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摘要在现代电子战争中，拖曳式雷达有源诱饵干扰作为一种新型的干扰方式，其在电子对抗领域中具有重要的应用价值。本论文开展了相关研究和仿真。
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论文第一章介绍了拖曳式雷达诱饵原理、类型。在第二章中，详细讨论了目标特性，包括多普勒特征和微动多普勒特征、极化特征、RCS序列统计特征。并对载机和诱饵的多普勒特征和微动多普勒特征、极化特征、RCS序列统计特征进行MATLAB仿真，提出了切割脉冲后延法,均能有效识别出载机和诱饵33929
论文中第三章，在融合识别过程中，采用Bayes数据融合方法，初级融合了x波段垂直极化与水平极化下的两个文度的数据，提高了诱饵的识别率。在初级融合的基础上，将RCS特性与多普勒特性进行二级融合，诱饵的识别率短时间内就可达到100%。
关键字 拖曳式雷达诱饵 目标特性 识别 数据融合
毕业论文设计说明书外文摘要
Title Towed Radar Decoy Recognition and Data Fusion Technology
Abstract
In modern electronic warfare, towed radar active decoy jamming as a new way of interference is an effective method to counter the seeker of pulsed Doppler radar, which has important application value in the field of electronic counter measures, the paper carried out the research and simulation.
In the first chapter, the paper introduces the principle, the type and the development of the towed radar decoy.In the second chapter, the characteristics of target Doppler, the characteristics of the micro - Doppler, the polarization and the statistical features of RCS sequences are discussed in detail.And the Doppler characteristics and micro Doppler features, polarization characteristic,
RCS sequence statistical characteristics, with whose MATLAB simulation, can effectively identify the loading machine and bait,The method of cutting pulse continuation is presented, which can effectively identify the carrier and the bait too.
Paper in the third chapter, in fusion recognition process, primary fusion of the two dimensions of X band vertical polarization and horizontal polarization data can improve the bait recognition rate with the Bayesian data fusion method.Based on the primary fusion, senior integration of features of RCS and Doppler and
the recognition rate of the bait can be reached 100% in a short time.
Keywords towed radar decoy recognition simulation data fusion
目 次
1 引言 1
1.1作用原理 1
1.2 诱饵类型 2
1.2.1 绳缆拖曳式雷达诱饵 2
1.2.2 光纤拖曳式诱饵 3
1.2.3 拖曳式复合诱饵 4
1.3 拖曳式雷达诱饵的特点 5
1.3.1可对雷达跟踪系统造成角度欺骗 5
1.3.2在速度和角度上不可分辨 5
1.3.3输出功率压制 5
1.3.3诱饵与目标信号时间存在延迟 5
1.3.4 雷达诱饵对光学探测系统无效 5
1.4 拖曳式雷达诱饵技术难点及今后发展 6
1.5 本章小结 7
2 目标特征识别 8
2.1 目标主要特征 8
2.2 特征提取方法 9
2.2.1 目标多普勒特征提取 9
2.2.2目标极化特征提取 13
2.2.3 基于RCS序列的目标特征提取 17
2.2.4脉冲后沿切割 19
2.3 本章小结 20
3融合特征识别 21
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