导读:本文包含了高距离分辨雷达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:距离,步进,回波,相位,频率,脉冲,线性。
高距离分辨雷达论文文献综述
陈剑彪,孙华燕,赵融生,孔舒亚,赵延仲[1]（2019）在《基于距离分辨的激光雷达技术研究进展》一文中研究指出激光雷达是对空间目标进行远距离高精度探测、跟踪监视的重要技术手段之一,基于距离分辨的激光雷达探测系统相比于传统的成像系统,具有整体结构简单、受大气干扰小等特点。国内外研究机构对该技术领域开展了大量研究,主要介绍了高分辨率回波探测及反射断层成像激光雷达的发展现状,总结和比较了国内外在理论算法、仿真分析、实验测试及实际应用等方面的进展,分析了二者的技术特点,展望了其发展前景。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2019年08期）
胡靖[2]（2017）在《基于统计建模的雷达目标高距离分辨回波识别方法研究》一文中研究指出由于雷达目标的高距离分辨回波是宽带雷达目标散射点子回波沿雷达视线方向(LOS)的投影的迭加,包含雷达目标的尺寸及散射点的分布等丰富的雷达目标结构信息,并且具有易于获取和处理简单等优势,因此逐渐成为雷达自动目标识别(RATR)领域的研究热点。此前,各种针对雷达目标高距离分辨回波的基于贝叶斯定理的统计识别方法已被提出。但是目前提出的统计识别方法大都使用的是雷达目标的高距离分辨回波复信号取模得到的高分辨距离像(HRRP)数据,这样将导致雷达目标识别系统的识别性能受到限制。实际上,雷达高距离分辨回波复信号样本中的相位和幅度一样,也代表了雷达目标一定的结构信息。为了利用雷达高距离分辨回波样本中的相位信息改善识别系统的性能,本文以自适应高斯分类器(AGC)和因子分析模型(FA)为例,将实数域内基于高斯分布假设的统计模型推广到复数域对雷达高距离分辨回波复信号进行统计建模。并且,重点研究了基于复高斯分布假设的统计模型在噪声背景下的稳健识别问题,实现了一种自适应噪声稳健目标识别算法,该噪声稳健识别算法解决了上述复高斯模型模型与低信噪比测试样本的失配问题。典型的基于贝叶斯定理的统计识别方法有最大相关系数法(MCC)、主成分分析(PCA)模型和上述自适应高斯分类器(AGC)以及因子分析(FA)模型等。利用这些统计识别方法对雷达高分辨距离像进行统计建模,在训练样本数充足时可以获得较好的识别性能,但是在小样本条件下的识别率不够理想。此前,一种基于多任务因子分析模型的雷达目标高分辨距离像识别方法被提出,改善了小样本条件下统计模型的识别性能。但是该多任务因子分析模型与其它典型统计识别方法一样均属于无监督模型,并没有利用对分类有益的雷达目标高分辨距离像数据本身的类别标签信息。针对上述不足,本文提出一种基于标签辅助因子分析模型的雷达高分辨距离像目标识别方法,将目标数据的类别标签信息和多任务学习思想统一在贝叶斯框架下,以改善小样本情况下识别系统的识别性能。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-05-01）
张琨锋,洪光烈,徐显文,胡以华,舒嵘[3]（2012）在《宽调谐激光雷达亚毫米级距离分辨的实现方法》一文中研究指出分析了单相干通道的宽调谐激光雷达虽具有超大带宽但不能实现符合理论值的距离高分辨率的原因,以及导致非线性调频相位误差的因素。构建了解决这一难题的双相干通道宽调谐激光雷达系统,啁啾带宽在THz量级,引入了具有固定延时的参考通道,采用了有效的信号处理方法,从参考通道中提取出相位误差,再利用此相位误差数据自适应地补偿掉目标通道中的相位误差。实验结果证明,该系统将距离分辨率由米级提高到了200μm左右,接近理论值120μm,实现了低至100 pW的最小可利用回波功率。且即使目标通道和参考通道的延时不相等时,该方法仍有效。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2012年10期）
黄扬帆,谭晓衡,王保华[4]（2012）在《LFMCW雷达距离分辨力的分析及改善》一文中研究指出为了提高线性调频连续波(linear frequency modulation continuous wave,LFMCW)雷达的距离分辨力,一方面提出了一种"八段交叉"开环校正法对调频线性度进行校正,另一方面根据基于FFT的LFMCW雷达实际距离分辨力与带宽和频率分辨率的关系,选择2GHz大带宽和4 096点FFT运算,并且计算频率时避开差频信号的不规则区域,截取规则区域内的数据进行运算。仿真和测试实验都表明经过上述处理后的雷达距离分辨力得到一定的改善。(本文来源于《重庆大学学报》期刊2012年08期）
