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      一種頻率步進(jìn)雷達(dá)引信速度補(bǔ)償方法

      文檔序號(hào):6183379閱讀:494來(lái)源:國(guó)知局
      一種頻率步進(jìn)雷達(dá)引信速度補(bǔ)償方法
      【專利摘要】本發(fā)明提供了一種頻率步進(jìn)雷達(dá)引信速度補(bǔ)償方法,包括:將波形熵與免疫科隆選擇算法進(jìn)行結(jié)合,以波形熵為搜索的親和度函數(shù),并以速度補(bǔ)償準(zhǔn)則為約束條件,采用免疫克隆選擇算法完成搜索,以實(shí)現(xiàn)頻率步進(jìn)雷達(dá)引信一維距離像速度補(bǔ)償。所述速度補(bǔ)償準(zhǔn)則包括對(duì)一次相位項(xiàng)進(jìn)行補(bǔ)償?shù)淖畲笏俣茸兓瘑卧?、以及二次相位?xiàng)相位變化不超過(guò)時(shí)一維距離像不失真條件。
      【專利說(shuō)明】一種頻率步進(jìn)雷達(dá)引信速度補(bǔ)償方法
      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [0001]本發(fā)明涉及雷達(dá)信號(hào)處理【技術(shù)領(lǐng)域】,更具體地說(shuō),本發(fā)明涉及一種頻率步進(jìn)雷達(dá)引信速度補(bǔ)償方法。
      【背景技術(shù)】
      [0002]頻率步進(jìn)雷達(dá)信號(hào)的速度補(bǔ)償方法很多,主要方法有時(shí)域互相關(guān)法、頻域互相關(guān)法、循環(huán)補(bǔ)償法、最小波形熵法等?,F(xiàn)有技術(shù)也提出了其他很多方法,但大多由上述方法衍生而來(lái)。
      [0003]時(shí)域互相關(guān)法是利用兩組回波數(shù)據(jù)互相關(guān)函數(shù),求出目標(biāo)在兩幀之間的走動(dòng)距離,進(jìn)而利用走動(dòng)距離和目標(biāo)速度之間的關(guān)系來(lái)估計(jì)目標(biāo)速度的,在速度估計(jì)范圍內(nèi),該方法能夠獲得較好的速度估計(jì)值,并且具有較好的抗噪聲和雜波干擾。
      [0004]頻域互相關(guān)法是基于兩組回波數(shù)據(jù)互相關(guān)函數(shù)在零時(shí)刻的值建立目標(biāo)速度估計(jì)模型,速度補(bǔ)償精度較高。循環(huán)補(bǔ)償法則是假定速度在給定的區(qū)間變化的條件下,對(duì)一維距離像進(jìn)行速度補(bǔ)償?shù)囊环N方法,該方法的目標(biāo)函數(shù)是信噪比SNR,在循環(huán)結(jié)束后,比較目標(biāo)函數(shù)的值,選出該函數(shù)值最大的距離像作為輸出,速度精確估計(jì)值,依賴于速度步進(jìn)量。
      [0005]最小波形熵法是一種閉環(huán)迭代算法,將衡量隨機(jī)變量不確定性的熵引申用于衡量一個(gè)信號(hào)的能量沿其參數(shù)軸的發(fā)散程度,并定義一個(gè)波形熵,在速度軸上搜索該波形熵的全局最小值對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)值,即目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù),估計(jì)精度隨信噪比SNR的降低而明顯降低。
      [0006]在上述速度補(bǔ)償方法中,每種方法都有其固有的缺點(diǎn),如時(shí)域互相關(guān)法受逆快速傅里葉變化長(zhǎng)度的影響較大,雖然能通過(guò)補(bǔ)零來(lái)減小估計(jì)誤差,但付出的代價(jià)卻是增大系統(tǒng)的計(jì)算量;頻域互相關(guān)法雖精度高,但不模糊測(cè)速范圍小,僅適用于彈目相對(duì)運(yùn)動(dòng)速度小的交會(huì)情況;循環(huán)速度補(bǔ)償法除受速度步進(jìn)量大小的限制外,還受所需補(bǔ)償速度值是否為速度步進(jìn)量的整數(shù)倍的影響;最小波形熵法計(jì)算量大,實(shí)時(shí)性較差,且存在局部最小值。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0007]從頻率步進(jìn)脈沖高分辨處理的角度來(lái)看,要用到不同周期子脈沖的相位信息,而目標(biāo)在各個(gè)周期之間的運(yùn)動(dòng)會(huì)使子脈沖回波的相位發(fā)生變化。