發(fā)布時間：2020-08-20 21:24

【摘要】：對流層波導是一種自然現(xiàn)象,經(jīng)常發(fā)生在海洋環(huán)境中,是一種異常的大氣狀態(tài)。這種現(xiàn)象的存在,會對在對流層中傳播的電磁波產(chǎn)生較大的影響,將它們陷獲在波導層中,從而影響到需要利用電磁波進行工作的無線通信設備。因此進行對流層波導監(jiān)測和反演的相關研究是十分必要的。由于進行對流層波導結構的直接測量具有很大的難度,所以提出了一種使用易于測量的雷達雜波進行對流層波導反演的(Refractivity From Clutter,RFC)技術。本文區(qū)別于傳統(tǒng)方法,基于目前較為火熱的人工智能領域,將深度學習與RFC技術相結合來進行對流層波導的反演,詳細介紹了反演流程,分析了反演結果,驗證了深度學習在海雜波反演對流層波導中的可行性,建立了不同類型波導的高精度反演模型。主要研究內(nèi)容如下:1.介紹了對流層波導的幾種具體類型及其對應的修正折射率剖面模型,詳細說明了對流層波導形成的環(huán)境條件,并介紹了用于研究波導傳播的拋物方程及其求解的具體方法,分析了電磁波能夠形成對流層波導傳播的幾個必要條件,為后續(xù)的反演研究提供了基礎。2.討論了對流層波導環(huán)境中電磁波傳播損耗的基本特性及其計算基礎,然后基于深度學習的LSTM網(wǎng)絡建立了對流層波導環(huán)境下的傳播損耗預測模型,并利用多組數(shù)據(jù)對訓練好的模型進行驗證,結果表明,利用LSTM進行預測,具有高精度,高效率的優(yōu)點,且在較遠距離處也能取得準確的預測結果。3.根據(jù)對流層波導剖面參數(shù)與海雜波功率之間的復雜非線性關系,結合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(Deep Neural Network,DNN),建立了利用RFC技術反演對流層波剖面的模型。對影響深度學習反演精度的因素進行了多方面分析,根據(jù)分析結果,選取最優(yōu)的參數(shù)來對DNN進行訓練,最終得到一個最優(yōu)的反演模型,將其應用在波導的折射率剖面反演問題中。結果表明,與之前的算法相比,深度學習在對流層波導的反演問題中具有更好的準確性。4.由于對流層波導在水平距離上也表現(xiàn)出不均勻性,因此,通過PCA法提取了波導剖面水平非均勻參數(shù)的特征向量并進行建模。接著,詳細敘述了反演模型的構建過程,分別以蒸發(fā)波導和表面波導為例,通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡擬合了水平不均勻的波導參數(shù)與海雜波功率之間的映射關系,從而實現(xiàn)了水平非均勻?qū)α鲗硬▽Х囱�。相比傳統(tǒng)的粒子群方法,取得了精度更好的結果,同時也節(jié)省了大量的時間。
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP18;TN011
【圖文】：

1.1 對流層波導環(huán)境下路徑損耗距離-高度分布和雷達海雜（左圖：弱蒸發(fā)波導，右圖：強表面波導）stoft 等人將波導的反演問題簡化為了全局優(yōu)化問題[1(SimulatedAnnealing, SA)和遺傳算法( Genetic algori

波導傳播示意圖

c d于 時才可以發(fā)生波導傳播。除此之外，還要考相應的波束寬度，所以在發(fā)生波導傳播現(xiàn)象時的/2 ，其中 表示垂直波束寬度。從圖 2.4 中可會隨之增大，但通常不會超過 1°。

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本文編號：2798462