2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、傳統(tǒng)雷達(dá)發(fā)射波形固定,在復(fù)雜多變的戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境中性能有限。隨著現(xiàn)代高速信號(hào)處理器與高功率微波放大器件的發(fā)展,雷達(dá)發(fā)射靈活多變的任意波形成為可能。在復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境中通過(guò)自適應(yīng)的發(fā)射最優(yōu)波形來(lái)主動(dòng)適應(yīng)目標(biāo)和環(huán)境特性的不斷變化,提高雷達(dá)系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的性能,具有重要的軍事應(yīng)用價(jià)值。論文著眼雷達(dá)系統(tǒng)高度智能化發(fā)展的需求,以提升雷達(dá)系統(tǒng)性能為目的,研究基于信息論的雷達(dá)波形優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題,并將基于信息論的雷達(dá)波形優(yōu)化方法推廣應(yīng)用于智能干擾機(jī)波形最

2、優(yōu)化問(wèn)題中,得到了一些有意義的方法和結(jié)論。
  分辨率是雷達(dá)系統(tǒng)的重要指標(biāo)之一,直接關(guān)系到雷達(dá)系統(tǒng)的檢測(cè)和跟蹤性能。論文回顧了基于模糊函數(shù)的雷達(dá)名義分辨率,在此基礎(chǔ)上討論了考慮觀測(cè)模型和測(cè)量、估計(jì)誤差的多種實(shí)際分辨率?;跈z測(cè)理論和信息分辨率提出了Kullback-Leibler散度意義下的雷達(dá)系統(tǒng)實(shí)際分辨率。該實(shí)際分辨率是 Woodward模糊函數(shù)意義下名義分辨率的推廣,不僅考慮了發(fā)射信號(hào)的模糊函數(shù)特性,還將測(cè)量模型和測(cè)量噪聲納

3、入分辨率定義中,是對(duì)傳統(tǒng)分辨能力的豐富和完善。為了解決提高雷達(dá)系統(tǒng)實(shí)際分辨率的波形優(yōu)化問(wèn)題,在上述Kullback-Leibler散度定義的實(shí)際分辨率理論下,采用Kullback-Leibler散度準(zhǔn)則函數(shù)提出了最大化雷達(dá)系統(tǒng)實(shí)際分辨率的發(fā)射波形參數(shù)自適應(yīng)方法,通過(guò)波形參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整有效提高了雷達(dá)系統(tǒng)對(duì)兩個(gè)臨近點(diǎn)目標(biāo)的分辨能力。進(jìn)一步的,論文將該方法應(yīng)用于雙基地雷達(dá)體制,提出了聯(lián)合優(yōu)化發(fā)射波形參數(shù)和雙基地基線長(zhǎng)度從而提高雙基地雷達(dá)實(shí)際分

4、辨率的波形優(yōu)化方法。采用本文提出的提高目標(biāo)分辨性能的雷達(dá)自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)方法,在發(fā)射波形能量約束條件下有效提高了雷達(dá)系統(tǒng)的實(shí)際分辨率。提高實(shí)際分辨率的波形優(yōu)化方法是檢測(cè)、跟蹤和目標(biāo)識(shí)別波形設(shè)計(jì)研究的前提和基礎(chǔ)。
  目標(biāo)識(shí)別也是雷達(dá)系統(tǒng)的一項(xiàng)重要任務(wù)。兩目標(biāo)觀測(cè)的概率密度函數(shù)之間的Chernoff散度影響了兩個(gè)點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別的錯(cuò)誤判決概率。在提高雷達(dá)系統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別性能的波形優(yōu)化方法研究中,論文以 Chernoff散度為準(zhǔn)則函數(shù),提出了一種

