射頻隱身雷達(dá)信號(hào)設(shè)計(jì)與目標(biāo)識(shí)別研究.pdf

1、雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究不僅具有重大的理論意義，而且具有廣闊的應(yīng)用前景。特別是在軍事應(yīng)用方面，美、俄、德等西方軍事強(qiáng)國相繼把其作為未來智能化武器系統(tǒng)的重點(diǎn)研究內(nèi)容和迫切需要突破的關(guān)鍵技術(shù)。相比合成孔徑雷達(dá)/逆合成孔徑雷達(dá)（SAR/ISAR）圖像而言，高分辨距離像（HRRP）易獲取與處理，且數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量不大，易于實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)識(shí)別。基于HRRP的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別已經(jīng)成為國內(nèi)外雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。與此同時(shí)，隨著軍事科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展

2、，現(xiàn)代雷達(dá)的應(yīng)用及生存環(huán)境受到了“電子干擾”、“隱身目標(biāo)”、“反輻射導(dǎo)彈”和“低空/超低空突防”等四大威脅，因此雷達(dá)的射頻隱身（RF stealth）性能研究具有十分重要的戰(zhàn)略與應(yīng)用意義。本文的研究工作主要圍繞著基于HRRP目標(biāo)識(shí)別的射頻隱身雷達(dá)信號(hào)設(shè)計(jì)及其識(shí)別方法而展開的，分為兩部分：第一部分是通過結(jié)合雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別具體應(yīng)用，提出了基于最優(yōu)匹配發(fā)射-接收機(jī)與序貫分析的射頻隱身雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別信號(hào)設(shè)計(jì)方法和基于交互信息與序貫分析的射頻隱身

3、雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別的信號(hào)設(shè)計(jì)方法，為實(shí)現(xiàn)雷達(dá)的射頻隱身性能做出有益的探索。第二部分則是針對(duì)目標(biāo)HRRP的姿態(tài)敏感性問題，分別采取了角域劃分方法和核方法，提出了基于灰色系統(tǒng)的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別方法、基于灰色關(guān)聯(lián)度的自適應(yīng)角域劃分的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別方法以及基于最大間隔核優(yōu)化的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別方法，為基于HRRP的目標(biāo)識(shí)別日后的具體工程應(yīng)用提供技術(shù)支持。本文主要研究內(nèi)容與貢獻(xiàn)如下：
　　1、研究了基于最優(yōu)匹配發(fā)射-接收機(jī)與序貫分析的射頻隱身雷達(dá)

4、目標(biāo)識(shí)別信號(hào)設(shè)計(jì)。最優(yōu)匹配發(fā)射-接收機(jī)方法構(gòu)成了發(fā)射機(jī)-外界環(huán)境-接收機(jī)閉環(huán)系統(tǒng)，是認(rèn)知雷達(dá)的一種實(shí)現(xiàn)，其能夠利用各種先驗(yàn)信息自適應(yīng)地調(diào)整設(shè)計(jì)雷達(dá)信號(hào)及其對(duì)應(yīng)的匹配接收機(jī)。而序貫分析理論中的序貫概率比檢驗(yàn)不僅使得假設(shè)檢驗(yàn)中的兩種錯(cuò)誤檢驗(yàn)都足夠小，而且確保平均抽樣次數(shù)最少。針對(duì)雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別應(yīng)用，將最優(yōu)匹配發(fā)射-接收機(jī)與序貫分析理論相結(jié)合，設(shè)計(jì)了基于最優(yōu)匹配發(fā)射-接收機(jī)與序貫分析的射頻隱身雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別信號(hào)方法。該方法首先確保了雷達(dá)系統(tǒng)的