林云,司锡才,张振[5]（2008）在《一种高距离分辨低截获概率雷达信号性能分析》一文中研究指出首先分析步进频率雷达信号实现高分辨率的优缺点,在此基础上设计了一种改进的步进频率信号-参差脉冲重复间隔步进频率信号,然后分析了该信号的处理过程。与步进频率信号在高速目标下成像失真相比,参差脉冲重复间隔步进频率信号的多普勒性能有了很明显的改善。最后分析了参差脉冲重复间隔步进频率信号的低截获概率特性。(本文来源于《航天电子对抗》期刊2008年06期）
陆鹏程,郑禹[6]（2007）在《提高综合脉冲孔径雷达距离分辨力的新方法》一文中研究指出综合脉冲孔径雷达(SIAR)是一种新型米波分布阵体制雷达。由于工作在米波段,所以工作带宽受到限制。SIAR应用线性调频与二相码组合而成的新型混合脉冲信号可以获得宽带信号,从而获得高距离分辨力。对其进行了仿真和分析。(本文来源于《舰船电子对抗》期刊2007年03期）
范晓波,张永杰,王俊,李少洪[7]（2006）在《基于多处理器高距离分辨力雷达算法并行实现》一文中研究指出介绍了一个用于跟踪高速目标的基于8片ADSP-TS201 TigerSHARC处理器的实时信号处理机的并行实现.讨论了并行处理机整体结构设计,包括处理器间拓扑结构、通信、同步与控制等.实现并行系统的一个关键是将应用问题优化映射到目标处理机硬件的各个并行部件中,文中在考虑算法复杂度、可分解度、并行度的同时,综合处理机平台处理能力、实时性、处理器间通信量及运算负载的平衡性等因素,实现了算法流程到硬件平台的高效映射.在此基础上,重点研究了系统级、运算级和指令级的并行流水线设计方法,分析了利用SIMD(Single InstructionMultiple Data),静态超标量,BTB(Branch TargetBuffer)等并行结构和处理机制对并行汇编指令进行高效的优化.实际的校飞试验验证了该处理机设计与实现方法的有效性、实时性和可靠性.(本文来源于《北京航空航天大学学报》期刊2006年09期）
马凡妮[8]（2006）在《高距离分辨雷达目标检测方法研究》一文中研究指出高距离分辨雷达较低分辨雷达能提供更多的目标结构信息,是现代军用雷达装备的重要发展方向之一,在目标检测、目标成像和目标识别等方面有极其广阔的应用前景。由于高距离分辨雷达目标和杂波回波的特殊性,信号检测也存在一些新的技术问题,如非瑞利杂波背景下的扩展目标检测问题。迄今为止,还没有一种成熟的高距离分辨雷达信号检测方法。本文针对高距离分辨雷达目标检测开展研究,主要完成了以下几方面的工作:(1)分析了高距离分辨雷达目标和杂波回波特征,在此基础上分别研究了高距离分辨雷达目标和杂波的回波模型,分析了不同俯仰角、不同方位角以及不同姿态下目标回波模型的变化,并建立了线性调频脉冲压缩雷达的杂波模型。(2)分析了瑞利杂波背景下的低分辨雷达恒虚警检测方法,讨论了适用于高距离分辨雷达的双门限检测方法,研究了非瑞利杂波背景下的双门限检测方法,并采用蒙特卡罗仿真分析其检测性能。(3)改进了噪声背景下的单脉冲径向积累恒虚警检测方法,使之适应于非瑞利杂波背景,并采用蒙特卡罗仿真比较分析了该方法与双门限检测方法的性能。(4)研究了目标和杂波的分形特性,深入研究了基于分形的雷达信号检测方法,分析了不同滑窗长度、不同信杂比和杂波背景变化情况对回波分形维数的影响,采用蒙特卡罗仿真分析该检测器的性能。仿真研究结果表明,采用双门限检测和单脉冲径向积累检测都能很好的利用高距离分辨雷达的特点进行目标检测,而单脉冲径向积累检测方法在低信杂比下比双门限检测方法更具有优势。基于分形的雷达信号检测在杂波背景变化及信杂比变化时受到的影响不大,在高距离分辨雷达检测中也具有良好的检测性能。(本文来源于《电子科技大学》期刊2006-04-01）
刘晓宏[9]（2006）在《高距离分辨成像雷达的信号分析与处理》一文中研究指出在成像技术的发展中，高距离分辨率是关键技术之一，高距离分辨要求系统有大的瞬时带宽，这对后续信号的处理如发射、接收、以及采样等的要求较高，系统硬件实现困难。步进频率技术运用多个窄脉冲来合成宽带信号，由于其发射和接收的是窄脉冲信号，合成后又具有与宽带宽信号相同的高距离分辨能力，因此降低了对硬件实现的要求。本文从步进频率技术的基本原理出发，推导了运用窄脉冲来合成宽带宽信号的处理方法和基本步骤，针对雷达和目标之间的相对运动，提出了进行相对径向运动补偿的方法，进而把合成带宽技术应用于高距离分辨SAR成像中，针对载机沿航向的运动，分别在正侧视和大斜视情况下提出了进行运动补偿的方法，并给出了实验仿真和实测数据处理结果，在文章的最后，针对目标的高速运动对合成带宽的影响，提出对其进行补偿的方法，并给出了实验仿真结果。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2006-01-01）
