本文關(guān)鍵詞：對雷達(dá)網(wǎng)的多機伴隨式協(xié)同干擾技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信號處理及組網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展,雷達(dá)組網(wǎng)已經(jīng)成為對抗電子干擾、隱身飛機、低空突防目標(biāo)、反輻射導(dǎo)彈等的重要手段。雷達(dá)組網(wǎng)之后在戰(zhàn)場上可以構(gòu)成多體制、全方位和高精度的探測體系,與單雷達(dá)相比其測量精度和識別能力大大提高。在電子對抗方面,雷達(dá)組網(wǎng)后加強了數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通,能充分發(fā)揮多體制對抗和協(xié)同對抗的優(yōu)勢,提高雷達(dá)網(wǎng)的抗干擾能力,以至于單一的干擾資源已經(jīng)不能有效的對雷達(dá)網(wǎng)進行干擾。為了提高對雷達(dá)網(wǎng)的干擾效果,可以通過協(xié)同干擾技術(shù)將眾多不同類型的干擾資源進行組網(wǎng),統(tǒng)一調(diào)度達(dá)到最優(yōu)干擾目的。多機伴隨式協(xié)同干擾即是其中一種典型方法,該方法將眾多體積小、質(zhì)量輕的小型干擾源分布在被保護的進攻目標(biāo)的鄰近空域組成協(xié)同進攻編隊,實現(xiàn)對雷達(dá)網(wǎng)協(xié)同干擾的目的。本文對多機伴隨式協(xié)同干擾雷達(dá)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)進行了研究,主要工作包括:1.介紹了雷達(dá)壓制和欺騙的基本干擾樣式,分析了多樣式協(xié)同壓制/欺騙的方式及干擾效果,確定了伴隨式多機采用協(xié)同壓制樣式對抗雷達(dá)網(wǎng)的策略。分析了密集假目標(biāo)對CFAR檢測的壓制原理,針對隨機假目標(biāo)壓制效果不穩(wěn)定的問題,提出了切片轉(zhuǎn)發(fā)“有序密集假目標(biāo)”壓制干擾的樣式,并推導(dǎo)了假目標(biāo)的位置、數(shù)量以及干信比的計算公式。針對該樣式提出了產(chǎn)生密集假目標(biāo)的兩種方法:間歇采樣非均勻重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)和均勻分段倒序非均勻轉(zhuǎn)發(fā),分別推導(dǎo)了各方法中干擾機采樣脈寬、采樣周期、轉(zhuǎn)發(fā)延遲、轉(zhuǎn)發(fā)脈寬、發(fā)射功率等參數(shù)的計算方法。Monte Carlo仿真結(jié)果表明,該樣式對單部雷達(dá)具有穩(wěn)定的壓制效果。對于多機伴隨式協(xié)同干擾技術(shù),首先將協(xié)同干擾分為功能級和信號級兩種方式,并分別進行了定義。然后針對單干擾機干擾效果的不足之處,研究了多部干擾機聯(lián)合進行協(xié)同干擾的方式及效果。最后,針對伴隨式干擾機編隊對抗雷達(dá)網(wǎng)的應(yīng)用場景,提出了多樣式協(xié)同壓制技術(shù)的研究內(nèi)容。2.介紹了雷達(dá)網(wǎng)組網(wǎng)方式及關(guān)鍵環(huán)節(jié)的處理原理,據(jù)此提煉出可用于評價成員雷達(dá)及雷達(dá)網(wǎng)工作性能優(yōu)劣的指標(biāo),分別為檢測概率、定位精度和跟蹤精度。對于單部干擾機對抗單部雷達(dá)的干擾效果評估方法,基于雷達(dá)性能在電子對抗環(huán)境(ECM)中的下降程度提出單對單干擾效果評估總體目標(biāo)函數(shù),引入干擾能量準(zhǔn)則的時間、空間、頻率、處理域等影響因素,利用已知雷達(dá)參數(shù)計算干擾機對雷達(dá)各指標(biāo)的干擾效能值,并研究了評估指標(biāo)的隸屬度函數(shù)及權(quán)重的計算方法。類似的,對于干擾機編隊在進攻過程中動態(tài)對抗雷達(dá)網(wǎng)的干擾效果,結(jié)合雷達(dá)網(wǎng)融合中心的工作方式,將網(wǎng)內(nèi)成員雷達(dá)在多樣式干擾下的檢測性能映射到計算全網(wǎng)的受干擾影響程度。