基于支持向量机的飞机运动模式识别研究

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时间:2019-03-20

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1、绩3击种成丈香4FELECTRONANDT巨CHNOLOGYOFCHINAUNICSCIENCEIVERSITYO硕±学位论文IMASTERTHESIS砖‘i‘幽-\藻<\..^V.'与rX—權;\/.:.\■3H^论文题目基于支持向量机的飞机运动模式识别研究 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄专业电路与系统学科.續号201321020116{;学作暑旌名李忠凰7'-t捲替教师唐广副敬授独剑性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及

2、取得的研究成果。据我所知,陈了文中特别加标注和致谢的地方夕h论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或化书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。r月作者签名日期;么/fc日;奪怎鼠如年论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘,レ允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可ッ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、缩印或扫描,可采用影印等复制手段保

3、存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定))作者签名;幸怎宫,导师签名:.日期:克4年^月/店日分类号密级注1UDC学位论文基于支持向量机的飞机运动模式识别研究(题名和副题名)李忠恩(作者姓名)指导教师唐广副教授电子科技大学成都(姓名、职称、单位名称)申请学位级别硕士学科专业电路与系统提交论文日期2016.5.16论文答辩日期2016.5.19学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月30日答辩委员会主席评阅人注1:注明《国际十进分类法UDC》的类号。RESEARCHONAIRCRAFTMOTIONPATTERNRECOGNITIONBASEDONSUP

4、PORTVECTORMACHINEAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:CircuitsandSystemsAuthor:LiZhongenAdvisor:AssociateProf.TangGuangSchool:SchoolofElectronicEngineering摘要摘要在现今信息化战争中,利用一切探测感知手段探测出有用信息变得至关重要,信息越充足,对制定战略越有帮助,越容易掌握战争中的主动权,并最终赢得胜利。由于电子干扰技术在现代化战争中也得到了广泛应用,因此如何

5、对抗电子干扰,识别出电子干扰源,做出正确的应对战略具有重要意义。为了应对敌方的电子干扰,需要对雷达信号处理相关技术进行更深入的研究然后探索新的方法来解决问题。无源雷达具有隐蔽性好、生存力强等优点,而目前基于无源雷达的目标探测和定位都是根据多站点来解决的,本文为了探索新的方式来处理目标识别问题,研究单个地基无源雷达接收来自飞行过程中机载雷达发射的直达电磁波信号,提出将时频分析和支持向量机结合的方法来处理该信号以正确识别飞机运动模式。本文的研究内容只是对有源干扰的电子干扰机识别的一部分,作为理论研究,主要针对的是对远距离的、机载雷达为全向天线的飞机运动模式的识别,考虑了匀速直线运动、匀速圆周运动、

6、匀速椭圆跑道运动和匀速8字形轨迹运动这四种运动模式。具体工作如下:(1)以匀速直线运动模式、匀速圆周运动模式、匀速椭圆跑道运动模式和匀速8字形轨迹运动模式这四种运动模式,根据雷达方程和实际飞机飞行速度、电磁波载频、立体空间相对位置、噪声等模拟雷达接收机接收信号。(2)在飞机飞行过程中,由于其相对于无源雷达接收站的径向速度在时刻变化,所产生的多普勒频移也会随时间改变,以此为出发点,采用对非平稳信号具有良好分析效果的时频分析方法:希尔伯特-黄变换(HHT),对接收机接收到的电磁信号进行分析,研究不同运动模式下其多普勒频率变化规律。(3)根据不同运动模式下多普勒频率时频谱特点及总体经验模态分解(EE

7、MD)的分解特性,提出以本征模函数的能量占比作为特征向量,然后采集多组样本数据,通过模式识别算法支持向量机(SVM)学习训练最后识别,判断出飞机的运动模式属于哪一种。本文最终通过单个地基无源雷达接收的来自飞行过程中机载雷达发射的直达电磁波信号,结合时频分析和支持向量机的方法完成了对匀速直线运动、匀速圆周运动、匀速椭圆跑道运动和匀速8字形轨迹运动的正确识别,识别率达86.25%,为电子干扰机的识别提

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