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认知雷达技术研究进展

2021-12-26钱增波

科学与信息化 2021年11期
关键词:蝙蝠猎物波形

钱增波

南京长江电子信息产业集团有限公司 江苏 南京 210038

1 认知雷达概念

据资料显示,国际著名信号处理专家在2006年对认知雷达技术进行了详细的分析与讨论,其主要来源于对蝙蝠回声定位系统、认知的研究与讨论,于此对关于认知雷达技术的相关概念与含义进行论述,并对人和蝙蝠的认知过程进行分析[1]。

通过研究可以发现,无论是人类还是蝙蝠都能够根据反馈出来的信息产生感知,并以此为标准对自身的行为进行有效的控制。同时,利用先验知识来调整自己的行为和活动,从而实现对外部环境的良好控制。据了解,蝙蝠具有回声定位能力,能够对外界环境进行准确的感知,另外,蝙蝠还能够通过自身所具备的回声定位能力确定猎物的最终位置。蝙蝠在捕猎时,会利用回声定位系统为猎物的位置、状态进行具体的确定,主要的确定方式是通过不同频率波形的发出对目标进行搜索与跟踪。无论是猎物的寻找阶段,还是猎物锁定,蝙蝠会对声波进行具体的改变。比如:在猎物的寻找阶段,声波为低频、长波;猎物出现以后,声波就会改变为高频、短周期;蝙蝠在锁定猎物后,声波的频率、波形会再次出现改变,从而适应猎物的变化,对其发出攻击。在这一阶段,蝙蝠不再关注猎物特征,而是将关注点放置到猎物的飞行高度以及飞行轨迹上。

受蝙蝠回声定位的启发,提出了关于认知雷达的概念。然后,雷达专家利用现代科学技术将接收和产生的电磁波组合成一个系统设备,利用其他区域感知环境并相互传递信息。同时,将先验知识应用到实际的系统中,调整系统参数,最终实现对所需研究目标的自适应检测。

2 认知雷达关键技术的研究进展

2.1 波形最优化

波形优化技术主要包括两个方面,第一是波形的选择,第二是波形的优化。波形选择主要指的是雷达在停止工作时,对实际的波形进行相应的设计,并对波形的参数值、波形库等进行具体的设计与选择;当雷达正处于工作状态时,波形的选择就是根据当前实际情况选择出最为合适的波形与参数;所谓波形的设计优化指的是根据当前环境设计自适应波形或设置波形参数;雷达工作时,波形选择实际上是必需的,波形优化是在有限的系统中使系统性能最大化。系统性能用不同性能标准的代价函数表示。在优化过程中,以目标函数为基础,形成一定的性能指标。在雷达工作过程中,参考函数可分为:目标检测阶段、识别阶段、跟踪阶段以及成像阶段。其中目标的检测阶段包括了对概率、时间、信号的检测,另外,对于杂波的相关性、多普勒频率的平均偏差系数等都需要进行十分详细的检测。

2.2 自适应波形技术

到目前为止,波形优化技术已有近50年的发展历史,并逐渐形成了一套成熟的理论技术、方法。认知雷达的自适应性能为波形技术的发展奠定基础[2]。笔者在对自适应性波形技术进行相关参考文献研究后,对自适应波形技术创新进行详细分析讨论,主要包括以下几个方面:

(1)贝叶斯法:该方法常常作用于对目标检测、跟踪和识别的自适应波形设计;

(2)滤波理论:国外专家在针对海杂波环境的目标检测问题上,以此时的回波信号为参考,采用期望极大值法估计散斑的协方差矩阵,从而抑制和检测下一次辐射的杂波。

2.3 自制操作与管理

在对远程情况进行收集感知信息中,雷达是其中重要手段之一。在实现认知功能独立工作系统技术中,自治操作与管理技术是其中的重点部分。

(1)自适应技术和智能算法将被引入到认知雷达的大部分模块中。然而,这些算法在独立工作时并不能达到预期的性能。为了提高其性能,实现工作效率的优化,必须将各种独立的功能结合起来,相互渗透;

(2)人与雷达组成的工作系统中,人能够参与的部分越来越少,甚至是整个工作系统都不需要人为参与,由雷达本身建立闭环系统,最终实现目标。前提在于保证雷达具备推理、判断、思考和决策的能力[3]。

3 认知雷达的未来发展趋势

随着我国科学技术的不断发展、进步,在关于认知雷达技术的发展与研究上已经取得了相应的成果。但是,关于真正的认知雷达系统还没有研发出来,仅仅是处于理论的研究阶段。对于认知雷达系统的实际功能等还处于较为模糊的阶段。无论是认知雷达系统的出现形式,还是出现时间都需要进行进一步的研究与讨论。根据当前的技术水平以及认知雷达的相关性能,在未来的发展方向上大多是以智能信息网络化与多功能化为主。

目前,关于相控阵天线技术已经得到了非常明显且迅速的发展与进步。通过计算机优势的利用,能够对波束捷变进行迅速、快捷的完成,最终实现认知雷达的多目标检测、跟踪与定位。随着社会环境的不断变化,多功能相控阵雷达通过自身认知能力的使用,对资源的管理优化提供帮助,从而推动科学技术的进一步发展与进步[4]。

4 结束语

综上,认知雷达技术属于先进技术之一,当前的发展已经逐步进入到目标状态。在未来的认知雷达技术发展趋势上,信息网络化势必会成为主要的发展趋势之一。因此,在未来的认知雷达技术发展上应当根据实际情况对认知雷达中相关技术进行不断完善与优化,实现进一步的完善、优化。

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