本文選題：機載相控陣雷達　切入點：工作模式　出處：《西南交通大學》2017年碩士論文

【摘要】：電子偵察是電子戰的先導和基礎,是決定戰爭勝負的重要因素。如何在復雜的電磁環境中利用的情報為電子戰提供支援,從而提高電子戰能力,已成為現代電子戰中亟待解決的關鍵問題。本文以空間運動平臺間的對抗為研究背景,主要研究機載相控陣雷達工作模式識別問題。擬從相控陣雷達的基本原理出發,對機載相控陣雷達四種典型的工作模式進行仿真和分析,并采用深度神經網絡對不同工作模式的信號特點進行學習和識別,為電子對抗技術的發展提供支持。本文的具體研究工作如下:1、根據雷達基本工作原理,建立機載相控陣雷達模型,并根據不同的運動場景對雷達的典型工作模式進行仿真和分析。仿真涉及相控陣雷達邊搜索邊跟蹤、搜索加跟蹤、多目標跟蹤、單目標跟蹤四種工作模式;通過仿真產生不同雷達工作模式下偵察機截獲的脈沖描述字,為后續工作模式的分析和識別提供基礎。2、針對雷達天線掃描特性分析容易受到噪聲干擾的問題,提出基于多層次建模的信號幅值擬合方法。該方法對脈沖描述字進行脈沖等級、脈沖組等級、工作模式等級建模,有效克服了漏脈沖和虛假脈沖對信號幅值擬合的影響。3、提出基于去噪自動編碼器的雷達工作模式識別方法,并深入分析了深度神經網絡中隱含層數、節點數、噪聲注入比例等參數對網絡性能的影響;在此基礎上比較了不同深度神經網絡模型的識別效果。通過實驗對基于去噪自動編碼器的工作模式識別方法的有效性進行驗證,結果表明:該方法不僅能自適應地提取到信號中區別不同工作模式的本質特征,而且對噪聲環境具有較好的適應能力,為雷達工作模式識別提供了一種新的思路。4、針對去噪自動編碼器訓練耗時長的缺陷,研究了基于邊緣去噪自動編碼器的工作模式識別方法;并對結合SVM和DS證據理論的信息融合方法進行研究,進一步提高分類正確率。實驗結果表明:基于邊緣去噪自動編碼器與DS證據理論相結合的算法能有效地識別出雷達不同的工作模式,不僅具有較好的特征表達能力,而且能有效降低分類錯誤率。
[Abstract]:In this paper , based on the basic principle of radar , a new method for pattern recognition of airborne phased array radar is proposed .

【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN958.92;TN97

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本文編號：1679820