同時極化雷達測量波形優(yōu)化及檢測技術研究.pdf

1、現(xiàn)代軍事戰(zhàn)場不僅要求準確獲得高機動目標的空間信息，還要求獲得目標的材質、姿勢等信息，以便更加準確地實現(xiàn)目標的識別與處理。目標的極化信息能顯著提高雷達在目標識別與目標檢測方面的性能。同時極化雷達對高機動目標具有良好的全極化測量能力，因此對于同時極化雷達的研究具有重要的現(xiàn)實意義。本文立足于同時極化測量體制，以高機動性目標的極化特征測量為主線，深入研究了同時極化雷達的檢測算法以及測量波形性能的優(yōu)化。
　　首先，針對髙機動性目標，闡述分時

2、極化測量體制的不足以及同時極化測量體制的優(yōu)越性。從同時極化雷達發(fā)射波形設計原理、目標極化散射矩陣的測量原理和目標極化檢測算法數學模型的角度闡述同時極化雷達信號處理流程。推導雷達發(fā)射波形的距離-速度-加速度聯(lián)合模糊函數矩陣，并給出基于模糊函數矩陣的波形設計衡量指標。
　　其次，研究同時極化雷達測量波形的性能。通過建模和推導，對典型的同時極化雷達測量波形一頻移脈沖信號、全極化OFDM信號和正負斜率LFM信號的同時極化測量性能進行分析，

3、并將正負斜率非線性調頻信號引入同時極化雷達波形體系，對其產生算法和同時極化性能進行分析?？偨Y四種波形同時極化性能的優(yōu)缺點，給出同時極化雷達波形選擇的基本原則。
　　再次，針對高機動目標加速度的影響，對于正負斜率LFM信號，改進典型的極化散射矩陣反演算法，增加對目標加速度的估計，從而減少目標加速度引起的測量誤差。然后基于窗函數法和遺傳算法，提出一種正負斜率NLFM波形的優(yōu)化算法，獲得同時極化性能良好的正負斜率NLFM波形。