【摘要】：隨著現(xiàn)代信息化程度的不斷提高,軍事技術(shù)的發(fā)展對現(xiàn)代雷達(dá)的要求越來越高,同時目標(biāo)多樣化、環(huán)境復(fù)雜化和任務(wù)多元化,也加速了現(xiàn)代雷達(dá)向智能化方向發(fā)展的步伐。認(rèn)知雷達(dá)由此應(yīng)運(yùn)而生,它是一種智能化的新體制雷達(dá)系統(tǒng),它能夠利用所感知的目標(biāo)和外部環(huán)境信息以及其它先驗(yàn)知識,智能地選擇發(fā)射信號,因而得到了廣泛研究。 本文將傳統(tǒng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)中的貝葉斯濾波器替換為應(yīng)用更廣泛的卡爾曼濾波器,并建立了認(rèn)知跟蹤雷達(dá)系統(tǒng)。首先,在認(rèn)知雷達(dá)的基礎(chǔ)之上,研究了認(rèn)知跟蹤雷達(dá)系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)、數(shù)學(xué)模型、跟蹤原理及設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)。其次,選用了兩種性能較佳的發(fā)射信號模型：線性調(diào)頻信號和超寬帶混沌信號,并分別對其進(jìn)行了仿真。結(jié)果表明,將線性調(diào)頻信號作為發(fā)射信號并對其回波信號進(jìn)行脈沖壓縮技術(shù)處理,或?qū)⒕哂写髸r寬-帶寬積特性的正弦波嵌入式超寬帶混沌信號作為發(fā)射信號,均可以很好地解決探測精度與分辨力之間的矛盾。再次,對認(rèn)知跟蹤雷達(dá)的回波信號進(jìn)行了濾波處理與仿真,先后分析了卡爾曼濾波算法、擴(kuò)展卡爾曼濾波算法、無跡卡爾曼濾波算法以及容積卡爾曼濾波算法,并在此基礎(chǔ)上建立了迭代容積卡爾曼濾波算法,該算法降低了目標(biāo)初始狀態(tài)的估計(jì)誤差,并且減小了線性化量測方程引入的傳遞誤差,極大地提高了認(rèn)知跟蹤雷達(dá)的性能。最后,利用MATLAB軟件對上述幾種濾波算法分別進(jìn)行了仿真,仿真結(jié)果表明迭代容積卡爾曼濾波算法與傳統(tǒng)的濾波算法相比,在認(rèn)知跟蹤雷達(dá)中的跟蹤精度更高,穩(wěn)定性更好,對初始誤差的容錯性更強(qiáng)。
【圖文】：

雷達(dá)系統(tǒng) 認(rèn)知雷達(dá)⑴(cognitive radar, CR)的提出，指明了現(xiàn)代雷達(dá)的智能化發(fā)展趨勢，其基本結(jié)構(gòu)如圖1-1所示。它是一種可以利用所感知的目標(biāo)和外部環(huán)境信息以及其它先驗(yàn)知識，智能地選擇發(fā)射信號、工作方式和系統(tǒng)配置的智能化雷達(dá)系統(tǒng)。由于它的智能化能夠適應(yīng)越來越復(fù)雜的戰(zhàn)場環(huán)境和日益擁擠的無線電環(huán)境，因而受到了極大關(guān)注和廣泛研究。 統(tǒng)計(jì)參數(shù)估計(jì)和環(huán)境概率決策 gSi發(fā)射系統(tǒng)一~[ ="“」 ( )外部環(huán)境gS)接收系統(tǒng)發(fā)射信號廣口_^- 回波信號 i?傳感器組———H目標(biāo)及其環(huán)境J — 1回波信號 環(huán)境圖1-1認(rèn)知雷達(dá)原理圖1

圖1-2含有環(huán)境動態(tài)數(shù)據(jù)庫（EDDB)并具備自適應(yīng)發(fā)射特性的認(rèn)知雷達(dá)框圖Fig. 1-2 Block diagram of cognitive radar containing an environmental dynamic database and havingthe adaptive emission characteristics目前，國外對認(rèn)知雷達(dá)方面的研宄主要集中在最優(yōu)發(fā)射波形的設(shè)計(jì)與優(yōu)化上。首先是特征值法，該方法利用相應(yīng)目標(biāo)響應(yīng)的某種特征值來獲得最優(yōu)的發(fā)射波形，但是特征值法要求目標(biāo)有確定且己知的沖激響應(yīng)。因此，該方法只適用于噪聲環(huán)境下擴(kuò)展目標(biāo)的檢測和識別問題其次是注水法，該方法是使用拉格朗日乘數(shù)法對轉(zhuǎn)化后的凸規(guī)劃問題進(jìn)行求解來獲得最優(yōu)的發(fā)射波形。注水法通常應(yīng)用于多場景下的最優(yōu)發(fā)射波形的求解問題，例如可用于雜波環(huán)境下的高斯點(diǎn)目標(biāo)檢測問題以及擴(kuò)展目標(biāo)的識別問題【21][。]。在能量受到約束的條件下可利用注水法獲得最優(yōu)波形能量譜[23];該方法還可以應(yīng)用于具有確定性沖激響應(yīng)但目標(biāo)類別不確定的隨機(jī)目標(biāo)識別的最優(yōu)波形求解問題124];也可應(yīng)用于隨機(jī)擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤的最優(yōu)波形設(shè)計(jì)問題中[M。另外在能量受限
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN953

【參考文獻(xiàn)】

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2 糾博;劉宏偉;何學(xué)輝;吳順君;;多特征子空間波形優(yōu)化設(shè)計(jì)方法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2009年12期

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6 王鵬;崔琛;張鑫;;色噪聲下認(rèn)知雷達(dá)自適應(yīng)檢測波形設(shè)計(jì)[J];電子信息對抗技術(shù);2013年05期

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8 李s，

本文編號：2535416