最后充分利用進攻編隊的航線信息提出“雷達(dá)網(wǎng)對不同航線點的進攻目標(biāo)的威力下降程度的加權(quán)積分”的干擾效果評估函數(shù),建立干擾機編隊對雷達(dá)網(wǎng)的多樣式干擾效果評估模型。3.針對伴隨式干擾機編隊對抗雷達(dá)網(wǎng)的應(yīng)用背景,以雷達(dá)網(wǎng)融合中心檢測概率、定位精度和跟蹤精度為目標(biāo)函數(shù),建立包含干擾對象分配和干擾樣式選取兩部分的干擾資源分配模型,同時研究了干擾資源分配過程的約束條件并將其量化表示。在此基礎(chǔ)上充分利用突防過程中進攻編隊的航線信息,提出以“多樣式干擾環(huán)境下雷達(dá)網(wǎng)對航線段內(nèi)突防編隊各成員的威脅下降值的加權(quán)積分”為目標(biāo)函數(shù),建立編隊突防過程中干擾資源分配的優(yōu)化模型。分析了遺傳算法、粒子優(yōu)化算法和量子粒子優(yōu)化算法的基本原理和優(yōu)缺點。以最優(yōu)目標(biāo)值大小、最優(yōu)目標(biāo)值穩(wěn)定性、算法收斂速度和算法可信度為研究點,利用Monte Carlo仿真驗證了種群智能優(yōu)化算法求解資源分配優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的有效性。4.以提高對雷達(dá)網(wǎng)的干擾效果和編隊突防能力為目標(biāo),在干擾資源最優(yōu)分配的基礎(chǔ)上開展突防航線的規(guī)劃研究。將三維飛行空域量化為柵格+網(wǎng)格的兩級模型,并對各網(wǎng)格內(nèi)的航線段的安全性進行評估,包括地形對航線段的高度威脅和電子對抗環(huán)境中雷達(dá)網(wǎng)對各航線段的威脅。然后建立突防編隊的機動性能約束模型,主要有最大航程、最小可調(diào)整長度、最大下降/上升角、最大轉(zhuǎn)彎角、最小飛行高度以及末端固定攻擊角度。最后基于飛行器最大生存機率及航程最短準(zhǔn)則提出干擾機編隊最優(yōu)突防航線事先規(guī)劃方法以及實時再規(guī)劃方法。事先方法采用量子粒子優(yōu)化及遺傳算法的混合算法搜索航線節(jié)點,并引入三次非均勻B樣條曲線插值的方法對航跡進行平滑;對于敵方作戰(zhàn)部署不斷調(diào)整的動態(tài)對抗環(huán)境,建立基于稀疏A*算法的局部航線實時再規(guī)劃的方法。仿真結(jié)果表明,本文提出的航線規(guī)劃方法可有效提高進攻編隊在動態(tài)對抗環(huán)境中的成功突防概率。
【關(guān)鍵詞】：雷達(dá)網(wǎng) 多機伴隨式協(xié)同干擾 協(xié)同干擾樣式 干擾效果評估 干擾資源分配 航線規(guī)劃 智能優(yōu)化算法 稀疏A*搜索算法
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN974
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-23
• 第一章 緒論23-34
• 1.1 課題研究背景和意義23-24
• 1.2 對雷達(dá)網(wǎng)的多機伴隨式協(xié)同干擾中的關(guān)鍵技術(shù)24-26
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀26-32
• 1.3.1 雷達(dá)網(wǎng)干擾樣式的研究現(xiàn)狀26-27
• 1.3.2 雷達(dá)網(wǎng)干擾效果評估技術(shù)的研究現(xiàn)狀27-29
• 1.3.3 干擾資源分配優(yōu)化技術(shù)的研究現(xiàn)狀29-30
• 1.3.4 多機編隊航線規(guī)劃技術(shù)的研究現(xiàn)狀30-32
• 1.4 論文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排32-34
• 第二章 多機伴隨式協(xié)同干擾樣式研究34-75
• 2.1 對雷達(dá)干擾的基本樣式34-42
• 2.1.1 壓制干擾樣式34-40
• 2.1.1.1 隨機噪聲壓制干擾34-36
• 2.1.1.2 靈巧噪聲調(diào)頻壓制干擾36-37
• 2.1.1.3 靈巧噪聲卷積壓制干擾37-38
• 2.1.1.4“密集假目標(biāo)”壓制干擾38-40
• 2.1.2 欺騙干擾樣式40-42
• 2.1.2.1 拖引欺騙干擾40-41
• 2.1.2.2 點跡/航跡欺騙干擾41
