作為電子戰(zhàn)的重要組成部分,電子偵察對于洞察戰(zhàn)場態(tài)勢、保持自身防御能力、防止突然襲擊等有著重要作用。局部空域電子對抗中,雷達(dá)工作模式識別是威脅預(yù)警,實施精準(zhǔn)干擾的基礎(chǔ),對于局部戰(zhàn)場態(tài)勢感知、作戰(zhàn)部署等具有重要意義。本文主要研究機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)工作模式識別問題,首先從其工作原理出發(fā),仿真產(chǎn)生不同場景、工作模式下電子情報機(jī)截獲的脈沖描述字。而后通過聯(lián)合參數(shù)建模擬合各脈沖組幅值,最后采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與梯度提升模型提取擬合幅值的特征并對其分類。研究工作主要包括:1.依據(jù)雷達(dá)基本工作原理,對相控陣?yán)走_(dá)四種典型工作模式建模,進(jìn)而仿真產(chǎn)生不同場景、工作模式下電子情報機(jī)截獲的脈沖描述字,作為后續(xù)脈沖幅值擬合與工作模式識別的輸入。2.提出聯(lián)合參數(shù)建模方法,將單個脈沖依照隸屬度劃分至不同的脈沖組,并對每個脈沖組進(jìn)行幅值擬合,得到天線掃描的幅值特性。方法有效克服了漏脈沖、虛假脈沖對于天線掃描幅值在時間上的連續(xù)性以及幅值上的穩(wěn)定性的影響。3.提出基于深度稀疏自動編碼器與梯度提升決策樹的工作模式識別方法,前者用于無監(jiān)督地提取擬合幅值的特征,后者基于回歸樹對特征分類。通過實驗,分析了深度稀疏自動編碼器稀疏性參數(shù)以及不... 

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 相控陣?yán)走_(dá)仿真
        1.2.2 相控陣?yán)走_(dá)工作模式識別
        1.2.3 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        1.2.4 梯度提升模型
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 結(jié)構(gòu)安排
第2章 機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)工作模式仿真與分析
    2.1 機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)工作模式
        2.1.1 邊搜索邊跟蹤
        2.1.2 搜索加跟蹤
        2.1.3 多目標(biāo)跟蹤
        2.1.4 單目標(biāo)跟蹤
    2.2 雷達(dá)工作模式建模
        2.2.1 天線方向圖
        2.2.2 波位編排
        2.2.3 波形設(shè)計
        2.2.4 資源調(diào)度
        2.2.5 運動模型
    2.3 工作模式仿真與分析
        2.3.1 TWS工作模式
        2.3.2 TAS工作模式
        2.3.3 MTT工作模式
        2.3.4 STT工作模式
    2.4 本章小結(jié)
第3章 聯(lián)合參數(shù)建模
    3.1 漏脈沖與虛假脈沖
    3.2 聯(lián)合參數(shù)建模
        3.2.1 單脈沖模型
        3.2.2 脈沖組模型
        3.2.3 脈沖序列模型
    3.3 實驗結(jié)果與分析
        3.3.1 漏脈沖環(huán)境下的模型性能
        3.3.2 虛假脈沖環(huán)境下的模型性能
        3.3.3 混合脈沖環(huán)境下的模型性能
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于SAE與GBDT的雷達(dá)工作模式識別
    4.1 深度自動編碼器原理
        4.1.1 自動編碼器
        4.1.2 稀疏自動編碼器
        4.1.3 去噪自動編碼器
    4.2 GBDT原理
    4.3 實驗及結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于mDSAE與XGBoost的雷達(dá)工作模式識別
    5.1 邊緣降噪自動編碼器
    5.2 邊緣降噪稀疏自動編碼器
    5.3 XGBoost原理
    5.4 實驗結(jié)果與分析
    5.5 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    論文主要工作總結(jié)
    存在的問題及展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和參與的項目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多層次建模的機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)工作模式識別[J]. 李輝,鄭坤,金煒東,熊維毅,陳韜偉.  電子信息對抗技術(shù). 2016(04)
[2]相控陣?yán)走_(dá)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J]. 邵春生.  現(xiàn)代雷達(dá). 2016(06)
[3]基于自動編碼器組合的深度學(xué)習(xí)優(yōu)化方法[J]. 鄧俊鋒,張曉龍.  計算機(jī)應(yīng)用. 2016(03)
[4]基于小生境遺傳算法的相控陣?yán)走_(dá)任務(wù)調(diào)度[J]. 鄭玉軍,田康生,邢曉楠,豐坤.  現(xiàn)代防御技術(shù). 2016(01)
[5]基于深度學(xué)習(xí)的高速列車轉(zhuǎn)向架故障識別[J]. 龐榮,余志斌,熊維毅,李輝.  鐵道科學(xué)與工程學(xué)報. 2015(06)
[6]基于深度自動編碼器的機(jī)場安檢人臉識別系統(tǒng)設(shè)計[J]. 張寧,朱金福.  計算機(jī)測量與控制. 2015(02)
[7]基于自動編碼器的短文本特征提取及聚類研究[J]. 劉勘,袁蘊英.  北京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(02)
[8]一種相控陣?yán)走_(dá)新型搜索波形研究[J]. 鄭志寬,何強,韓壯志.  電光與控制. 2014(08)
[9]相控陣?yán)走_(dá)抗飽和攻擊波位時序動態(tài)編排算法[J]. 侯澤欣,涂剛毅,吳少鵬,侯嬌.  現(xiàn)代雷達(dá). 2013(06)
[10]相控陣?yán)走_(dá)最優(yōu)搜索參數(shù)設(shè)計研究[J]. 張華睿,楊宏文,郁文賢.  兵工學(xué)報. 2012(09)

碩士論文
[1]機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)工作模式分析與識別研究[D]. 李輝.西南交通大學(xué) 2017
[2]多功能相控陣?yán)走_(dá)自適應(yīng)調(diào)度算法研究及應(yīng)用[D]. 曾光.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2003



本文編號：3647958