【摘要】：“四抗問題”仍是當(dāng)前雷達(dá)領(lǐng)域面臨的巨大挑戰(zhàn)�，F(xiàn)代雷達(dá)場景日趨復(fù)雜,非平穩(wěn)、動態(tài)時變等特點(diǎn)對雷達(dá)探測性能提出更高要求;雷達(dá)除需應(yīng)對環(huán)境雜波、頻帶復(fù)用等問題外,還要應(yīng)對“四抗”。傳統(tǒng)雷達(dá)因體制所限,缺少接收-發(fā)射的信息反饋,難以自適應(yīng)調(diào)整波形來實(shí)現(xiàn)與場景的交互感知,難以提供足夠的探測性能。認(rèn)知雷達(dá)作為新體制雷達(dá),其優(yōu)勢在于利用接收-發(fā)射反饋來實(shí)現(xiàn)在線波形分集。為應(yīng)對“四抗”,其波形不僅要考慮旁瓣遮蔽,還要兼顧頻譜兼容、波形互擾等現(xiàn)實(shí)問題;同時,敵對動目標(biāo)對雷達(dá)安全造成嚴(yán)重影響,如何兼顧動目標(biāo)探測、抗遮蔽、低截獲成為認(rèn)知雷達(dá)亟需解決的難題;另外,戰(zhàn)場機(jī)動目標(biāo)往往呈現(xiàn)動態(tài)性、隨機(jī)性特點(diǎn),存在機(jī)動模型失配現(xiàn)象,如何將多模型信息融合與波形設(shè)計(jì)相結(jié)合也成為其發(fā)展的重大障礙。本課題針對以上問題,圍繞認(rèn)知雷達(dá)感知探測的相關(guān)理論及應(yīng)用創(chuàng)新,結(jié)合場景知識輔助、波形分集、多模型信息融合等思想,探索復(fù)雜場景下“四抗問題”的解決方案。本課題豐富和發(fā)展了認(rèn)知雷達(dá)探測理論,為現(xiàn)代雷達(dá)在復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境下適應(yīng)能力的提升及探測技術(shù)的后續(xù)發(fā)展提供理論支撐。首先,針對復(fù)雜場景中雷達(dá)抑制旁瓣遮蔽、波形互擾、有源干擾等波形設(shè)計(jì)問題,從知識輔助思想出發(fā),以特定距離區(qū)間抑制旁瓣遮蔽、多發(fā)射單元抗波形互擾、特定頻段抗頻譜阻塞等任務(wù)入手,基于交替投影框架將相關(guān)函數(shù)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為頻域范數(shù)逼近問題,詳細(xì)推導(dǎo)了恒模約束下多變量交替優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù),引入松弛因子、加速因子等對非凸情形下的函數(shù)迭代逼近進(jìn)行局部優(yōu)化,分別提出抑制旁瓣遮蔽、抗波形互擾、聯(lián)合優(yōu)化抑制旁瓣遮蔽與頻譜阻塞的譜逼近松弛交替投影波形設(shè)計(jì)算法等,并進(jìn)一步提出雙投影抗波形互擾及旁瓣遮蔽、頻譜擁塞的波形設(shè)計(jì)算法。另外,考慮到梯度算法時效性及局部收斂性能,引入梯度-投影協(xié)同優(yōu)化算法來設(shè)計(jì)抗干擾波形。仿真實(shí)驗(yàn)表明,所提算法能夠擺脫傳統(tǒng)ISAA、CAN、梯度類等方法非凸優(yōu)化停滯、穩(wěn)健性差、耗時長的困境,具有明顯的性能優(yōu)勢。其次,針對敵對動目標(biāo)探測波形多普勒容忍性差、距離旁瓣高、抗截獲性差等問題,從噪聲雷達(dá)思想出發(fā)構(gòu)造線性調(diào)頻-噪聲復(fù)合波形,即在恒模約束下利用相位比例因子連接調(diào)頻波形相位部分與噪聲波形相位部分,進(jìn)而基于場景知識構(gòu)造認(rèn)知多等級動態(tài)模板、非動態(tài)模板,提出認(rèn)知多等級相位修正松弛交替投影的波形設(shè)計(jì)算法,使得波形兼具多普勒容忍性、低旁瓣、低截獲特性,擺脫常規(guī)方法耗時長、穩(wěn)健性差、難以兼顧波形特性的問題;另外,在Majorization-Minimization算法框架下,提出針對模糊函數(shù)圖特定距離-多普勒區(qū)間優(yōu)化的波形設(shè)計(jì)思路,通過構(gòu)造二維映射模板將距離-多普勒旁瓣抑制問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)求解問題,提高認(rèn)知雷達(dá)對動目標(biāo)的感知探測性能。仿真實(shí)驗(yàn)表明:相比現(xiàn)有算法,所提算法均衡了多普勒容忍性、低旁瓣及抗截獲性能,具有明顯的探測優(yōu)勢。然后,針對機(jī)動目標(biāo)與場景失配導(dǎo)致的跟蹤難問題,從多模型建模與狀態(tài)融合思想入手,提出基于矩陣加權(quán)多模型狀態(tài)融合的認(rèn)知跟蹤波形設(shè)計(jì)方法,即在多模型框架中利用矩陣加權(quán)思路代替?zhèn)鹘y(tǒng)概率加權(quán)思路,兼顧各模型狀態(tài)估計(jì)、協(xié)方差估計(jì)中元素間的聯(lián)系�？紤]到模型轉(zhuǎn)移矩陣的馬爾科夫性影響,提出自適應(yīng)馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣更新機(jī)制,擺脫常規(guī)轉(zhuǎn)移矩陣速度慢的弊端;進(jìn)而基于多模型融合估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣,利用觀測誤差橢圓與融合估計(jì)誤差橢圓的正交性來調(diào)整跟蹤波形,提高機(jī)動目標(biāo)認(rèn)知跟蹤性能。數(shù)值仿真表明:所提算法相比當(dāng)前流行跟蹤算法,穩(wěn)定性佳、跟蹤誤差小,能夠滿足機(jī)動目標(biāo)跟蹤波形設(shè)計(jì)的要求。最后,針對認(rèn)知雷達(dá)接收端觀測數(shù)據(jù)缺失及污染問題,從預(yù)測濾波機(jī)制入手構(gòu)造觀測值及其對應(yīng)的虛擬觀測值集合,采用集中式數(shù)據(jù)融合、多模型狀態(tài)融合思路完善認(rèn)知雷達(dá)反饋機(jī)制,提出觀測融合與概率加權(quán)、矩陣加權(quán)多模型狀態(tài)融合的認(rèn)知跟蹤波形設(shè)計(jì)方法,虛擬觀測融合可作為線性/非線性預(yù)測濾波的前期處理過程,從而使得多模型信息融合與接收端預(yù)測濾波反饋機(jī)制相結(jié)合,進(jìn)而指導(dǎo)發(fā)射端波形的自適應(yīng)調(diào)整。數(shù)值仿真表明,所提算法具有明顯的性能優(yōu)勢,能夠滿足認(rèn)知雷達(dá)機(jī)動目標(biāo)跟蹤的要求。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN957.51

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本文編號：2631984