• 2.1.2.3 兩點源角度干擾41-42
• 2.2“有序密集假目標(biāo)”壓制干擾42-56
• 2.2.1“有序密集假目標(biāo)”壓制CFAR檢測的方法42-43
• 2.2.2“有序密集假目標(biāo)“壓制干擾的調(diào)制參數(shù)43-46
• 2.2.3“有序密集假目標(biāo)”壓制干擾的產(chǎn)生方式46-50
• 2.2.4 仿真分析50-56
• 2.3 多機伴隨式協(xié)同干擾56-74
• 2.3.1 協(xié)同干擾的定義56-57
• 2.3.1.1 多機功能級協(xié)同56-57
• 2.3.1.2 多機信號級協(xié)同57
• 2.3.2 噪聲聯(lián)合的協(xié)同壓制干擾57-62
• 2.3.2.1 協(xié)同方式57
• 2.3.2.2 干擾效果分析57-59
• 2.3.2.3 仿真驗證59-62
• 2.3.3“密集假目標(biāo)”聯(lián)合的協(xié)同壓制干擾62-65
• 2.3.3.1 協(xié)同方式62-63
• 2.3.3.2 干擾效果分析63
• 2.3.3.3 仿真驗證63-65
• 2.3.4“密集假目標(biāo)”與噪聲聯(lián)合的協(xié)同壓制干擾65-67
• 2.3.4.1 協(xié)同方式65-66
• 2.3.4.2 干擾效果分析66
• 2.3.4.3 仿真驗證66-67
• 2.3.5 多機協(xié)同的空間假目標(biāo)欺騙干擾67-74
• 2.3.5.1 協(xié)同方式67-71
• 2.3.5.2 干擾效果分析71-72
• 2.3.5.3 仿真驗證72-74
• 2.3.6 伴隨式多干擾機對雷達(dá)網(wǎng)的協(xié)同干擾74
• 2.4 小結(jié)74-75
• 第三章 雷達(dá)網(wǎng)特性及多機伴隨式協(xié)同干擾效果評估技術(shù)75-107
• 3.1 雷達(dá)網(wǎng)特性75-84
• 3.1.1 雷達(dá)組網(wǎng)方式75-78
• 3.1.1.1 集中式75-76
• 3.1.1.2 分布式76-77
• 3.1.1.3 多基地77-78
• 3.1.2 雷達(dá)網(wǎng)關(guān)鍵處理環(huán)節(jié)及主要性能指標(biāo)78-84
• 3.1.2.1 目標(biāo)檢測環(huán)節(jié)78-80
• 3.1.2.2 目標(biāo)定位環(huán)節(jié)80-83
• 3.1.2.3 目標(biāo)跟蹤環(huán)節(jié)83-84
• 3.2 單干擾機對單部雷達(dá)的干擾效果評估技術(shù)84-95
• 3.2.1 基于雷達(dá)主要性能指標(biāo)的單對單干擾效果評估總體目標(biāo)函數(shù)84-86
• 3.2.2 單對單干擾效果評估總體目標(biāo)函數(shù)計算方法86-95
• 3.2.2.1 干擾效果評估準(zhǔn)則86-91
• 3.2.2.2 干擾機對雷達(dá)各指標(biāo)干擾效能值91-93
• 3.2.2.3 雷達(dá)各指標(biāo)干擾效能值的隸屬度函數(shù)93-94
• 3.2.2.4 雷達(dá)各指標(biāo)干擾效能值的權(quán)重94-95
• 3.3 伴隨式干擾機編隊對雷達(dá)網(wǎng)的干擾效果評估技術(shù)95-106
• 3.3.1 干擾對抗場景95-96
• 3.3.2 基于雷達(dá)網(wǎng)主要性能指標(biāo)的網(wǎng)對網(wǎng)干擾效果評估總體目標(biāo)函數(shù)96-97
• 3.3.3 編隊對網(wǎng)干擾效果評估總體目標(biāo)函數(shù)計算方法97-101
• 3.3.3.1 多干擾機對抗下單部雷達(dá)的目標(biāo)信干比97-99
• 3.3.3.2 多干擾機對雷達(dá)網(wǎng)各指標(biāo)的干擾效能值99-101
• 3.3.3.3 雷達(dá)網(wǎng)各指標(biāo)干擾效能值的隸屬度函數(shù)和權(quán)重101
• 3.3.4 基于進攻航線的干擾效果評估模型101
• 3.3.5 干擾機編隊對雷達(dá)網(wǎng)干擾效果評估仿真實例101-106
• 3.4 小結(jié)106-107
• 第四章 基于干擾效果評估的多機伴隨式協(xié)同干擾資源分配優(yōu)化技術(shù)107-136
