彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)的核心要素是解決彈頭、誘餌的發(fā)現(xiàn)與識(shí)別問題。彈道導(dǎo)彈中段因飛行時(shí)間長,而成為目標(biāo)識(shí)別和實(shí)施攔截的最佳時(shí)期。目前,X波段雷達(dá)是美國彈道防御系統(tǒng)中主要用于進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別的裝備,相對(duì)于X波段雷達(dá),低頻段雷達(dá)能探測(cè)到更遠(yuǎn)的距離,若能用低頻段雷達(dá)實(shí)現(xiàn)中段目標(biāo)特性反演,則可將彈道導(dǎo)彈的識(shí)別時(shí)間提高近20分鐘。本文著眼于低頻段雷達(dá)中段目標(biāo)特性反演難題,在分析諧振區(qū)目標(biāo)散射特性的基礎(chǔ)上,提出有效的極點(diǎn)提取方法,建立了早晚期響應(yīng)模型,初步闡明了早晚期響應(yīng)關(guān)系和低頻段雷達(dá)目標(biāo)微多普勒調(diào)制的物理基礎(chǔ)。同時(shí),針對(duì)電離層效應(yīng)和高速平動(dòng)對(duì)目標(biāo)微動(dòng)參數(shù)估計(jì)、窄帶成像等特性反演手段的影響,分別提出了有效的補(bǔ)償技術(shù)。論文的主要工作如下:第一章首先介紹了課題研究的背景及意義,歸納了當(dāng)前中段目標(biāo)特性研究的主要手段;接著,詳細(xì)地分析了微動(dòng)目標(biāo)特征提取、窄帶雷達(dá)成像技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與存在的問題;最后,對(duì)本文工作進(jìn)行總結(jié)歸納。第二章主要研究了諧振區(qū)進(jìn)動(dòng)目標(biāo)的散射特性,并完成了早晚期響應(yīng)特性提取。首先介紹了RCS的基本概念,并詳細(xì)闡述了瑞利區(qū)、諧振區(qū)、光學(xué)區(qū)RCS的特點(diǎn)。接著,分析了諧振區(qū)進(jìn)動(dòng)目標(biāo)的早晚期特性,針... 

【文章來源】：國防科技大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Firefly實(shí)驗(yàn)

特征提取算法[31]。圖1.4(a)展示的是美國宙斯盾作戰(zhàn)系統(tǒng)中的的S波段相控陣?yán)走_(dá)。位于阿拉斯加州的海基 X 波段雷達(dá)(SBX)是目前美國彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)中的體積最大的雷達(dá)[16]，這臺(tái)�；� X 波段雷達(dá)能探測(cè)幾千公里處的微動(dòng)目標(biāo)，并對(duì)來襲導(dǎo)彈、誘餌的微動(dòng)特征加以提取區(qū)分，達(dá)到彈頭識(shí)別的目的，是美國彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)中的不可或缺的一部分[32]。圖 1.4(b)展示的是美國�；� X 波段雷達(dá)。美國近些年研制的 THAAD 地基 X 波段雷達(dá)也已具備精確測(cè)量目標(biāo)微動(dòng)與分辨來襲彈頭與誘餌、假目標(biāo)的能力，目前已在韓國部署并正準(zhǔn)備投入使用。圖 1.4(c)展示的是美國 THAAD 反導(dǎo)系統(tǒng)。早期預(yù)警雷達(dá)是彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)中的重要一環(huán)，在軍事斗爭中有著舉足輕重的作用[33]。美國雷神公司的鋪路爪遠(yuǎn)程預(yù)警雷達(dá)工作在 P 波段，頻率為420-450MHZ，對(duì)于 RCS 為 10 ㎡的彈道導(dǎo)彈目標(biāo)

國防科技大學(xué)研究生院碩士學(xué)位論文翼窄帶成像，最后通過該項(xiàng)技術(shù)成功地計(jì)算出了旋翼的數(shù)量、長度以及角速度等特征參數(shù)[37]。在窄帶雷達(dá)成像參數(shù)反演方面，Borden 推導(dǎo)了小轉(zhuǎn)角條件下的層析成像的分辨率公式[38]；許曉劍推導(dǎo)出在全方位角條件下的層析成像分辨率公式，并針對(duì)成像結(jié)果中的點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)旁瓣提出了改進(jìn)的濾波算法[40]。本人所在的課題組于 2011年提出了進(jìn)動(dòng)時(shí)頻特性成像中的目標(biāo)散射中心定標(biāo)方法，并推導(dǎo)了在轉(zhuǎn)臺(tái)成像中任意轉(zhuǎn)角條件下的層析成像分辨率公式。針對(duì)文獻(xiàn)[40]中點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的影響，本課題組提出了新的超分辨層析成像算法，將圖像進(jìn)行局部分分解，利用線性求解的方法得到了理想散射中心良好的成像效果[41]。下圖展示的是層析成像與超分辨層析成像的成像效果對(duì)比圖。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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