不確定條件下的機會陣雷達信號處理技術(shù)研究.pdf

1、機會陣雷達(opportunistic array radar,OAR)是一種將平臺的隱身性設計作為核心，在數(shù)字陣列雷達研究的基礎上，可以工作在多種靈活的工作模式下，具備搜索、跟蹤、火控、制導等多種戰(zhàn)術(shù)功能，通過感知戰(zhàn)場態(tài)勢實現(xiàn)“機會性”選擇和管理的新概念雷達系統(tǒng)。雷達發(fā)射波形的設計、目標檢測以及陣列天線方向圖綜合是雷達信號處理研究中的重要組成部分。其中，雷達發(fā)射波形的設計對信號的處理方法、系統(tǒng)的分辨力、量測精度以及抗干擾能力等性能有直

2、接的影響；雷達目標檢測中的恒虛警率(constant false alarm rate,CFAR)可以避免背景噪聲、雜波和干擾的變化等對檢測閾值造成的影響；靈活多變的陣列天線方向圖則有助于雷達實現(xiàn)其各項功能。機會陣雷達作為一個復雜的系統(tǒng)，在其設計和工作中都會受到一些不確定因素的影響，如戰(zhàn)場態(tài)勢的迅速改變、部分元器件的失靈、設備內(nèi)部噪聲的干擾等，這些因素都會影響雷達整體性能的發(fā)揮，因此需要研究不確定條件下的信號處理技術(shù)。
　　本論文

3、針對機會陣雷達的信號處理技術(shù)研究展開工作，結(jié)合不確定理論，主要研究了雷達正交波形的優(yōu)化設計、雷達目標檢測的CFAR處理技術(shù)、陣列方向圖綜合以及互耦修正等方面的問題。具體工作和創(chuàng)新可以概括為以下幾點：
　　1.結(jié)合機會陣雷達的結(jié)構(gòu)特點，陣元分布、陣元工作狀態(tài)、戰(zhàn)術(shù)功能選擇、工作模式以及資源管理等“機會”特性，將不確定理論中的概率理論、可信性理論以及機會理論應用于機會陣雷達中，分析了機會陣雷達的不確定性因素及其引起的系統(tǒng)不確定性，研究

4、了不確定條件下的機會陣雷達信號處理的基礎理論和方法。
　　2.設計了正交多相編碼波形和離散頻率編碼波形(discrete frequency coding waveform,DFCW)兩種正交信號。在正交波形自相關(guān)特性以及互相關(guān)特性分析的基礎上，以遺傳算法(genetic algorithm,GA)為主體，并融入模擬退火算法(simulated annealing algorithm,SA)，考慮到自相關(guān)和互相關(guān)特性之間的灰色不確

5、定因素，引入灰關(guān)聯(lián)綜合評價法則對適應度函數(shù)加以關(guān)聯(lián)分析，提出了基于灰關(guān)聯(lián)度的混合遺傳模擬退火算法(hybrid genetic simulated annealing algorithm,HGSAA)設計正交波形。仿真結(jié)果表明，基于灰關(guān)聯(lián)度的HGSAA算法設計的正交波形具有更低的自相關(guān)峰值旁瓣電平和互相關(guān)電平。
　　3.提出了基于模糊邏輯的分布式篩選平均最大選擇(maximum censored mean level detecr

6、or,MX-CMLD)-CFAR檢測器。在常規(guī)的基于概率理論CFAR檢測的基礎上，引入可信性理論，通過隸屬度函數(shù)將常規(guī)二元檢測的硬判決0或1改為用軟判決實現(xiàn)，即將觀測空間映射為[0,1]區(qū)間內(nèi)的一個值來表征“無目標”和“有目標”假設成立的程度。結(jié)合最大選擇(greatest of,GO)-CFAR和篩選平均(censored mean level detector,CMLD)-CFAR檢測器，設計了基于模糊邏輯的MX-CMLD-CFAR

