基于模糊函數(shù)和最大互信息的認知雷達自適應波形設計.pdf

1、隨著現(xiàn)代高科技軍事裝備的出現(xiàn)以及作戰(zhàn)戰(zhàn)術的進步，使得現(xiàn)代戰(zhàn)場的環(huán)境變得日益復雜，隱身技術的發(fā)展和低空/超低空戰(zhàn)術的訓練等均對現(xiàn)代雷達防空系統(tǒng)造成了嚴重的影響和威脅。傳統(tǒng)雷達在發(fā)射機端發(fā)射固定參數(shù)的波形照射環(huán)境和目標，僅在接收機端采用自適應處理技術和濾波算法進行信息處理，這種被動式的自適應智能信息處理越來越難以應對現(xiàn)代戰(zhàn)爭的挑戰(zhàn)，需要更高智能雷達的出現(xiàn)—認知雷達。認知雷達是將腦科學和人工智能融入雷達系統(tǒng)，構建發(fā)射機—環(huán)境—接收機—發(fā)射機的

2、閉環(huán)回路系統(tǒng)，使雷達能夠根據(jù)接收機端反饋到發(fā)射機端的信息自適應地調整發(fā)射波形以期達到與環(huán)境及目標的最優(yōu)匹配，提升雷達性能。
　　根據(jù)環(huán)境及目標信息自適應地調整發(fā)射波形是認知雷達區(qū)別于傳統(tǒng)雷達的關鍵所在，本文以認知雷達目標檢測和目標識別問題為研究方向，分析了目前研究存在的問題，提出了解決方法。本文主要研究內容包括以下三點：
　　首先，針對密集高斯分布雜波對弱目標檢測性能影響的問題，深入分析了其影響機制：雜波是由發(fā)射波形模糊函數(shù)

3、的旁瓣進入目標單元來降低目標單元的信雜比，從而降低了目標檢測的性能。本文在已知密集雜波功率分布密度的情況下提出了基于模糊函數(shù)和粒子群算法的自適應波形設計方法，通過仿真驗證了該方法能抑制雜波并提高目標單元的信雜比，提高了弱目標檢測性能。
　　其次，針對目前發(fā)射波形和目標、噪聲及雜波之間關系不明確的問題，學習研究了純噪聲背景下基于最大互信息的波形設計方法，推導出密集高斯分布雜波噪聲背景下基于最大互信息的最優(yōu)波形能量譜。通過仿真分析，得

4、出了最優(yōu)發(fā)射波形的能量譜會向雜波譜方差較小的區(qū)域傾斜并將更多的波形能量投射在目標譜方差較大的區(qū)域以求獲得更多的目標信息。
　　最后，針對多目標識別問題，提出了基于最大互信息準則和基于最大信雜比準則的多目標識別自適應波形。通過仿真驗證了波形自適應機制的合理性，并比較了在兩種波形設計準則下設計的發(fā)射波形在多目標識別性能上的優(yōu)劣，得出了在雜波幅值較大時基于最大互信息準則設計的自適應波形在多目標識別性能上具有更高的穩(wěn)定性和識別效率的結論。