【摘 要】
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本文首先阐述了电子侦察中的雷达目标的识别任务的重要性,由于现代战争中雷达及各种导弹武器的大量使用,形成了复杂的、多变的、具有严重威胁的电子对抗环境,雷达的任务除了
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本文首先阐述了电子侦察中的雷达目标的识别任务的重要性,由于现代战争中雷达及各种导弹武器的大量使用,形成了复杂的、多变的、具有严重威胁的电子对抗环境,雷达的任务除了测量目标的距离、方位和仰角,而且还包括测量目标的速度,以及从目标回波中获得更多有关目标的信息,然后利用这些信息对目标进行识别分类,并针对目标特性采取不同的行动措施,最大程度的保护自己,使自己在现代战争中处于优势地位。分析了国内的雷达目标识别技术,大部分还停留在对雷达传来的目标信号直接进行识别数据库的匹配的阶段,这种方法对识别数据库的工作量要求十分大,而且效率比较低。针对这种情况,本文提出了一种在原来雷达识别数据库系统基础上,引入BP神经网络、模糊聚类和数据融合等先进理论技术的三层雷达目标识别系统,基本思路是:首先通过神经网络对雷达探测到的目标信号进行威胁级别的分类,对威胁级别高的目标信号首先进行识别数据库匹配,并首先对其做出相应的反应以有效的抓住战机;同时,对神经网络无法识别分类的不常见目标信号,进行模糊聚类,对大量信号中相同类型的目标识别出其种类的个数和特征参数中心,降低了与数据库进行匹配识别的工作量,提高了系统的识别效率,同时也能使系统识别数据库得到了更新;最后,对各个分机的雷达数据信号利用D-S证据理论进行数据融合,得到一个可信度较高的结果。对该系统的三层结构在MATLAB下进行的仿真试验,从理论上论证了该系统能解决强噪声环境下的大数据量雷达信号识别的问题,是一种切实可行的方法。
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