相位的變化對(duì)子脈沖本身沒(méi)有影響,但是在后面的合成處理中,它會(huì)破壞脈沖序列的相位關(guān)系,造成一維距離像輸出產(chǎn)生誤差。從頻率步進(jìn)波形模糊特性上來(lái)看,也需要解決這一問(wèn)題。“距離——速度”耦合是頻率步進(jìn)脈沖體制不可回避的問(wèn)題,因此彈目之間徑向相對(duì)速度所產(chǎn)生的多普勒效應(yīng)對(duì)目標(biāo)一維距離像有非常大的影響,即波形發(fā)散,峰值降低,其程度與彈目相對(duì)速度大小有關(guān),相對(duì)速度越大波形發(fā)散越嚴(yán)重,峰值降低越多,從而使距離分辨率下降越大;峰值位置產(chǎn)生時(shí)移,彈目相對(duì)速度越大,產(chǎn)生的時(shí)移越大;模糊函數(shù)時(shí)間軸切割圖形與sine函數(shù)相比進(jìn)一步失真,而且主峰加寬,其程度均與彈目相對(duì)速度大小有關(guān),速度越大,失真越嚴(yán)重;使信噪比降低,影響檢測(cè)效果。[0008]因此,本發(fā)明旨在解決由于彈目徑向相對(duì)速度引起的上述問(wèn)題,而解決問(wèn)題的關(guān)鍵就是速度補(bǔ)償,即利用目標(biāo)波形的最小波形熵進(jìn)行速度補(bǔ)償,速度補(bǔ)償準(zhǔn)則為約束條件,并將波形熵與免疫科隆選擇算法進(jìn)行結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)頻率步進(jìn)雷達(dá)引信的速度補(bǔ)償。
      [0009]具體地說(shuō),對(duì)于頻率步進(jìn)脈沖信號(hào),彈目相對(duì)速度越大,主瓣脈沖展寬、旁瓣電平抬高、波形趨于平坦,波形熵越大,彈目相對(duì)速度越小,波形銳化度越高,波形熵越小。當(dāng)彈目徑向相對(duì)速度補(bǔ)償誤差為零時(shí),波形熵達(dá)到最小,此時(shí)得到的速度估計(jì)值為最佳速度補(bǔ)償值。但最小波形熵法是一種迭代算法,其計(jì)算量大,實(shí)時(shí)性較差,且在局部區(qū)域進(jìn)行。因此,在本發(fā)明中,將波形熵與免疫科隆選擇算法有效結(jié)合,以波形熵為搜索的親和度函數(shù),并以速度補(bǔ)償準(zhǔn)則為約束條件,采用免疫克隆選擇算法完成搜索,可減少計(jì)算量,加快搜索速度,從而滿足引信實(shí)時(shí)性要求、引戰(zhàn)良好配合的要求、及對(duì)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)精確打擊的要求。
      [0010]本發(fā)明提供了一種頻率步進(jìn)雷達(dá)引信速度補(bǔ)償方法,其中,將波形熵與免疫科隆選擇算法進(jìn)行結(jié)合,以波形熵為搜索的親和度函數(shù),并以速度補(bǔ)償準(zhǔn)則為約束條件,采用免疫克隆選擇算法完成搜索,以實(shí)現(xiàn)頻率步進(jìn)雷達(dá)引信一維距離像速度補(bǔ)償。
      [0011]優(yōu)選地,所述速度補(bǔ)償準(zhǔn)則包括對(duì)一次相位項(xiàng)進(jìn)行補(bǔ)償?shù)淖畲笏俣茸兓瘑卧?、以及二次相位?xiàng)相位變化不超過(guò)時(shí)一維距離像不失真條件。
      [0012]優(yōu)選地,采用免疫克隆選擇算法完成搜索包括:
      [0013]第一步驟,用于初始化個(gè)體,產(chǎn)生一個(gè)初始化個(gè)體;
      [0014]第二步驟,用于初始化種群,由初始化個(gè)體,通過(guò)變異產(chǎn)生第一代種群;
      [0015]第三步驟,用于計(jì)算各種群個(gè)體的親和度,將其值從大到小排列,且將多個(gè)親和度值最大的個(gè)體放入記憶庫(kù)中;
      [0016]第四步驟,用于從記憶庫(kù)中取出經(jīng)第三步驟排序后的多點(diǎn)采樣值,對(duì)其進(jìn)行克隆復(fù)制,親和度值最大的個(gè)體克隆的個(gè)數(shù)也相應(yīng)最多,然后根據(jù)親和度值從大到小排序;
      [0017]第五步驟,用于將克隆的個(gè)體進(jìn)行變異,從而獲得新的抗體群落;
      [0018]第六步驟,用于計(jì)算個(gè)體之間的親和度,在個(gè)體之間相似度超過(guò)閾值的個(gè)體中只保留親和度值最高的一個(gè)個(gè)體,其余從種群中排除,然后重新排序,并用親和度最高的多個(gè)個(gè)體替代原記憶庫(kù)中的個(gè)體;
      [0019]第七步驟,在滿足引信實(shí)時(shí)性要求和速度補(bǔ)償準(zhǔn)則的指導(dǎo)下,判斷是否滿足速度補(bǔ)償精度要求,如果不滿足精度要求,則重復(fù)執(zhí)行第二步驟至第六步驟;如果滿足速度補(bǔ)償精度要求,則搜索結(jié)束。
