認(rèn)知雷達(dá)自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)研究.pdf

1、認(rèn)知雷達(dá)發(fā)射波形的自適應(yīng)優(yōu)化設(shè)計(jì)是近年來的一項(xiàng)前沿課題，也是國內(nèi)外雷達(dá)界的研究熱點(diǎn)。本文主要研究了在目前雷達(dá)技術(shù)發(fā)展的大背景下，如何以波形設(shè)計(jì)為主要技術(shù)手段，并結(jié)合認(rèn)知雷達(dá)的應(yīng)用需求，研究面向被探測(cè)場景與目標(biāo)特性的認(rèn)知雷達(dá)波形設(shè)計(jì)理論與方法，使雷達(dá)系統(tǒng)的定位由原有的探測(cè)傳感器轉(zhuǎn)變?yōu)槔孟闰?yàn)知識(shí)和反饋機(jī)制的、具有自適應(yīng)能力、對(duì)目標(biāo)和場景具有認(rèn)知能力的微波傳感器。
　　傳統(tǒng)的雷達(dá)波形設(shè)計(jì)是根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需要，為其回波信號(hào)及處理結(jié)果設(shè)置相

2、應(yīng)的測(cè)度函數(shù)進(jìn)而實(shí)現(xiàn)波形設(shè)計(jì)的。不同的目標(biāo)、雜波、噪聲會(huì)導(dǎo)致最優(yōu)波形在頻域上的分布不同；不同能量條件下所獲得的最優(yōu)波形頻域分布也不同?？梢哉f，經(jīng)典的波形設(shè)計(jì)算法是認(rèn)知雷達(dá)“智能化”的基礎(chǔ)。現(xiàn)階段，隨著認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)的不斷發(fā)展，其應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣泛，對(duì)認(rèn)知雷達(dá)的波形設(shè)計(jì)提出了多方面的挑戰(zhàn)。為此，本論文做了如下工作。
　　研究了面向多目標(biāo)場景的波形設(shè)計(jì)問題，并給出了多目標(biāo)場景探測(cè)的波形設(shè)計(jì)方案。傳統(tǒng)的雷達(dá)波形設(shè)計(jì)是建立在單目標(biāo)的基礎(chǔ)上

3、，這極大限制了波形設(shè)計(jì)在復(fù)雜目標(biāo)場景中的應(yīng)用。不同于單目標(biāo)，雙目標(biāo)和多目標(biāo)場景的模型要響應(yīng)復(fù)雜得多。本文在原有的單目標(biāo)波形設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，研究了場景中有多目標(biāo)的雷達(dá)最優(yōu)波形設(shè)計(jì)，并給出了多目標(biāo)場景探測(cè)的波形設(shè)計(jì)方案，使波形設(shè)計(jì)能夠用于場景中有多目標(biāo)的探測(cè)過程。在多目標(biāo)場景探測(cè)中，利用前面觀測(cè)所得到的信息估計(jì)雜波參數(shù)，設(shè)計(jì)后續(xù)最優(yōu)發(fā)射波形，能夠?qū)崿F(xiàn)基于最優(yōu)波形的目標(biāo)檢測(cè)，減少目標(biāo)檢測(cè)的雷達(dá)脈沖次數(shù)。
　　研究了面向運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的波形設(shè)計(jì)問

4、題，并利用最優(yōu)波形檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。對(duì)于現(xiàn)階段運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)來說，絕大部分MTI雷達(dá)用來檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的發(fā)射信號(hào)都是固定形式的，而基本上所有波形設(shè)計(jì)問題都是面向場景中靜止目標(biāo)進(jìn)行的，這其實(shí)是對(duì)雷達(dá)性能的一種浪費(fèi)。如何把波形設(shè)計(jì)與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)相結(jié)合是一個(gè)全新的課題。本文利用最優(yōu)波形檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，給出了面向運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的最優(yōu)波形設(shè)計(jì)推導(dǎo)過程，并研究了基于靜止雜波和運(yùn)動(dòng)雜波在內(nèi)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)場景的波形設(shè)計(jì)。結(jié)果顯示，在靜止目標(biāo)和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)兩種情況下，探測(cè)同一目標(biāo)所

5、需要的最優(yōu)波形是截然不同的。利用最優(yōu)波形進(jìn)行動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)能夠大幅度提高目標(biāo)的檢測(cè)概率，具有良好的效果。
　　研究了基于信噪比的SAR二維匹配濾波器設(shè)計(jì)問題，并給出了面向目標(biāo)的距離向、方位向的最優(yōu)濾波器。目前，SAR系統(tǒng)對(duì)于數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理和圖像解譯是相互割裂的，而非有機(jī)統(tǒng)一、交互進(jìn)行，SAR數(shù)據(jù)的應(yīng)用層面明顯的落后于SAR系統(tǒng)的發(fā)展。把波形設(shè)計(jì)與SAR進(jìn)行結(jié)合是未來SAR系統(tǒng)進(jìn)一步改善性能與探測(cè)效益的必由之路。本文討論了如何針對(duì)特

6、定目標(biāo)及場景設(shè)計(jì)SAR發(fā)射信號(hào)及相應(yīng)的二維匹配濾波器。著重研究了基于信噪比的SAR二維匹配濾波器設(shè)計(jì)問題，并且分情況設(shè)計(jì)出了面向目標(biāo)的距離向最優(yōu)濾波器和方位向最優(yōu)濾波器，使得SAR系統(tǒng)在二維空間合成的頻域輻射能量分布面向應(yīng)用需求達(dá)到最優(yōu)。
　　研究了基于認(rèn)知SAR的波形設(shè)計(jì)與反饋優(yōu)化的問題，并提出了一種基于波形設(shè)計(jì)的雜波抑制算法。對(duì)于傳統(tǒng)的SAR系統(tǒng)來說，其探測(cè)體制或工作模式與被探測(cè)的場景沒有直接的關(guān)系，更加不會(huì)根據(jù)場景的特點(diǎn)而自

7、動(dòng)的調(diào)整發(fā)射信號(hào)。本文提出并著重研究了基于先驗(yàn)知識(shí)與反饋的二維認(rèn)知SAR波形設(shè)計(jì)方法，使SAR不再是一個(gè)開環(huán)系統(tǒng)，而是能夠根據(jù)場景、目標(biāo)和應(yīng)用的需求，具有自適應(yīng)能力的閉環(huán)系統(tǒng)。研究顯示，把波形設(shè)計(jì)理念與SAR體制相結(jié)合，改變傳統(tǒng)SAR系統(tǒng)普遍采用的Chirp信號(hào)形式，采用更加與實(shí)際應(yīng)用需求緊密聯(lián)系的發(fā)射波形，能夠使獲取目標(biāo)散射數(shù)據(jù)更有選擇性、能夠在對(duì)雜波和噪聲進(jìn)行很好的抑制的基礎(chǔ)上使得目標(biāo)清晰成像，最終使得SAR成像質(zhì)量提高。