共享谱自组织网络化雷达概念及关键技术研究

摘要

面对频谱资源的日益紧张和对发射信号需要具有较大的工作带宽和瞬时带宽的要求这一尖锐的矛盾，如何提高雷达系统中频谱资源的利用率是一项重要的任务。而且，随着“四大威胁”(隐身目标、电子干扰、低空超低空突防和反辐射导弹)的迅速发展，现代雷达面临着越来越多的威胁和挑战。为了应对日益严重的生存危机，现代雷达系统必须能够高效利用频谱资源，能够解决敌我识别，能够及时发现威胁并预警。
　　 本文针对频谱资源日益紧张的现状和现代雷达的生存需求，围绕频谱利用率和雷达智能化的问题展开研究，探索提高频谱利用率、增强系统作战能力的共享谱自组织网络化雷达系统新体制，重点研究了其回波模型和雷达节点工作模式下的互干扰抑制算法，主要内容为：
　　 1.提出了共享谱自组织网络化雷达的概念，实现了频谱资源的高效利用、雷达系统较高的信息获取能力和全面监测的同时进行重点关注的功能。
　　 2.建立了非高斯杂波背景下的共享谱自组织网络化雷达回波信号模型，并结合系统的工作模式对回波信号进行了分析。
　　 3.提出了非高斯杂波背景下，基于对角加载的自适应脉冲压缩算法，相对于传统的自适应脉冲压缩算法，提高了在Weibull分布下的互干扰抑制能力。
　　 4.提出了非高斯杂波背景下，基于最大信干差的干扰抑制新算法，相比自适应脉冲压缩算法，具有更好的干扰抑制性能和更快的收敛速度。
　　 5.提出了一种结合自适应波束形成的联合处理干扰抑制方案，该方案将基于最大信干比(或线性约束最小方差)的自适应波束形成技术和基于最大信干比的干扰抑制算法有机结合，有效地优化了基于最大信干差的干扰抑制算法的干扰抑制性能。
　　 仿真实验有效的验证了上述方法的有效性，基于最大信干差的干扰抑制算法能够有效地抑制雷达节点间的相互干扰，相比于自适应脉冲压缩算法，大大改善了输出信干比。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1研究背景与意义

1.2国内外研究动态

1.3本文的主要工作

第二章共享谱自组织网络化雷达关键技术

2.1系统结构

2.2波形设计

2.3回波信号处理

2.3.1回波信号建模

2.3.2雷达节点处的信号处理

2.3.3中心站的信号处理

2.4本章小结

第三章非高斯背景下的共享谱自组织网络化雷达回波模型

3.1非高斯杂波模型

3.1.1 Rayleigh分布

3.1.2Lognorm分布

3.1.3 Weibull分布

3.1.4 K分布

3.2共享谱自组织网络化雷达回波信号建模

3.2.1简单模型

3.2.2通用模型

3.2.3回波信号分析

3.3本章小结

第四章雷达节点处理工作模式下的干扰抑制算法

4.1基于自适应脉冲压缩(APC)的干扰抑制算法

4.1.1算法描述

4.1.2对角加载技术

4.1.3仿真实验与分析

4.1.4结论

4.2基于线性约束最小方差(LCMV)的干扰抑制算法

4.2.1算法描述

4.2.2仿真实验与分析

4.2.3结论

4.3基于最大信干差(MaxSMIL)的干扰抑制算法

4.3.1自适应波束形成技术

4.3.2算法描述

4.3.3仿真实验与分析

4.3.4结论

4.4比较APC、LCMV和RMSMI算法的性能

4.5本章小结

第五章全文总结

5.1工作总结

5.2工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的研究成果