      [0020]優(yōu)選地,所述頻率步進(jìn)雷達(dá)引信速度補(bǔ)償方法用于具有多模戰(zhàn)斗部的空地巡飛彈。
      [0021]優(yōu)選地,所述頻率步進(jìn)雷達(dá)引信速度補(bǔ)償方法用于裝載頻率步進(jìn)雷達(dá)引信的導(dǎo)彈。
      【專利附圖】

      【附圖說(shuō)明】
      [0022]結(jié)合附圖,并通過(guò)參考下面的詳細(xì)描述,將會(huì)更容易地對(duì)本發(fā)明有更完整的理解并且更容易地理解其伴隨的優(yōu)點(diǎn)和特征,其中:
      [0023]圖1示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的采用免疫克隆選擇算法完成搜索的步驟。[0024]需要說(shuō)明的是,附圖用于說(shuō)明本發(fā)明,而非限制本發(fā)明。注意,表示結(jié)構(gòu)的附圖可能并非按比例繪制。并且,附圖中,相同或者類似的元件標(biāo)有相同或者類似的標(biāo)號(hào)。
      【具體實(shí)施方式】
      [0025]為了使本發(fā)明的內(nèi)容更加清楚和易懂,下面結(jié)合具體實(shí)施例和附圖對(duì)本發(fā)明的內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)描述。
      [0026]為實(shí)現(xiàn)頻率步進(jìn)雷達(dá)引信一維距離像的速度補(bǔ)償,并滿足補(bǔ)償精度和實(shí)時(shí)性要求,本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例提出一種速度補(bǔ)償方法,其中可采取下述手段之一或者下述手段的組合:
      [0027](I)結(jié)合克隆選擇、免疫、最小波形熵思想,以最小波形熵為親和函數(shù),速度補(bǔ)償準(zhǔn)則為約束條件,免疫科隆選擇進(jìn)行局部、全局搜索,實(shí)現(xiàn)頻率步進(jìn)雷達(dá)引信一維距離像速度補(bǔ)償;
      [0028](2)在結(jié)構(gòu)上采用“初始種群產(chǎn)生一親和度函數(shù)評(píng)價(jià)一種群個(gè)體信息交換——新種群產(chǎn)生”的循環(huán)過(guò)程,以尋求速度估計(jì)的最優(yōu)解,且較好的群體多樣性使群體中的某些個(gè)體能夠跳出局部最優(yōu),更有效地達(dá)到全局最優(yōu)解;
      [0029](3)設(shè)置了速度補(bǔ)償準(zhǔn)則,即設(shè)置了對(duì)一次相位項(xiàng)進(jìn)行補(bǔ)償?shù)淖畲笏俣茸兓瘑卧?、以及二次相位?xiàng)相位變化不超過(guò)η /2時(shí)一維距離像不失真條件;
      [0030](4)加入了克隆選擇因子,對(duì)速度信息集合進(jìn)行選取,可以得到充分體現(xiàn)速度信息的最小集合,減少了運(yùn)算量,同時(shí)搜索解空間中的一系列的點(diǎn),這使得它的搜索速度大大加快;
      [0031](5)該速度補(bǔ)償方法是通過(guò)回波采樣空間的擴(kuò)張和壓縮,將局部搜索和全局搜索結(jié)合起來(lái)實(shí)現(xiàn)問(wèn)題的求解,即將一個(gè)低維的問(wèn)題轉(zhuǎn)化到更高維空間(擴(kuò)張)去解決,然后將結(jié)果投影到低維空間(壓縮)中,從而`獲得對(duì)問(wèn)題更全面的認(rèn)識(shí),克服了傳統(tǒng)方法搜索范圍小的缺點(diǎn);
      [0032](6)引入了克隆選擇擴(kuò)增、克隆刪除、克隆變異等思想,這不僅使親合度高的優(yōu)秀抗體能夠獲得較大的克隆規(guī)模,提高了速度補(bǔ)償精度,而且能加快方法的收斂速度,更好地滿足引信實(shí)時(shí)性要求;
      [0033]<【具體實(shí)施方式】>
      [0034]本發(fā)明【具體實(shí)施方式】以具有多模戰(zhàn)斗部的空地巡飛彈為應(yīng)用背景,該巡飛彈的戰(zhàn)斗部是一種多用途/可選擇EFP戰(zhàn)斗部,這種戰(zhàn)斗部可以根據(jù)攻擊目標(biāo)類型的不同,通過(guò)引信系統(tǒng)起爆方式的選擇,分別形成攻擊重型裝甲目標(biāo)的長(zhǎng)延展桿、攻擊輕型裝甲目標(biāo)的空氣穩(wěn)定的單個(gè)EFP和攻擊中軟目標(biāo)(如雷達(dá)系統(tǒng)、器材、人員等)的多個(gè)EFP。因此,針對(duì)不同的攻擊目標(biāo),要求引信對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類識(shí)別,故而選擇不同的起爆方式。
