments are conducted for verification. The work of this thesis mainly includes the following three aspects: first, no source of false target The space-time correlation recognition method for track often appear in the process of target tracking in midcourse ballistic target disruptions, "two movement" based on the characteristics, this paper proposes a path space-time correlation method, provides support for the identification of passive decoy; then according to the profile of bait and extremely passive decoy warhead it is difficult to identify similar problems, study the passive false target identification method based on the difference of cast position: through time-domain prediction and spatial correlation to obtain the target track intersection point set, and then through the node that cast location information, to achieve recognition of the subsequent cast passive false target, especially provides an important way for the profiling decoy recognition. Two, polarization domain feature recognition method of active decoy against a variety of typical polarization modulation of the active decoy system, to study the polarization domain feature recognition method into the deep. Analysis of the fixed polarization of multiple false targets, the physical nature of difference polarization of multiple false targets and false target full polarization three kinds of active decoy vector signal and echo signal vector warhead; analysis of the jammer produced multiple false target polarization ratio equation parameters, according to the echo polarization ratio of cumulative probability distribution characteristics of Statistics. Put forward to the fixed polarization of multiple false targets / variable polarization multi false target classification - detection recognition integration method; fully simulate the characteristics of warhead target frequency polarization response characteristics by using polarization decoy not based on frequency division transmission variable polarization system "three step detection recognition method. Three, complex interference under the condition of polarization radar false target identification method for specific needs of penetration noise and polarization radar system of active decoy and radar target recognition method, studies the complex interference conditions of False radar target recognition problem. Specifically, the false target deception jamming under the cover, the combined elimination of polarization on the polarization recognition is proposed; for multi platform cooperative formation angle deception false target jamming, the channel and the ratio / difference signal differences and different polarization in radar target. Put forward two yuan hypothesis testing method of interference "existence", provide an important basis for eliminating angle deception false target. According to the radar power and cost constraints, comparative analysis of the performance of different emission polarization system, put forward a kind of variable polarization system based on phase diversity of active decoy and radar target recognition method, and organize field validation experiments of two kinds of active decoy and radar target recognition technology.

【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TJ761.3;TN95

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 徐胜荣,李忠兴;自然景物中桥梁目标识别方法的研究[J];浙江大学学报(自然科学版);1995年03期

2 张江,蒋兴舟,陈喜;基于方位起伏方差的目标识别方法[J];海军工程大学学报;2005年03期

3 王刚;贺伟;董卫斌;陈遵田;崔东森;;一种基于形态点特征的目标识别方法[J];探测与控制学报;2010年06期

4 廖苏鹏;李兴国;;一种新的目标识别方法[J];制导与引信;1992年02期

5 鲍溪清;实时二维多尺度目标识别方法及其应用[J];大连铁道学院学报;2005年02期

6 刘荫田;一种具有自学习功能的高速目标识别方法[J];光学精密工程;1994年03期

7 任文君,苏开娜;一种复杂背景下基于知识的目标识别方法的研究[J];仪器仪表与分析监测;1998年02期

8 徐利刚;苗振奎;郑杨凡;;一种基于调制谱的空中目标识别方法[J];指挥控制与仿真;2011年02期

9 焦叶丽,刘芳,许建胜;一种基于模糊综合评判的目标识别方法[J];弹箭与制导学报;2003年03期

10 王海燕,贺一平,申晓红,田娜,胡亮;相关证据下的水中目标识别方法研究[J];探测与控制学报;2003年01期

相关会议论文 前9条

1 张艳宁;赵荣椿;梁怡;;一种有效的图像目标识别方法[A];加入WTO和中国科技与可持续发展——挑战与机遇、责任和对策(下册)[C];2002年

2 肖怀铁;郭雷;付强;;一种新的模糊支持矢量机多目标识别方法[A];第十二届全国信号处理学术年会(CCSP-2005)论文集[C];2005年

3 任文君;苏开娜;;一种复杂背景下基于知识的目标识别方法的研究[A];中国图象图形科学技术新进展——第九届全国图象图形科技大会论文集[C];1998年

4 张纯;许枫;;基于运动特征的水下蛙人目标识别方法[A];中国声学学会水声学分会2011年全国水声学学术会议论文集[C];2011年

5 陶志国;姜一晖;柳鹏;;基于BP神经网络的飞机目标识别方法研究[A];'2006系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2006年

6 张峰;薛青;;基于贝叶斯网络的战场目标识别方法研究[A];图像图形技术与应用进展——第三届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2008年

7 张冬英;洪津;王峰;骆冬根;邱成峰;;基于灰度直方图的暗目标识别方法[A];光子科技创新与产业化——长三角光子科技创新论坛暨2006年安徽博士科技论坛论文集[C];2006年

8 晋朝勃;胡刚强;史广智;李玉阳;;一种采用支持向量机的水中目标识别方法[A];中国声学学会水声学分会2011年全国水声学学术会议论文集[C];2011年

9 何心怡;蒋兴舟;;基于脉宽延伸与多普勒效应的目标识别方法[A];中国声学学会2001年青年学术会议[CYCA'01]论文集[C];2001年

相关博士学位论文 前6条

1 白刚浩;基于视觉注意和局部不变性特征相结合的目标识别技术研究[D];浙江大学;2015年

2 宗志伟;弹道中段目标极化雷达识别方法[D];国防科学技术大学;2016年

3 汤晓;基于复杂网络的图像目标识别方法研究[D];广东工业大学;2013年

4 王光伟;基于非对称逆布局模型的目标识别方法研究[D];华中科技大学;2012年

5 邢学敏;CRInSAR与PSInSAR联合监测矿区时序地表形变研究[D];中南大学;2011年

6 陈振学;基于特征显著性的目标识别方法及其应用研究[D];华中科技大学;2007年

相关硕士学位论文 前10条

1 罗飞扬;基于局部相似结构统计匹配模型的红外目标识别方法[D];南京理工大学;2015年

2 武俊;复杂环境中特定目标识别方法研究[D];上海交通大学;2015年

3 杨红叶;基于图像差异性特征描述的目标识别方法及其应用[D];华北电力大学;2015年

4 杨慧;融合RGB特征和Depth特征的3D目标识别方法研究[D];合肥工业大学;2015年

5 卜定欣;基于LabVIEW的静电信号采集和目标识别方法的实现[D];江苏大学;2016年

6 胡大盟;图像轮廓的特征描述及其单目标识别方法研究[D];苏州大学;2016年

7 薛陶蓓;基于LARK和近邻结构匹配的红外目标识别方法[D];南京理工大学;2016年

8 朱闪闪;基于超声阵列声场仿真平台的目标识别方法研究[D];西南科技大学;2016年

9 郑艺惟;高分辨率遥感影像近海岸承灾体目标识别方法研究[D];西安科技大学;2016年

10 杨文秀;基于双光楔激光雷达的地面目标识别方法研究[D];华中科技大学;2015年



本文编号:1518395

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/xxkjbs/1518395.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户40c67***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com