基于有源無源特征的飛機(jī)目標(biāo)識(shí)別方法研究.pdf

1、常規(guī)防空雷達(dá)由于受固有性能等影響，其飛機(jī)目標(biāo)自動(dòng)分類與識(shí)別一直是目標(biāo)識(shí)別研究領(lǐng)域的難點(diǎn)。目前,國(guó)內(nèi)裝備大量的常規(guī)防空雷達(dá)，如果能在常規(guī)防空雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別上取得突破，將具有重大的軍事與經(jīng)濟(jì)意義。本文通過分析不同體制雷達(dá)在目標(biāo)識(shí)別上的優(yōu)勢(shì)和局限性，提出把常規(guī)防空雷達(dá)回波特征和電子支援偵察系統(tǒng)得到的機(jī)載輻射源特征聯(lián)合起來，構(gòu)造合理的識(shí)別系統(tǒng)的新思路，以此來滿足不同背景下對(duì)飛機(jī)目標(biāo)識(shí)別的需求。在現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)上，隨著電子對(duì)抗技術(shù)的廣泛適用，傳感器所提供

2、的信息往往是不精確、不可靠的，如何能真實(shí)的體現(xiàn)傳感器的可信度對(duì)于系統(tǒng)的有效性和可靠性非常重要。在信息融合方面，如何能把模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等智能技術(shù)有機(jī)結(jié)合在一起也是一個(gè)重要的發(fā)展方向。本文主要工作是研究提取飛機(jī)目標(biāo)的調(diào)制周期特征，近似熵、范數(shù)熵，獲取傳感器可信度以及構(gòu)造實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別的智能化類型融合模型和算法。
　　由于飛機(jī)旋轉(zhuǎn)部件對(duì)雷達(dá)電磁波調(diào)制會(huì)產(chǎn)生周期調(diào)制特征，所以常規(guī)防空雷達(dá)選取周期調(diào)制特征來識(shí)別飛機(jī)目標(biāo)是比較有效

3、的。本文研究了直升機(jī)、螺旋槳飛機(jī)和渦扇噴氣飛機(jī)回波調(diào)制特性的參數(shù)模型，分析了這三類飛機(jī)所產(chǎn)生的回波信號(hào)特點(diǎn)，采用復(fù)AR頻域雙譜切片法來有效獲取目標(biāo)回波的周期調(diào)制特征。
　　由于傳統(tǒng)方法等在提取機(jī)載雷達(dá)輻射源信號(hào)特征的時(shí)候存在著一定的不足，本文提出把近似熵和范數(shù)熵作為飛機(jī)目標(biāo)識(shí)別的無源特征參數(shù)，給出了提取相應(yīng)特征熵的算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)載雷達(dá)輻射源信號(hào)的識(shí)別，通過和機(jī)載雷達(dá)類型的匹配，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的識(shí)別。
　　由于傳感器受自身和環(huán)境等

4、因素的影響，所測(cè)的信息往往不準(zhǔn)確、不可靠，為了使多傳感器信息融合結(jié)果更加可靠，本文把傳感器可信度引入融合算法中。本文將傳感器可信度分為統(tǒng)計(jì)可信度和環(huán)境可信度。研究采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得傳感器的統(tǒng)計(jì)可信度，用自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得傳感器的環(huán)境可信度，使傳感器可信度更符合實(shí)際情況。
　　本文研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊推理與專家系統(tǒng)的多極神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型融合系統(tǒng)，包括傳感器子網(wǎng)和融合子網(wǎng)。傳感器子網(wǎng)是一種基于專家規(guī)則的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和各