      [0035]為實(shí)現(xiàn)引信對(duì)目標(biāo)的分類識(shí)別,采用步進(jìn)頻雷達(dá)引信對(duì)目標(biāo)的一維距離成像。但是,由于彈目之間存在徑向相對(duì)速度,嚴(yán)重影響了成像質(zhì)量,需要對(duì)其進(jìn)行速度補(bǔ)償,同時(shí)考慮引信對(duì)實(shí)時(shí)性的嚴(yán)格要求。為了精確補(bǔ)償彈目徑向相對(duì)速度,同時(shí)減少計(jì)算量,提高估計(jì)速度,本發(fā)明以波形熵為搜索的親和度函數(shù),采用免疫克隆選擇算法來(lái)完成搜索。




      [0036]假設(shè)離散化信號(hào)波形序列為
      【權(quán)利要求】
      1.一種頻率步進(jìn)雷達(dá)引信速度補(bǔ)償方法,其特征在于,將波形熵與免疫科隆選擇算法進(jìn)行結(jié)合,以波形熵為搜索的親和度函數(shù),并以速度補(bǔ)償準(zhǔn)則為約束條件,采用免疫克隆選擇算法完成搜索,以實(shí)現(xiàn)頻率步進(jìn)雷達(dá)弓I信一維距離像速度補(bǔ)償。
      2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的頻率步進(jìn)雷達(dá)引信速度補(bǔ)償方法,其特征在于,所述速度補(bǔ)償準(zhǔn)則包括對(duì)一次相位項(xiàng)進(jìn)行補(bǔ)償?shù)淖畲笏俣茸兓瘑卧⒁约岸蜗辔豁?xiàng)相位變化不超過(guò)時(shí)一維距離像不失真條件。
      3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的頻率步進(jìn)雷達(dá)引信速度補(bǔ)償方法,其特征在于,采用免疫克隆選擇算法完成搜索包括: 第一步驟,用于初始化個(gè)體,產(chǎn)生一個(gè)初始化個(gè)體; 第二步驟,用于初始化種群,由初始化個(gè)體,通過(guò)變異產(chǎn)生第一代種群; 第三步驟,用于計(jì)算各種群個(gè)體的親和度,將其值從大到小排列,且將多個(gè)親和度值最大的個(gè)體放入記憶庫(kù)中; 第四步驟,用于從記憶庫(kù)中取出經(jīng)第三步驟排序后的多點(diǎn)采樣值,對(duì)其進(jìn)行克隆復(fù)制,親和度值最大的個(gè)體克隆的個(gè)數(shù)也相應(yīng)最多,然后根據(jù)親和度值從大到小排序; 第五步驟,用于將克隆的個(gè)體進(jìn)行變異,從而獲得新的抗體群落; 第六步驟,用于計(jì)算個(gè)體之間的親和度,在個(gè)體之間相似度超過(guò)閾值的個(gè)體中只保留親和度值最高的一個(gè)個(gè)體,其余從種群中排除,然后重新排序,并用親和度最高的多個(gè)個(gè)體替代原記憶庫(kù)中的個(gè)體; 第七步驟,在滿足引信實(shí)時(shí)性要求和速度補(bǔ)償準(zhǔn)則的指導(dǎo)下,判斷是否滿足速度補(bǔ)償精度要求,如果不滿足精度要求,則重復(fù)執(zhí)行第二步驟至第六步驟;如果滿足速度補(bǔ)償精度要求,則搜索結(jié)束。
      4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的頻率步進(jìn)雷達(dá)引信速度補(bǔ)償方法,其特征在于,所述頻率步進(jìn)雷達(dá)引信速度補(bǔ)償方法用于具有多模戰(zhàn)斗部的空地巡飛彈。
      5.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的頻率步進(jìn)雷達(dá)引信速度補(bǔ)償方法,其特征在于,所述頻率步進(jìn)雷達(dá)引信速度補(bǔ)償方法用于裝載頻率步進(jìn)雷達(dá)引信的導(dǎo)彈。
      【文檔編號(hào)】G01S7/41GK103558596SQ201310567505
      【公開(kāi)日】2014年2月5日 申請(qǐng)日期:2013年11月14日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月14日
      【發(fā)明者】胡秀娟 申請(qǐng)人:上海電機(jī)學(xué)院
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