【摘 要】
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在现代军事战争中,弹道导弹的攻击距离远,打击速度快,机动性能好,具有强大的战略威慑能力。弹道导弹的飞行过程一般分为初始段、中段和再入段这三个阶段。其中,中段飞行一般在大气层外,时间比较长,也是对目标进行识别的最佳时期。我国现阶段装备的雷达主要为窄带雷达,窄带雷达的探测距离远,能够适应多种天气环境全天候工作,是防御系统中重要的预警和探测设备,在目标识别和跟踪探测中发挥着不可替代的作用。本文以中段飞行
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在现代军事战争中,弹道导弹的攻击距离远,打击速度快,机动性能好,具有强大的战略威慑能力。弹道导弹的飞行过程一般分为初始段、中段和再入段这三个阶段。其中,中段飞行一般在大气层外,时间比较长,也是对目标进行识别的最佳时期。我国现阶段装备的雷达主要为窄带雷达,窄带雷达的探测距离远,能够适应多种天气环境全天候工作,是防御系统中重要的预警和探测设备,在目标识别和跟踪探测中发挥着不可替代的作用。本文以中段飞行的弹道导弹弹头为研究对象,以估计平底锥结构的弹头目标微动和结构参数为目的,通过时频分析方法分析弹头目标的微多普勒信息,分别提出基于瞬时微多普勒信息和基于卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）的锥体弹头目标微动和结构参数估计方法,为后续雷达目标识别和拦截打下基础。本文主要通过以下几部分来介绍空间锥体目标微动和结构参数估计方法:第一部分包括本文第一章和第二章,第一章主要介绍了弹道目标研究的背景、国内外研究现状,第二章介绍了锥体目标的回波特性和理论微多普勒频率表达式的推导以及时频分析理论。第二部分为本文第三章,主要研究了基于微多普勒信息估计的锥体目标微动和结构参数估计方法。首先介绍了同步压缩小波变换的理论,重点分析了从目标的时频分布图中提取目标的瞬时微多普勒频率的方法。用该方法分别提取了进动和章动锥体目标的瞬时微多普勒频率。然后根据提取出的瞬时微多普勒频率对锥体弹头目标的微动和结构参数进行估计。还介绍了一种基于空间映射的参数估计优化方法。第三部分为本文第四章,主要研究了基于卷积神经网络的锥体目标微动和结构参数估计。首先介绍了CNN的基本框架包括卷积层、池化层和激活函数等,重点推导了神经网络的正向和反向传播过程。详细介绍了本文所使用的神经网络的结构和利用神经网络的回归模型对弹头目标进行微动和结构参数的估计的方法。通过实验仿真验证该方法的有效性。接着在目标进动周期变化的场景中使用CNN来估计锥体目标的结构和微动参数以及分析噪声对网络性能的影响。第四部分为本文第五章,对全文的工作进行了总结并对后续工作进行了展望。
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