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弹道目标微动特征分析与提取技术研究

黄勇  
【摘要】:弹道目标的特征提取与分类识别作为弹道导弹防御系统中的关键技术,是现代战争中必须解决的问题。本文以微动目标雷达识别应用为背景,遵循目标建模—雷达特性分析—特征提取—分类识别的逻辑结构,以单/多分量正弦调频信号的参数估计为主线,研究微动目标的特征提取技术及参数估计等问题。本文的主要工作和研究成果包括:1)建立了弹道目标微动模型和全极化散射模型。其一,基于微动基本模型,给出了与目标几何结构、微动参数相关的回波微多普勒频率的闭合表达式,对基本微动类型的微多普勒频率给出了统一的表征,并分析了其时频特性;其二,建立了全极化散射几何模型,推导了雷达发射极化基与目标极化基的变换关系。并利用姿态角和极化基角将两个模型联系起来。2)提出了全姿态全极化雷达回波和极化欺骗式干扰信号的合成方法。两种方法都能准确模拟目标的微动特性、结构特性、极化特性。其一,给出的回波合成流程能模拟特定的微动目标,能产生多种具有微动特性的极化雷达波形;其二,改进了基于固定图像模板的传统DIS方法,提出的极化欺骗式干扰信号合成方法,能动态产生假目标的调制系数,逼真度高、实时性好。为特征提取和分类识别提供数据支撑。3)提出了基于RCS特征来估计单分量正弦调频信号参数的MLE方法。简述了弹道微动目标的RCS起伏特性,对比了常数和复高斯幅度下调频参数的MLE,并推导了CRLB。同信噪比时,后者的估计性能高于前者,表明利用RCS特征估计调频参数时需要考虑RCS的起伏;4)给出了基于时频重排-霍夫变换来估计多分量正弦调频信号参数。时频重排算法既保留了双线性时频分析方法具有的交叉项抑制性能和良好的抗噪性能,又提升了其能量聚集性,能有效提高霍夫变换提取时频曲线的精度;5)提出了基于微多普勒时频曲线的层次聚类方法来识别有源欺骗式目标。基于组网雷达的空间分集特性,提取时频曲线后利用聚类方法即可分类识别;6)设计了弹道有源欺骗式微动目标的组网雷达识别系统。给出了有源欺骗式目标雷达识别仿真系统,并进行了系统仿真,验证了全文所提出的模型及算法的有效性。


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