导读:本文包含了阵列处理论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:阵列,可编程,信号处理,工科,方向,多普勒,创新能力。
阵列处理论文文献综述
梁昕[1]（2019）在《雷达脉冲阵列信号的处理和波达方向分析》一文中研究指出基于雷达系统的目标跟踪和导航技术在舰船领域具有重要的意义,起到目标探测、定位与导航等作用。而雷达信号的处理技术保障了雷达的精度,是雷达探测领域的研究重点。本文研究的对象是一种雷达脉冲阵列信号的分析技术,首先对雷达脉冲阵列进行了数学建模,并分析雷达脉冲阵列信号的方向特性,基于经验模态分解技术对雷达脉冲阵列信号的波达方向及传递特性进行分析与仿真,对于改善舰船雷达系统的精度有重要作用。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年22期）
马晓峰,张家沂,宋硕硕,孔繁,盛卫星[2]（2019）在《基于高速交换网络的软件化宽带数字阵列处理架构》一文中研究指出针对宽带数字阵列雷达系统的特点,提出了一种以高速路由交换网络与高速点对点数据传输网络为基础的标准化、模块化、可扩展和可重构的软件化通用宽带数字阵列处理架构,并结合某宽带数字阵列雷达系统的实际需要,详细论述了系统的组成、控制信息和海量数据传输的方式、相关功能实现方案和实测验证结果。该系统实现方案可以有效地提高宽带数字阵列雷达系统软硬件协同开发效率,便于新技术快速应用以及雷达系统功能性能的灵活扩展和提升。(本文来源于《现代雷达》期刊2019年10期）
周成伟,郑航,顾宇杰,王勇,史治国[3]（2019）在《互质阵列信号处理研究进展：波达方向估计与自适应波束成形》一文中研究指出阵列信号处理是雷达领域各类应用的核心技术之一。近年来,互质阵列的提出打破了传统方法受限于奈奎斯特采样速率这一瓶颈,其稀疏布设的阵列结构和互质欠采样的信号处理方式大幅降低了系统所需的软硬件开销,为当前不断提升的实际应用需求提供了理论基础和技术前提。鉴于其在自由度、分辨率及计算复杂度等方面的性能优势,互质阵列信号处理的理论和技术研究受到了国内外学者的广泛关注。该文分别从波达方向估计和自适应波束成形这两个阵列信号处理领域的基本问题出发,介绍了互质阵列信号处理方向的研究进展。在互质阵列波达方向估计方面,该文总结了互质子阵分解方法和虚拟阵列信号处理方法等两类典型技术路线,并以此为基础介绍了压缩感知和无网格化技术在低复杂度和超分辨估计等方面的最新研究工作。在互质阵列波束成形方面,该文剖析了其与互质阵列波达方向估计问题的区别与联系,并介绍了面向互质阵列的高效鲁棒自适应波束成形设计方法。该文旨在通过对互质阵列信号处理研究前沿的分类归纳和总结,探讨各类方法的优势和未来的研究方向,为其在雷达等领域的产业需求和实际应用提供理论和技术参考。(本文来源于《雷达学报》期刊2019年05期）
时晨光,汪飞[4]（2019）在《“新工科”背景下高等院校研究生《阵列信号处理》课程教学改革探索》一文中研究指出在教育部推进"新工科"研究与实践的背景下,本文以高等院校研究生《阵列信号处理》课程为例,分析现阶段该课程在教学过程中存在的不足,通过整合理论教学内容、构建研究性与创新性的教学模式、改革课程考核内容与考核方式等具体措施,探索以"新工科"人才培养为导向的课程教学改革方法,以满足"新工科"专业的课程建设。改革后的课程有效提高了学生的学习积极性,能够提升学生的创新能力和工程实践能力,为电子信息类等其他工科专业的教育教学改革提供了借鉴。(本文来源于《教育现代化》期刊2019年79期）
时晨光,周建江[5]（2019）在《基于“新工科”建设的高等院校研究生《阵列信号处理》双语课程教学方法改革浅谈》一文中研究指出《阵列信号处理》双语课程是电子信息与电气信息类研究生的一门重要的专业课程。然而,随着信号处理技术的飞速发展,知识与技术更新迭代的速度越来越快,传统的阵列信号处理已难以满足"新工科"的建设需求。本文在对高等院校研究生《阵列信号处理》双语课程总结和反思的基础上,指出了目前课程教学中存在的问题。然后,提出了该课程教学方法改革的具体措施,探索以"新工科"人才培养为导向的课程教学改革方法。最后,以研究生为调查对象,对教学方法改革后的课程教学效果进行了问卷调查和分析。研究表明,改革后的课程有效促进了师生互动,使学生在学习课程核心概念的同时,提高了科研能力和工程创新能力。本文所提的高等院校研究生《阵列信号处理》双语课程教学方法改革不仅能够适应"新工科"的建设需求,也为电子信息类等其他工科专业的研究生教育教学改革提供了借鉴。(本文来源于《教育现代化》期刊2019年71期）
