【摘 要】
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随着现代科技的进步,防空系统对空中目标进行识别时,使用分布在不同位置,拥有不同观测角度的多种不同参数传感器成为可能。同时防空系统识别并打击有威胁空中目标后,也需要对打击命中率进行评估。本文从空中目标的一维距离像仿真出发,采用了深度学习方法,在多个参数不完全相同的雷达,即多传感器;每个传感器位于不同的位置拥有不同的观测角度,即多角度观测下基础上,进行了防空系统目标识别、打击后命中率评估两个阶段的研究
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随着现代科技的进步,防空系统对空中目标进行识别时,使用分布在不同位置,拥有不同观测角度的多种不同参数传感器成为可能。同时防空系统识别并打击有威胁空中目标后,也需要对打击命中率进行评估。本文从空中目标的一维距离像仿真出发,采用了深度学习方法,在多个参数不完全相同的雷达,即多传感器;每个传感器位于不同的位置拥有不同的观测角度,即多角度观测下基础上,进行了防空系统目标识别、打击后命中率评估两个阶段的研究。论文研究了四种空中目标:MG-15战斗机、F-22战斗机、J-20战斗机和S92直升机的电磁特性,提出并实践了空中目标一维距离像的仿真方案。首先是建立空中目标的3D模型,将其导入CADFEKO软件,仿真步进频率下空中目标全方位角的雷达散射特性,进而建立空中目标的静态一维距离像数据库。通过预设空中目标飞行轨迹从而推算雷达观测角,进而建立空中目标飞行过程中多传感器观测的一维距离像数据集。论文研究了空中目标一维距离像的时频分析方法,在基于空中目标的时频特征基础上,对比了多种Res Net模型在单传感器和多传感器融合识别中的性能,使用Res Net18网络进行了基于注意力机制的融合识别研究,有效提升了基于卷积神经网络的多传感器多角度融合识别性能。深入研究了胶囊网络的特点,在CIFAR-10数据集上研究了胶囊网络的改进方案,提出了Res Caps网络。该网络结合了Res Net和Caps Net的优点,在多传感器多角度融合识别任务中获得了明显优于典型卷积神经网络——Res Net18的优异性能。最后,利用前面的研究方法作为打击命中率评估系统的基础,进行了防空系统打击后命中率评估阶段的研究。分析了对空中目标进行打击命中率评估的理论基础,建立了空中目标的易损性模型,并进行了建模仿真,并将Res Caps应用于打击命中率评估中。经过验证,该打击命中率评估系统不仅能给出空中目标在打击后的命中概率,还可以准确的评估打击命中的毁伤等级。
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