發(fā)布時(shí)間：2025-02-09 14:27

　　隨著雷達(dá)探測(cè)技術(shù)的發(fā)展,人們對(duì)雷達(dá)的探測(cè)威力、探測(cè)精度和分辨能力的要求也越來(lái)越高。但機(jī)載雷達(dá)受到平臺(tái)體積、載重量等因素的限制,功率孔徑積不可能無(wú)限制地增加,因而雷達(dá)性能的提升會(huì)出現(xiàn)一個(gè)瓶頸。采用分布式無(wú)人機(jī)相參集群探測(cè)的方式就可以突破這一瓶頸。通過(guò)增加無(wú)人機(jī)的數(shù)量,提升雷達(dá)系統(tǒng)的探測(cè)威力。分布式系統(tǒng)具有成本低、戰(zhàn)場(chǎng)生存能力強(qiáng)、空間分辨率高的優(yōu)點(diǎn),但這種體制也給我們帶來(lái)了一些新的問(wèn)題。天線的稀疏排列會(huì)造成比較嚴(yán)重的柵瓣問(wèn)題,這對(duì)于目標(biāo)地?zé)o模糊估計(jì)、雜波及干擾的抑制是非常不利的。針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出一種基于多載頻模式的均勻稀疏陣列解空間模糊的算法,此方法適用于無(wú)干擾的情況,可以較為準(zhǔn)確地求解目標(biāo)方向。然后討論存在干擾的情況。設(shè)計(jì)一組波長(zhǎng)使得除了目標(biāo)方向外的其他所有角度至少在兩個(gè)波長(zhǎng)對(duì)應(yīng)的方向圖中都不處于柵瓣位置。再通過(guò)空域?yàn)V波與AMF檢測(cè)器相結(jié)合實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的無(wú)模糊定位。論文的主要工作概括如下:1、基于遺傳算法的分布式相參陣列布陣優(yōu)化。首先簡(jiǎn)要介紹了稀疏陣列優(yōu)化的兩類(lèi)方法,分別為綜合類(lèi)方法及全局優(yōu)化的隨機(jī)搜索方法。本文主要對(duì)隨機(jī)搜索方法中的遺傳算法(GA)展開(kāi)研究,首先介紹了遺傳算法的生物學(xué)...

【文章頁(yè)數(shù)】：84 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究的發(fā)展和現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要工作
第二章 基于遺傳算法的分布式相參陣列布陣優(yōu)化
    2.1 引言
    2.2 遺傳算法的基本思想
        2.2.1 遺傳算法的生物學(xué)基礎(chǔ)
        2.2.2 遺傳算法的基本概念
    2.3 遺傳算法的流程
    2.4 仿真分析
        2.4.1 稀布線陣的優(yōu)化仿真實(shí)驗(yàn)
        2.4.2 稀疏圓陣的優(yōu)化仿真實(shí)驗(yàn)
        2.4.3 子陣模式下的稀疏圓陣優(yōu)化仿真實(shí)驗(yàn)
        2.4.4 無(wú)人機(jī)平臺(tái)的陣列天線優(yōu)化設(shè)計(jì)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 針對(duì)搜索任務(wù)的分布式相參陣列設(shè)計(jì)方法
    3.1 引言
    3.2 陣列天線的能量利用率
    3.3 利用多組波長(zhǎng)或陣元間距解角度模糊
        3.3.1 算法原理說(shuō)明
        3.3.2 仿真實(shí)驗(yàn)
    3.4 算法性能分析
    3.5 近場(chǎng)條件下的目標(biāo)位置匹配
        3.5.1 算法基本原理
        3.5.2 仿真實(shí)驗(yàn)
    3.6 本章小節(jié)
第四章 干擾背景下的分布式相參合成
    4.1 引言
    4.2 基于遺傳算法的發(fā)射信號(hào)波長(zhǎng)設(shè)計(jì)
        4.2.1 波長(zhǎng)設(shè)計(jì)的基本思想
        4.2.2 仿真實(shí)驗(yàn)
    4.3 均勻稀疏陣列的自適應(yīng)波束形成算法
        4.3.1 自適應(yīng)波束形成算法的基本原理
        4.3.2 仿真實(shí)驗(yàn)
    4.4 無(wú)模糊目標(biāo)定位方法
        4.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：4032376