肖迪[6]（2019）在《论现场可编程门阵列的数字信号处理算法》一文中研究指出随新型的纳米技术的全面应用,现场可编程门阵列在功耗、性能以及成本等方面有质的飞跃,因此具备了更为广泛的应用的条件;同时,随着互联网时代的到来,要求处理的数字信号量呈几何型递增,同时数字信号具有较强的繁琐性复杂性,因此需要大量的并行处理。而现场可编程门阵列可(本文来源于《电子世界》期刊2019年16期）
桂宇风,饶伟[7]（2019）在《基于张量分解的二维互质矢量传感器阵列信号处理》一文中研究指出提出了一类二维互质矢量传感器阵列及其张量处理方法,以提高阵列自由度及信号波达角(Direction of arrival,DOA)估计性能。新阵列并非是二维互质标量传感器阵列的简单扩展,而是针对新阵列的高维信号数据,提出了一种新的基于张量代数理论的建模和处理方法。分析表明:针对一个具有4M~2+N~2-1(其中M和N互为质数)个矢量传感器(阵元)的二维互质阵列,利用其接收信号的高维二阶统计量,可将该阵列转换成一个具有(MN+M+N-1)~2个虚拟矢量传感器(阵元)的均匀矩形阵列(Uniform Rectangular Array,URA)。为充分利用增加的阵元数来提高阵列的可辨识性和信号的DOA估计精度,还给出了该URA对应的张量模型及处理方法,并最终借助张量分解实现了信号DOA及极化参数估计。仿真实验证明了新方法的有效性。(本文来源于《南昌工程学院学报》期刊2019年04期）
翟栋晨,陈泽宗,佘高淇,王子寒[8]（2019）在《基于数字信号处理和可编程逻辑门阵列的S波段雷达主板设计》一文中研究指出为了提高S波段微波多普勒雷达系统的控制精度与接收性能,同时将控制与接收融合到一起,基于数字信号处理和可编程逻辑门阵列(DSP+FPGA)设计了S波段系统雷达主板,其作为雷达系统中的控制与接收中心,可以根据上位机命令产生精准的时序控制信号,同时对中频回波信号进行采样、下变频、存储和上传等。通过后期性能测试,雷达主板产生的时序控制信号精准,接收性能良好,灵敏度达-94 dBm,无杂散动态范围达50 dB,闭环测试下,在输入中频回波信号幅度为-17 dB时,多普勒谱信噪比达70 dB,因此设计的雷达主板完全满足S波段多普勒雷达系统的要求。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年17期）
陈娇[9]（2019）在《基于超声相控阵列的油气井出砂信号处理方法研究》一文中研究指出出砂监测是一种了解油气井出砂状况的重要方式,对出砂的效果、成本和油气井的产量有很大的影响。传统的出砂监测方法传感器与管道夹角固定,受流体流速影响较大。在监测气井出砂时,由于气带砂流速较快,砂粒撞击管壁的方向与水平面的夹角较小;而监测油井出砂时,由于油带砂流体速度较慢,砂粒撞击管壁的方向与水平面夹角较大。因此,在监测油气井出砂时,需要根据流体流速的变化不断调整传感器与管壁的夹角。但是,传统的油气井出砂监测信号处理方法是基于时域和频域的滤波方法,无法解决此问题,因此提出了基于超声相控阵列的油气井出砂信号处理方法。该方法是以阵列信号处理方法为基础,首先根据超声相控阵列的近场波达方向估计理论,检测砂粒撞击管壁的主要方向,并通过将接收阵列导向至该区域实现出砂信号的空域滤波。在此基础上,结合已有的出砂信号分析方法,在空域、频域和时域叁维对出砂信号进行联合滤波,提高出砂信号的信噪比,最终根据信号的振幅实时反演出砂量。具体内容是:(1)建立了基于超声相控阵列的理论模型,通过Matlab仿真得出出砂监测系统的近场聚焦模型;(2)在近场聚焦奇数阵列传感器模型基础上,推导出近场聚焦偶数阵列传感器的通用模型;(3)研究了聚焦超声相控阵列的空域滤波算法,即判断砂粒撞击管壁的区域(波达方向);(4)研究了波束形成算法,分析了超声波的功率谱,通过功率谱图能够分辨出砂粒撞击管壁的具体方位;(5)为了提高系统的精确性,分析了影响系统精确度的因素,包括传感器阵元数量、传感器相邻阵元的间距、近场聚焦的焦距、信号频率的影响、信号波瓣的影响等;(6)考虑到系统的可携带性,优选出合适的传感器大小和阵元数量;(7)为该系统搭建了基于LabVIEW的出砂监测软件,使现场施工分辨出砂监测区域更直观。在各功能研究的基础上,利用实验室已有的出砂监测平台,进行出砂监测试验。通过试验发现,所述的基于超声相控阵列的油气井出砂信号处理方法能够在不移动传感器的情况下,通过扫描管道各个区域的方式,即可实现不同流速下的自适应高精度出砂量估计,并且累计出砂量值与给定出砂量值偏差在5%以内,达到了较高的监测精度。(本文来源于《西安石油大学》期刊2019-06-12）
