【摘 要】
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环境杂波严重影响着雷达性能,对雷达杂波的建模与仿真是雷达研制工作中的重要组成。逼真性、灵活性、通用性是杂波模拟技术的三大重要性能指标,传统通过真实数据确定统计模型再进行杂波仿真模拟的方法不仅损失了逼真性,而且其通用性也较低,因此需要提出新的高性能模拟技术来弥补传统方法的不足。本文针对雷达杂波生成模拟问题,采用基于生成对抗网络的深度学习方法,解决了传统雷达杂波模拟技术逼真度不足的问题,经过仿真验证表
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环境杂波严重影响着雷达性能,对雷达杂波的建模与仿真是雷达研制工作中的重要组成。逼真性、灵活性、通用性是杂波模拟技术的三大重要性能指标,传统通过真实数据确定统计模型再进行杂波仿真模拟的方法不仅损失了逼真性,而且其通用性也较低,因此需要提出新的高性能模拟技术来弥补传统方法的不足。本文针对雷达杂波生成模拟问题,采用基于生成对抗网络的深度学习方法,解决了传统雷达杂波模拟技术逼真度不足的问题,经过仿真验证表明深度学习方法生成的杂波相较传统模拟方法更加接近真实杂波数据,方法更具通用性。全文研究内容概括如下:（1）分析面杂波的产生机理,对常见的杂波功率谱模型和幅度分布模型进行说明,并给出各统计模型的波形图。研究了深度生成模型的方法,并分析了各个方法的利弊,阐明了选择GAN的原因。（2）深入研究了基于统计模型的杂波模拟方法,本文阐述了两种杂波模拟方法的基本框架,用零记忆非线性变换法分别对四种杂波分布做了仿真原理分析,并进行了仿真实现。从真实的数据中计算得到分布模型的估计参数,再通过拟合检验判断最适合的分布模型,最后通过分布模型的杂波模拟方法模拟杂波。这样的模拟方法解决了经验主义带来的问题,将使得模拟的杂波更接近真实环境中的杂波。（3）提出了基于WaveGAN的杂波模拟方法,本文设计了训练数据的处理流程,为杂波模型训练提供输入;对WaveGAN模型进行了优化,将其生成器中加入了批量归一化操作;与传统的基于统计模型的杂波模拟方法相比,基于WaveGAN的杂波模拟方法在MMD评价指标上的表现更好,表明该方法生成的杂波数据更加逼真。同时该方法的应用不局限于某特定场景环境,使得其通用性更强。（4）提出了基于Info-WaveGAN的条件控制杂波模拟方法,本文在WaveGAN模型的基础上,设计加入了info GAN的条件控制方法,解决了杂波生成模型的条件控制问题;使用one-shot向量编码分类表示不同海况杂波,条件训练生成了2～4级海况杂波。利用MMD指标对生成的不同海况杂波进行评价,基于Info-WaveGAN的条件控制杂波模拟方法对不同海况杂波的模拟均优于传统方法。
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