5、波形參數(shù)最優(yōu)化方法,從而提高了發(fā)射波形能量約束條件下雷達(dá)系統(tǒng)對(duì)兩個(gè)點(diǎn)目標(biāo)的識(shí)別性能。進(jìn)一步的,對(duì)于多個(gè)擴(kuò)展目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題,建立多元假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)P停捎盟迫槐葯z驗(yàn)和判決來(lái)判斷多類(lèi)擴(kuò)展目標(biāo)中哪一類(lèi)目標(biāo)出現(xiàn)。采用序貫假設(shè)檢驗(yàn)的方法進(jìn)行多次雷達(dá)觀測(cè)并最終達(dá)到判決條件,在每次雷達(dá)觀測(cè)時(shí)利用貝葉斯概率更新方法,獲得當(dāng)前時(shí)刻每一類(lèi)目標(biāo)可能出現(xiàn)的概率,從而不斷更新目標(biāo)和環(huán)境信息,利用該實(shí)時(shí)信息設(shè)計(jì)不斷變化的任意發(fā)射波形。該方法在發(fā)射波形能量和包絡(luò)恒定的約束

6、條件下,通過(guò)波形自適應(yīng)變化降低了平均所需的雷達(dá)觀測(cè)次數(shù),從而提高了擴(kuò)展目標(biāo)的識(shí)別性能。在此基礎(chǔ)上,論文基于Kullback-Leibler散度和互信息這兩種信息論準(zhǔn)則,在多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)雷達(dá)體制下研究了提高多個(gè)擴(kuò)展目標(biāo)識(shí)別性能的波形優(yōu)化問(wèn)題,得到了提高M(jìn)IMO雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別能力的最優(yōu)發(fā)射波形功率分配策略,推廣了單輸入單輸出(Single-Input Single-Ou

7、tput,SISO)雷達(dá)的結(jié)論,在發(fā)射波形功率一定時(shí)有效降低了MIMO雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別所需的平均雷達(dá)觀測(cè)次數(shù)。通過(guò)上述研究,論文基于信息論中的準(zhǔn)則函數(shù)提出了雷達(dá)系統(tǒng)在兩個(gè)或多個(gè)目標(biāo)環(huán)境中提高分辨能力和識(shí)別效率的波形優(yōu)化方法,明顯提升了雷達(dá)系統(tǒng)的性能,對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)中的波形設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了補(bǔ)充和推廣,具有一定的應(yīng)用價(jià)值。
  最后,論文將上述基于信息論的雷達(dá)波形優(yōu)化設(shè)計(jì)的一些典型方法和結(jié)論應(yīng)用于智能干擾機(jī)波形設(shè)計(jì)研究中。智能干擾機(jī)可以通過(guò)截獲

8、的雷達(dá)波形信息和目標(biāo)環(huán)境信息自適應(yīng)調(diào)整干擾波形,來(lái)提高干擾機(jī)的工作性能,其基本原理與雷達(dá)波形優(yōu)化類(lèi)似,因此基于信息論的波形優(yōu)化方法可以應(yīng)用于干擾機(jī)波形設(shè)計(jì)中,并為雷達(dá)干擾機(jī)一體化研究以及雷達(dá)與干擾共存的復(fù)雜環(huán)境最優(yōu)波形設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ)。論文采用信干噪比和互信息準(zhǔn)則,提出了兩種干擾波形最優(yōu)化方法,得到了不同干擾目的下的最優(yōu)干擾功率分配策略,從而在干擾功率一定的約束條件下最大程度降低了雷達(dá)系統(tǒng)的檢測(cè)概率和參數(shù)估計(jì)精度。在干擾波形優(yōu)化問(wèn)題研究中,

9、假設(shè)先驗(yàn)信息是精確已知的,但在實(shí)際應(yīng)用中,某些先驗(yàn)信息需要通過(guò)參數(shù)估計(jì)來(lái)獲取,因此論文進(jìn)一步考慮先驗(yàn)信息不確定情況下如何最優(yōu)化干擾機(jī)性能下界的魯棒干擾波形優(yōu)化方法。魯棒干擾設(shè)計(jì)使最差情況的干擾性能獲得最優(yōu)化,提升了干擾機(jī)在先驗(yàn)信息不確定環(huán)境中的干擾性能。通過(guò)干擾波形最優(yōu)化問(wèn)題的研究,對(duì)基于信息論的波形優(yōu)化設(shè)計(jì)有了更加深刻的理解和認(rèn)識(shí),并拓展了基于信息論的雷達(dá)波形優(yōu)化設(shè)計(jì)的應(yīng)用范圍,為雷達(dá)和干擾相互影響相互作用的環(huán)境中同時(shí)設(shè)計(jì)二者最優(yōu)波形

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