5、目標(biāo)識(shí)別性能，并從輻射能量控制和射頻隱身雷達(dá)信號(hào)設(shè)計(jì)兩個(gè)方面保證了雷達(dá)系統(tǒng)的射頻隱身性能，從而提高了飛機(jī)的生存能力。
　　2、研究了基于交互信息與序貫分析的射頻隱身雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別的信號(hào)設(shè)計(jì)。在一般雷達(dá)系統(tǒng)中，雷達(dá)目標(biāo)的脈沖響應(yīng)并不一定是確定已知的，常常都是假定雷達(dá)目標(biāo)的脈沖響應(yīng)服從某種隨機(jī)分布，高斯分布是最常用的隨機(jī)分布。在此種情況下啊，接收機(jī)的回波信號(hào)與目標(biāo)回波信號(hào)之間的交互信息影響著雷達(dá)系統(tǒng)性能?；诮换バ畔⒗走_(dá)信號(hào)設(shè)計(jì)方法是認(rèn)

6、知雷達(dá)的另外一種實(shí)現(xiàn)，從而能夠得到保證雷達(dá)性能的發(fā)射信號(hào)。結(jié)合雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別，將基于交互信息雷達(dá)信號(hào)設(shè)計(jì)方法與序貫分析理論相結(jié)合，設(shè)計(jì)了基于交互信息與序貫分析射頻隱身雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別的信號(hào)設(shè)計(jì)方法，該方法使得雷達(dá)系統(tǒng)在完成雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別任務(wù)的基礎(chǔ)上具有良好的射頻隱身性能。
　　3、研究了基于灰色系統(tǒng)的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別。HRRP是在雷達(dá)射線方向上雷達(dá)目標(biāo)的各距離分辨單元內(nèi)散射中心回波投影的矢量和，其反映了目標(biāo)結(jié)構(gòu)特性。基于HRRP的雷達(dá)

7、自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別過程一般分為訓(xùn)練與識(shí)別兩個(gè)階段。在訓(xùn)練階段比較HRRP之間的相似程度形成HRRP模板，而在識(shí)別階段則是通過比較待分類目標(biāo)HRRP與所形成的HRRP模板之間的相似程度大小來決定其類別?；疑P(guān)聯(lián)分析能夠通過比較系統(tǒng)樣本數(shù)據(jù)序列的幾何形狀相似度得到各要素/變量之間的關(guān)聯(lián)度，即得知系統(tǒng)各要素/變量之間的密切程度。將灰色系統(tǒng)理論的灰色關(guān)聯(lián)分析應(yīng)用于基于HRRP的目標(biāo)識(shí)別中，設(shè)計(jì)了基于灰色系統(tǒng)的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別方法，該方法具有物理意義明

8、確、計(jì)算簡單以及操作方便等特點(diǎn)。
　　4、研究了基于灰色關(guān)聯(lián)度的自適應(yīng)角域劃分的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別。針對(duì)雷達(dá)目標(biāo) HRRP的目標(biāo)姿態(tài)敏感性問題，采用固定角域劃分方法簡單方便，但是固定角域劃分方法使得目標(biāo)的散射特性存在失配情況，從而導(dǎo)致識(shí)別性能下降。與固定角域劃分方法相比，自適應(yīng)角域劃分方法則是從目標(biāo)HRRP本身或分類器的角度出發(fā)，采用某一特定的角域劃分準(zhǔn)則，自適應(yīng)地實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)角域進(jìn)行劃分，以提高目標(biāo)識(shí)別性能。在基于灰色系統(tǒng)的雷達(dá)自動(dòng)

9、目標(biāo)識(shí)別方法的基礎(chǔ)上，采用灰色系統(tǒng)中的灰色關(guān)聯(lián)模型為劃分準(zhǔn)則實(shí)現(xiàn)對(duì)HRRP的自適應(yīng)角域劃分，設(shè)計(jì)了兩種基于灰色系統(tǒng)的自適應(yīng)角域劃分的HRRP雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別方法，從而進(jìn)一步提高了目標(biāo)識(shí)別性能。
　　5、研究了基于最大間隔核優(yōu)化的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別。與角域劃分相對(duì)應(yīng)，支持向量機(jī)核方法是另外一種常用的解決HRRP目標(biāo)姿態(tài)敏感性的方法。SVM的識(shí)別性能在很大程度上取決于對(duì)核函數(shù)的選擇。普遍適用于任何數(shù)據(jù)的核函數(shù)是不存在的，數(shù)據(jù)依賴核函數(shù)作為一