基于信号处理与模糊数学的相控阵雷达目标识别方法

本篇论文深入探讨了某相控阵雷达的目标识别技术研究，由宋谊强和刘利军两位作者在兰州大学通信与信息工程研究所进行。他们以现代信号处理理论和模糊数学作为基础，创新性地运用了傅立叶变换、梅林变换和马氏距离变换等高级数学工具，对雷达实测的雷达散射截面积(RCS)数据进行了深度分析和处理。 首先，论文介绍了雷达的基本特性，如X雷达属于L波段有源相控阵雷达，具有较大的作用距离（1500千米）和跟踪能力（同时跟踪10个目标）。然而，在实际操作中，多通道跟踪同一目标的现象频繁发生，导致资源浪费和跟踪效能受限。为了优化资源利用并提升识别准确性，研究者关注了雷达数据处理中的难点，如需要处理复杂的信噪比、距离、损耗等因素，以及可能存在的目标识别缺陷。 在获取RCS数据的过程中，作者利用雷达方程来测量目标的有效散射面积，强调了这些参数在不同跟踪条件下的动态变化。他们强调了对固定参数如天线增益、系统噪声温度等进行精确测量和标定的重要性，但同时也认识到这些参数的不确定性对识别结果的影响。 通过模糊数学的方法，论文提出了一种新的数据处理策略，即对实测数据进行模糊分类，旨在提高目标识别的准确性和鲁棒性。这种方法有效地解决了雷达多目标跟踪中的真假目标判断问题，提升了空域分布测量的可靠性，并为导弹突防性能评估提供了科学依据。此外，论文还指出，由于雷达在空间目标测控系统中的核心地位，准确识别和区分目标对于引导遥测和光学设备、确保关键目标如弹头的正确跟踪至关重要。 这篇论文通过对相控阵雷达实测数据的深度处理，探索了一种融合多种数学方法的目标识别策略，不仅有助于改进雷达资源管理，而且为提高空间目标识别的自动化水平提供了有价值的研究成果。这对于提升雷达系统的整体效能，特别是在复杂和动态的太空环境中，具有重要的实际应用价值。