一种基于神经网络的机载雷达射频隐身波形选择方法技术

本发明专利技术公开了一种基于神经网络的机载雷达射频隐身波形选择方法，包括建立机载雷达射频隐身发射波形选择集合Ω；定义机载雷达射频隐身波形选择目标函数；建立基于目标函数OF的机载雷达射频隐身波形选择模型；采用神经网络对机载雷达射频隐身波形进行选择。本发明专利技术方法不仅能够提升目标跟踪精度及机载雷达的射频隐身性能，而且可以有效降低计算耗时，提高运行效率。

A neural network based method for selecting the RF stealth waveform of airborne radar

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的机载雷达射频隐身波形选择方法
本专利技术属于雷达信号处理的
，具体涉及一种基于神经网络的机载雷达射频隐身波形选择方法。
技术介绍
随着电子对抗技术的快速发展，未来战斗机所面临的作战环境将会越来越严峻。特别是各种先进无源探测器的广泛使用，使得单纯依靠被动隐身技术已经不能完全保证战斗机的安全。机载雷达射频隐身(RadioFrequencyStealth,RFS)技术作为一种重要的主动隐身技术，通过缩减己方机载雷达设备的辐射特性来降低敌方无源探测设备的截获概率和截获距离，从而提升雷达系统的反侦察、反干扰能力，是保障战斗机先敌发现、先敌打击、先敌摧毁的重要手段。神经网络具有分布式、自组织和自学习特点，可以并行协同处理信息，完成信息的处理与存储。神经网络通过大量的学习，不断调整自身权重与阈值，具有智能特性。目前，神经网络技术已应用到雷达发射波形选择中，在降低计算耗时的同时，提升了雷达目标跟踪性能。然而，已有的研究成果虽然涉及基于神经网络的雷达波形选择问题，在预先设定的雷达发射波形库中，通过对雷达发射波形或波形参数进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于神经网络的机载雷达射频隐身波形选择方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)建立机载雷达射频隐身发射波形选择集合Ω；/n(2)定义机载雷达射频隐身波形选择目标函数；/n(3)建立基于目标函数OF的机载雷达射频隐身波形选择模型，并采用遍历法对模型进行求解；/n(4)采用神经网络对机载雷达射频隐身波形进行选择。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的机载雷达射频隐身波形选择方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)建立机载雷达射频隐身发射波形选择集合Ω；
(2)定义机载雷达射频隐身波形选择目标函数；
(3)建立基于目标函数OF的机载雷达射频隐身波形选择模型，并采用遍历法对模型进行求解；
(4)采用神经网络对机载雷达射频隐身波形进行选择。


2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的机载雷达射频隐身波形选择方法，其特征在于，步骤(1)中机载雷达射频隐身发射波形选择集合Ω中包括线性调频信号、高斯调制线性调频信号、巴克码信号、P1码、P2码、P3码和P4码。


3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的机载雷达射频隐身波形选择方法，其特征在于，步骤(2)中定义机载雷达射频隐身波形选择目标函数为：



其中，det[·]表示求矩阵的行列式值运算，Φk+1为k+1时刻机载雷达的发射波形，为k+1时刻的目标协方差矩阵，通过下式计算：



其中，M为目标运动模型总数目，为k+1时刻模型m的概率，为k+1时刻模型m的目标协方差矩阵，为k+1时刻模型m的目标状态，为k+1时刻的目标状态，即：





4.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：时晨光，王奕杰，丁琳涛，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32