雷達(dá)有源欺騙干擾多維特征提取與識(shí)別技術(shù)研究

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1、矣ｉ種政＊葦ＵＮＩＶ巨ＲＳＩＴＹＯＦ巨ＬＥＣＴＲＯＮＩＣｓｃＩ巨ＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＨＩＮＡ＾專業(yè)學(xué)位碩±學(xué)位論文ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳＦＯＲＰＲＯＦＥＳＳＩＯＮＡＬＤＥＧＲＥＥ或Ｘ＇氣方Ｖ？．．＾＇‘褲＇論文題目雷達(dá)有源欺騙干擾多維特征提?。崳姡椋欤穑壟c識(shí)別技術(shù)妍究專業(yè)學(xué)位類別工程碩±學(xué)號(hào)２Ｑ１３２２Ｑ２Ｑ６３Ｑ／作者姓名檀鵬超ｋ呂幼新教授－ｉ指導(dǎo)敦師；－．－皂；一：＇

2、＾三這’■？：？：＾，…－－■＇？＿ｔ．二＾：與．芒＾．一：方心．．＾：；Ｖ＾－分類號(hào)密級(jí)注1UDC學(xué)位論文雷達(dá)有源欺騙干擾多維特征提取與識(shí)別技術(shù)研究（題名和副題名）檀鵬超（作者姓名）指導(dǎo)教師呂幼新教授電子科技大學(xué)成都（姓名、職稱、單位名稱）申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)學(xué)位類別工程碩士工程領(lǐng)域名稱電子與通信工程提交論文日期2016.3.31論文答辯日期2016.5.26學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)2016年6月答辯委員會(huì)主席評(píng)閱人注1：注明《國(guó)際十進(jìn)分類法UDC》的類

3、號(hào)。RESEARCHONMULTIDIMENSIONFEATUREEXTRACTIONANDRECOGNITIONTECHNOLOGYOFRADARACTIVEDECEPTIONJAMMINGAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:MasterofEngineeringAuthor:TanPengchaoSupervisor:Prof.LvYouxinSchool:SchoolofElectromicEng

4、ineering獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作。據(jù)我所知及取得的研究成果，除了文中特別加Ｗ標(biāo)注和致謝的地方夕ｈ論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。作者簽名：曰期：年矣月／ｆ曰論支使用授權(quán)本學(xué)位論文作者完全了解電子科技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印

5、件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)電子科技大學(xué)可將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）作者簽名；?zhēng)褪┗爩?dǎo)師簽名：ｌｅｆ日期：占年＾日＾摘要摘要雷達(dá)作為現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的“眼睛”，其性能好壞直接影響戰(zhàn)爭(zhēng)的勝負(fù)，隨著電子頻譜的日益復(fù)雜，多種干擾的出現(xiàn)嚴(yán)重影響其工作性能，雷達(dá)的生存環(huán)境受到嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，而其中又以有源欺騙干擾為甚。雷達(dá)抗有源欺騙干擾研究已經(jīng)成為當(dāng)前軍事研究的重要熱點(diǎn)。雷達(dá)抗有源欺騙干擾

6、一般是通過提取干擾信號(hào)的特征參數(shù)，經(jīng)過分類識(shí)別，得到干擾信號(hào)類型，然后有針對(duì)性的采取抗干擾措施。本文以常見雷達(dá)有源欺騙干擾在多維變換域的特征提取與識(shí)別為研究?jī)?nèi)容，主要進(jìn)行了如下的工作：（1）根據(jù)雷達(dá)工作原理，分析了常見雷達(dá)有源欺騙干擾信號(hào)產(chǎn)生過程并建立數(shù)學(xué)模型進(jìn)行仿真分析，為進(jìn)一步對(duì)干擾信號(hào)的特征提取做準(zhǔn)備。（2）分析七種不同有源欺騙干擾信號(hào)在頻域、時(shí)域、圖像域等多維變換域的差異，根據(jù)這些干擾信號(hào)特點(diǎn)，利用時(shí)頻變換、小波變換、波形分析等手段，提取了一系列具有區(qū)分性大、噪聲敏感度低的特征參數(shù)，并通過仿真，給出了對(duì)每種特征參數(shù)

7、在不同干擾噪聲比下的分布特點(diǎn)。（3）在提取多維特征參數(shù)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用逆云模型、統(tǒng)計(jì)判決樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾信號(hào)的有效識(shí)別，對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行仿真分析，得出不同識(shí)別算法優(yōu)劣。統(tǒng)計(jì)判決樹在低干噪比的條件下識(shí)別率低，逆云模型由于采用了最小距離計(jì)算方法，對(duì)有些干擾的識(shí)別率較低，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別率高，但需要大量的先驗(yàn)信息。針對(duì)不同的識(shí)別算法特點(diǎn)，利用F參數(shù)、類內(nèi)類間距離、特異性參數(shù)等特征評(píng)價(jià)指標(biāo)，進(jìn)行特征選擇，優(yōu)化干擾信號(hào)的識(shí)別率，取得了一定效果。（4）正確識(shí)別出干擾類型后，以RVGPO干擾為例，有針對(duì)性地進(jìn)行抗干擾研究。分析回波

8、信號(hào)與干擾信號(hào)在時(shí)頻域的差別，利用模態(tài)分解的方法對(duì)干擾信號(hào)分解重構(gòu)，并在此基礎(chǔ)上，分別采用PCA和小波變換的方法，改進(jìn)RVGPO的抗干擾性能，并給出仿真結(jié)果分析，取得較好的抗干擾效果。關(guān)鍵詞：有源欺騙干擾，特征提取，識(shí)別，EMD，PCAIABSTRACTABSTRACTTheradarisregarde