李婷婷[10]（2019）在《稀疏阵列微波成像高分辨率处理算法研究》一文中研究指出微波成像技术是一种主动的航天、航空遥感手段,具有全天时、全天候工作的特点。在环境保护、灾害监测、海洋观测、资源勘探、军事侦察等方面有着广泛的应用,目前已成为高分辨率对地观测和全球资源管理的重要手段之一。合成孔径雷达叁维成像(Three-Dimensional Synthetic Aperture Radar Imaging,3D-SAR)是在常规二维SAR成像基础上发展起来的一种新型微波成像技术。基于稀疏阵列天线的3D-SAR成像技术是实现3D-SAR高分辨成像的重要方式之一,稀疏阵列3D-SAR成像技术降低了系统的成本和复杂度,基于压缩感知的稀疏阵列3D-SAR成像技术有效抑制了跨航向的旁瓣,提高了成像质量,因此成为近些年来SAR领域研究的热点之一。本文主要针对阵列优化和稀疏成像算法展开研究,主要研究工作如下:1、介绍了幂级数多项式法的基本原理和步骤,分析了该方法的优点和局限性,介绍了压缩感知的基本原理及常见的几种压缩感知的方法,分析了几种方法的优缺点。研究了3D-SAR成像的几何模型和信号模型,给出了发射信号表达式,并从发射信号的表达式推导出了回波信号的表达式,然后详细分析了叁个维度的分辨特性。2、研究了两种常规阵列天线下视3D-SAR的成像算法。首先研究了叁维距离多普勒(Range Doppler,RD)算法,给出了叁维RD算法的流程图,并根据流程图详细推导了该算法叁个维度进行聚焦处理的公式,对算法进行了点目标仿真来验证算法的有效性。然后研究了叁维后向投影(Back-Projection,BP)成像算法,给出了该算法的流程图,简要介绍了该算法的思想,给出了该算法的多普勒相位补偿因子,并用仿真实验对算法的有效性进行了验证,给出了点目标的叁维立体图、每个维度的截面图和响应函数,分析了叁个维度的分辨特性。3、发展了一种阵列优化方法和一种稀疏阵列下视3D-SAR成像算法。第一种,首先通过幂级数多项式法对阵列进行优化,根据本文介绍的步骤计算出发射阵列和接收阵列的数目,然后结合叁维BP算法进行验证,通过仿真实验验证天线阵列优化的结果,将该结果与满阵的仿真结果作比较;第二种,基于压缩感知的稀疏天线阵列下视3D-SAR成像算法,天线阵列随机进行稀疏,以本文介绍的常规天线阵列下视3D-SAR成像算法为基础,运用正交匹配追踪算法对跨航向数据进行重构,利用点目标仿真实验进行算法验证,给出了点目标的叁维立体图,并取出两个点目标详细分析,给出了这两个点目标叁个维度的截面图和响应函数,并对成像结果进行了详细分析。(本文来源于《内蒙古工业大学》期刊2019-06-01）
阵列处理论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对宽带数字阵列雷达系统的特点,提出了一种以高速路由交换网络与高速点对点数据传输网络为基础的标准化、模块化、可扩展和可重构的软件化通用宽带数字阵列处理架构,并结合某宽带数字阵列雷达系统的实际需要,详细论述了系统的组成、控制信息和海量数据传输的方式、相关功能实现方案和实测验证结果。该系统实现方案可以有效地提高宽带数字阵列雷达系统软硬件协同开发效率,便于新技术快速应用以及雷达系统功能性能的灵活扩展和提升。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
阵列处理论文参考文献
[1].梁昕.雷达脉冲阵列信号的处理和波达方向分析[J].舰船科学技术.2019
[2].马晓峰,张家沂,宋硕硕,孔繁,盛卫星.基于高速交换网络的软件化宽带数字阵列处理架构[J].现代雷达.2019
[3].周成伟,郑航,顾宇杰,王勇,史治国.互质阵列信号处理研究进展：波达方向估计与自适应波束成形[J].雷达学报.2019
[4].时晨光,汪飞.“新工科”背景下高等院校研究生《阵列信号处理》课程教学改革探索[J].教育现代化.2019
[5].时晨光,周建江.基于“新工科”建设的高等院校研究生《阵列信号处理》双语课程教学方法改革浅谈[J].教育现代化.2019
[6].肖迪.论现场可编程门阵列的数字信号处理算法[J].电子世界.2019
[7].桂宇风,饶伟.基于张量分解的二维互质矢量传感器阵列信号处理[J].南昌工程学院学报.2019
[8].翟栋晨,陈泽宗,佘高淇,王子寒.基于数字信号处理和可编程逻辑门阵列的S波段雷达主板设计[J].科学技术与工程.2019
[9].陈娇.基于超声相控阵列的油气井出砂信号处理方法研究[D].西安石油大学.2019
[10].李婷婷.稀疏阵列微波成像高分辨率处理算法研究[D].内蒙古工业大学.2019
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