• 4.1 干擾資源分配模型及目標(biāo)函數(shù)107-115
• 4.1.1 干擾資源分配模型107-110
• 4.1.1.1 干擾對象分配109-110
• 4.1.1.2 干擾樣式選取110
• 4.1.2 干擾資源靜態(tài)分配優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)及約束條件110-113
• 4.1.3 基于突防編隊航線段安全值的干擾資源分配優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)113-115
• 4.2 基于群體智能優(yōu)化算法的目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解計算方法115-124
• 4.2.1 種群智能優(yōu)化算法115-120
• 4.2.1.1 遺傳算法115-118
• 4.2.1.2 粒子群算法118-119
• 4.2.1.3 量子粒子群算法119-120
• 4.2.1.4 算法的性能比較120
• 4.2.2 目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解計算方法120-124
• 4.3 干擾資源優(yōu)化分配實例124-135
• 4.3.1 空間對抗場景124-129
• 4.3.2 優(yōu)化算法初始參數(shù)129
• 4.3.3 分配方式優(yōu)化結(jié)果及算法性能比較129-135
• 4.4 小結(jié)135-136
• 第五章 電子對抗環(huán)境中的多機伴隨式進攻編隊航線規(guī)劃技術(shù)136-182
• 5.1 電子對抗環(huán)境中的三維航線安全性評估技術(shù)136-162
• 5.1.1 數(shù)字地形圖137-139
• 5.1.2 三維航線模型139-142
• 5.1.2.1 節(jié)點法模型139
• 5.1.2.2 邊線法模型139-140
• 5.1.2.3 柵格+網(wǎng)格法模型140-142
• 5.1.3 航線安全性影響因素142-157
• 5.1.3.1 航程威脅142-143
• 5.1.3.2 地形威脅143-147
• 5.1.3.3 電子對抗環(huán)境中的雷達(dá)網(wǎng)威力147-155
• 5.1.3.4 編隊機動性能155-157
• 5.1.4 航線安全性評估技術(shù)157-162
• 5.1.4.1 威脅要素查找表157-158
• 5.1.4.2 航線安全性評估158-159
• 5.1.4.3 仿真分析159-162
• 5.2 基于智能優(yōu)化算法的三維航線事先規(guī)劃技術(shù)162-171
• 5.2.1 電子對抗環(huán)境中的航線事先規(guī)劃技術(shù)概述163
• 5.2.2 電子對抗環(huán)境中的航線事先規(guī)劃的目標(biāo)函數(shù)163-164
• 5.2.3 混合種群智能優(yōu)化算法164-167
• 5.2.3.1 混合優(yōu)化算法概述164-165
• 5.2.3.2 算法求解步驟165-167
• 5.2.4 仿真分析167-171
• 5.3 基于啟發(fā)式算法的三維航線實時再規(guī)劃技術(shù)171-180
• 5.3.1 電子對抗環(huán)境中的航線實時再規(guī)劃技術(shù)概述172
• 5.3.2 電子對抗環(huán)境中的航線實時再規(guī)劃模型172-174
• 5.3.3 電子對抗環(huán)境中的航線實時再規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)174-175
• 5.3.4 動態(tài)SAS搜索算法175-177
• 5.3.4.1 算法改進說明175-176
• 5.3.4.2 動態(tài)SAS算法求解步驟176-177
• 5.3.5 仿真分析177-180
• 5.4 小結(jié)180-182
• 結(jié)論182-185
• 參考文獻(xiàn)185-196
• 博士研究生期間發(fā)表論文情況196-197
• 致謝197

  本文關(guān)鍵詞：對雷達(dá)網(wǎng)的多機伴隨式協(xié)同干擾技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：300451