陈黎霞[10]（2005）在《高距离分辨雷达目标特征提取的参数化方法》一文中研究指出本文围绕国家自然科学基金项目“基于几何散射理论提取高距离分辨雷达目标特征方法研究”(项目编号:60272059),针对高距离分辨雷达像的特征提取的参数化方法及其相关问题作了一些粗浅的研究。 论文首先简单介绍了雷达目标识别技术的发展状况,特征提取是雷达目标识别的关键环节。然后在下面两章研究了Relax算法和匹配追踪算法。Relax算法具有提取参数精度高,数值可靠,对散射点的选择具有一定的鲁棒性等优点,但是此算法是基于简单散射点模型的,没有利用HRRP中含有散射点的几何形状这一特征信息。匹配追踪算法比较简便逼近效果较好,但是超完备词典的选择比较困难,且它使用贪心算法,在每一步迭代都力图尽量捕捉信号的能量,因此算法的主要缺点是计算量过于庞大。 为充分利用HRRP中散射中心的几何特征信息,并避免匹配追踪算法中基函数选择的困难,基于几何散射理论,本文采用GTD模型,在数值计算上借鉴Relax算法思想,给出了提取目标散射中心位置、强度以及几何形状参数信息的RIP算法思想,尝试开辟一个特征提取和目标识别的新思路。并结合ISAR外场实测数据及计算机模拟高距离分辨雷达回波数据进行了大量的仿真试验。(本文来源于《郑州大学》期刊2005-05-01）
高距离分辨雷达论文开题报告
（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：
由于雷达目标的高距离分辨回波是宽带雷达目标散射点子回波沿雷达视线方向(LOS)的投影的迭加,包含雷达目标的尺寸及散射点的分布等丰富的雷达目标结构信息,并且具有易于获取和处理简单等优势,因此逐渐成为雷达自动目标识别(RATR)领域的研究热点。此前,各种针对雷达目标高距离分辨回波的基于贝叶斯定理的统计识别方法已被提出。但是目前提出的统计识别方法大都使用的是雷达目标的高距离分辨回波复信号取模得到的高分辨距离像(HRRP)数据,这样将导致雷达目标识别系统的识别性能受到限制。实际上,雷达高距离分辨回波复信号样本中的相位和幅度一样,也代表了雷达目标一定的结构信息。为了利用雷达高距离分辨回波样本中的相位信息改善识别系统的性能,本文以自适应高斯分类器(AGC)和因子分析模型(FA)为例,将实数域内基于高斯分布假设的统计模型推广到复数域对雷达高距离分辨回波复信号进行统计建模。并且,重点研究了基于复高斯分布假设的统计模型在噪声背景下的稳健识别问题,实现了一种自适应噪声稳健目标识别算法,该噪声稳健识别算法解决了上述复高斯模型模型与低信噪比测试样本的失配问题。典型的基于贝叶斯定理的统计识别方法有最大相关系数法(MCC)、主成分分析(PCA)模型和上述自适应高斯分类器(AGC)以及因子分析(FA)模型等。利用这些统计识别方法对雷达高分辨距离像进行统计建模,在训练样本数充足时可以获得较好的识别性能,但是在小样本条件下的识别率不够理想。此前,一种基于多任务因子分析模型的雷达目标高分辨距离像识别方法被提出,改善了小样本条件下统计模型的识别性能。但是该多任务因子分析模型与其它典型统计识别方法一样均属于无监督模型,并没有利用对分类有益的雷达目标高分辨距离像数据本身的类别标签信息。针对上述不足,本文提出一种基于标签辅助因子分析模型的雷达高分辨距离像目标识别方法,将目标数据的类别标签信息和多任务学习思想统一在贝叶斯框架下,以改善小样本情况下识别系统的识别性能。
（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。
高距离分辨雷达论文参考文献
[1].陈剑彪,孙华燕,赵融生,孔舒亚,赵延仲.基于距离分辨的激光雷达技术研究进展[J].红外与激光工程.2019
[2].胡靖.基于统计建模的雷达目标高距离分辨回波识别方法研究[D].西安电子科技大学.2017
[3].张琨锋,洪光烈,徐显文,胡以华,舒嵘.宽调谐激光雷达亚毫米级距离分辨的实现方法[J].红外与激光工程.2012
[4].黄扬帆,谭晓衡,王保华.LFMCW雷达距离分辨力的分析及改善[J].重庆大学学报.2012
[5].林云,司锡才,张振.一种高距离分辨低截获概率雷达信号性能分析[J].航天电子对抗.2008
[6].陆鹏程,郑禹.提高综合脉冲孔径雷达距离分辨力的新方法[J].舰船电子对抗.2007
[7].范晓波,张永杰,王俊,李少洪.基于多处理器高距离分辨力雷达算法并行实现[J].北京航空航天大学学报.2006
[8].马凡妮.高距离分辨雷达目标检测方法研究[D].电子科技大学.2006
[9].刘晓宏.高距离分辨成像雷达的信号分析与处理[D].西安电子科技大学.2006
[10].陈黎霞.高距离分辨雷达目标特征提取的参数化方法[D].郑州大学.2005
论文知识图