7、檢測器，并推導了模糊融合中心的多種融合規(guī)則，最后以模糊代數(shù)積的規(guī)則為例，研究了多傳感器的分布式MX-CMLD-CFAR檢測系統(tǒng)，仿真結(jié)果表明了該分布式檢測系統(tǒng)在均勻雜波背景、多目標環(huán)境以及雜波邊緣背景中都具有較好的檢測性能，還明顯優(yōu)于常規(guī)的二元分布式檢測系統(tǒng)，同時可以降低部分傳感器異常對檢測結(jié)果的影響。
　　4.提出了自帶可信度的多傳感器分布式CFAR表決融合檢測方法。考慮到機會陣陣列單元隨機分布在載體表面或內(nèi)部，有選擇性的分區(qū)域

8、同步或異步工作，同時受外界不確定環(huán)境的影響，偶爾會出現(xiàn)部分傳感器異常的現(xiàn)象，在實際數(shù)據(jù)融合時應該考慮到每個傳感器檢測的可信度問題。因此，在模糊邏輯CFAR檢測的基礎上，引入可信度函數(shù)來表征每次檢測結(jié)果的可信度，在數(shù)據(jù)融合時，通過比較各傳感器檢測結(jié)果的可信度實現(xiàn)了表決融合，使得在各傳感器都處于高信噪比時，可以節(jié)省一部分計算資源。仿真結(jié)果表明，采用表決融合的分布式檢測系統(tǒng)，其檢測性能明顯優(yōu)于二元表決融合檢測系統(tǒng)，同時可以降低部分傳感器異常對

9、檢測性能的影響。
　　5.針對單個區(qū)域內(nèi)的天線單元，提出了基于模糊機會約束規(guī)劃和模糊相關(guān)機會規(guī)劃的陣列方向圖綜合算法?？紤]到機會陣雷達“機會性”的選擇戰(zhàn)術(shù)功能和工作模式，激勵打開的天線單元的分布和數(shù)目都具有不確定性，可以用模糊變量來描述這種不確定性時，根據(jù)不同的約束條件和目標函數(shù)建立了不同的規(guī)劃模型?；谀：龣C會約束規(guī)劃的方向圖綜合算法，以天線單元數(shù)目為約束條件，在一定的可信度下，使得副瓣電平和主瓣寬度誤差最小化，獲得所需的方向圖

10、?；谀：嚓P(guān)機會規(guī)劃的方向圖綜合算法，在天線單元數(shù)目的約束條件下，實現(xiàn)了所綜合出的方向圖副瓣電平滿足條件的機會最大化，可以解決模糊機會約束規(guī)劃模型在滿足約束條件下有時不能完全達到所需優(yōu)化結(jié)果的現(xiàn)象。
　　6.針對多個區(qū)域內(nèi)的天線單元，不確定環(huán)境表現(xiàn)為模糊隨機性時，提出了基于模糊隨機相關(guān)機會規(guī)劃的陣列方向圖綜合算法?？紤]到機會陣雷達面向不同的任務需求同時發(fā)射多個不同要求的波束時，參與方向圖綜合的總天線數(shù)目受雷達資源的約束，當表現(xiàn)為

11、模糊隨機性時，建立模糊隨機相關(guān)機會約束規(guī)劃模型，在資源允許的天線數(shù)目下使得滿足條件的多個方向圖的機會最大化。
　　7.提出了基于子陣交叉劃分思想的陣元互耦修正算法?？紤]到機會陣陣列單元數(shù)目眾多且分布的隨機性，將陣列按一定距離交叉劃分為多個子陣列，利用矩量法計算每個子陣列的廣義互阻抗矩陣，再構(gòu)建整個機會陣陣列的歸一化互阻抗矩陣，利用自適應波束綜合算法或者遺傳算法實現(xiàn)方向圖的互耦修正。仿真結(jié)果表明，基于子陣交叉劃分思想的互耦修正算法可