基于ADSP-TS201的窄帶雷達(dá)空中目標(biāo)分類系統(tǒng)設(shè)計.pdf

1、近年來雷達(dá)目標(biāo)識別技術(shù)逐漸成為雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，對窄帶雷達(dá)目標(biāo)識別算法的研究也在不斷深入。同時，數(shù)字信號處理技術(shù)的快速發(fā)展，以及高速數(shù)字信號處理芯片DSP的推出，使得窄帶雷達(dá)目標(biāo)識別從理論邁向了工程實(shí)現(xiàn)。本文基于窄帶雷達(dá)體制對三類飛機(jī)目標(biāo)（直升機(jī)、螺旋槳飛機(jī)和噴氣式飛機(jī)）的分類方法進(jìn)行研究，并提出一種基于 TS201芯片的窄帶雷達(dá)空中目標(biāo)分類平臺的設(shè)計方案。
　　本研究主要內(nèi)容包括：首先依據(jù)JEM調(diào)制原理建立旋翼的理想?yún)?shù)模

2、型，并根據(jù)實(shí)際情況對理想?yún)?shù)模型的影響推導(dǎo)出直升機(jī)、螺旋槳飛機(jī)和噴氣式飛機(jī)的實(shí)用參數(shù)模型。在此基礎(chǔ)上分析了由于三類飛機(jī)旋翼幾何尺寸、旋轉(zhuǎn)速度等的不同從而對目標(biāo)回波產(chǎn)生不同的微多普勒調(diào)制，進(jìn)一步找到三類飛機(jī)的微動特征差異，最終提取出表征這種差異的JEM特征譜散布程度特征進(jìn)行這三類飛機(jī)的分類。其次，深入研究了一個窄帶雷達(dá)空中目標(biāo)識別的算法流程,該流程包括雜波抑制、特征提取、SVM分類和多幀融合算法。并結(jié)合仿真數(shù)據(jù)檢驗(yàn)該目標(biāo)識別算法的可靠性。