导读:本文包含了一维散射中心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:中心,模型,目标,点数,微波,算法,函数。
一维散射中心论文文献综述
袁仕继,高勋章,金光虎,王宏强[1]（2011）在《基于状态空间模型的雷达目标一维散射中心参数估计》一文中研究指出复杂雷达目标回波可看成是多散射中心回波的合成。首先建立了雷达目标回波的状态空间模型,然后利用超分辨方法估计一维散射中心的参数。在此基础上提出了一种基于状态空间的散射点数估计方法,该方法能够嵌入状态空间分析方法中,在进行超分辨分析的同时获取目标散射点数的精确估计,最后利用经典雷达回波模型对该方法进行了仿真实验验证。仿真结果表明,该方法能有效地提取一维散射中心参数并估计出散射点数,且具有良好的抗噪性。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2011年04期）
梁华强,何明一,张麟兮,李南京[2]（2009）在《基于共轭酉ROOT-MUSIC的一维散射中心提取算法》一文中研究指出提出一种新的共轭酉Root-Music算法,并应用于雷达目标的一维散射中心提取。通过合成复观测数据及其共轭,有效利用共轭数据信息,提高一维散射中心分辨率。利用前后向空间平滑修正技术,构造中心复共轭对称矩阵,使其具备厄尔米特特性,通过酉变换使前后向自相关矩阵映射为实值矩阵,进行实值分解,提高计算效率。理论分析和仿真结果表明该算法在提高分辨率的同时有效降低了运算量。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2009年11期）
秦敬喜,胡磊,周剑雄,付强[3]（2009）在《基于叁维散射中心模型的一维距离像识别》一文中研究指出提出了基于叁维散射中心模型的两种距离像识别思路,第一种利用全姿态叁维散射中心模型恢复各个姿态下的距离像模板并训练分类器,将待识别距离像通过训练后的分类器完成识别;另一种思路将全姿态叁维散射中心模型向各个视线方向投影得到一维散射中心模板,采用特征提取方法从待识别距离像中提取一维散射中心特征并与散射中心模板匹配完成识别。由于训练数据或匹配模板都由叁维散射中心模型实时生成,因此这两种方法都大大节省了存储空间。采用暗室测量数据和电磁计算数据对两种思路分别进行了仿真试验,结果验证了方法的有效性。(本文来源于《雷达科学与技术》期刊2009年01期）
樊萍,景占荣[4]（2008）在《雷达目标一维散射中心识别特征提取研究》一文中研究指出针对雷达目标高分辨一维距离像在目标识别中存在计算量和存储量过大的问题,研究了基于一维散射中心的目标识别特征。在使用矩阵束法提取散射中心的基础上,定义了散射中心阶数、散射中心相对位置和中心矩叁个平移不变特征用于目标识别,较好地描述了目标散射特性。叁类目标外场实测数据的识别试验结果显示,相对于单一特征的目标识别,综合上述叁个特征的识别不但能获得更好的目标识别率,而且识别结果对高斯白噪声不敏感。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2008年12期）
付耀文,贾宇平,庄钊文[5]（2006）在《基于一维散射中心匹配的雷达目标识别》一文中研究指出本文提出了一种新的基于目标一维散射中心匹配的雷达目标识别方法.该方法在计算两目标匹配函数之前,先根据目标尺寸大小在目标中心附近设定一个距离窗,将位于此距离窗以外的散射中心剔除,以减轻目标区域以外虚假散射中心的影响.对剩下的目标散射中心,根据两目标散射中心之间的距离,对目标之间的散射中心配对,然后定义两目标的匹配函数为所有配对散射中心的“匹配能量”和与两目标所有散射中心能量和的比值.对五类目标缩比模型的外场测量数据进行分类识别实验,结果表明该方法具有良好的目标识别能力,而且对加性高斯白噪声和雷达带宽不敏感.(本文来源于《电子学报》期刊2006年03期）
吕玉增,刘永祥,曹敏,黎湘,庄钊文[6]（2006）在《基于遗传算法的一维散射中心提取研究》一文中研究指出该文提出了一种基于遗传算法的雷达目标一维散射中心提取方法并给出了适用条件。它采用非衰减指数和 模型与CLEAN方法,将每个散射中心的提取转化为一个非线性优化问题,并利用遗传算法进行优化求解。仿真结 果表明,相对于传统的FFT方法和Prony方法,该文提出的一维散射中心估计方法在准确性、鲁棒性和分辨力等 方面具有优势。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2006年01期）
王洋,陈建文,刘中[7]（2005）在《适于一维散射中心识别的模糊分类器》一文中研究指出该文研究了雷达目标一维散射中心的提取及其特性,针对一维散射中心的特点,提出了一种基于模糊分布的分类器。该分类器对特征矢量长度没有一致性要求,并可根据测试样本灵活选择训练样本,有效地解决了以一维散射中心为特征的识别问题。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2005年05期）
一维散射中心论文开题报告
（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：
提出一种新的共轭酉Root-Music算法,并应用于雷达目标的一维散射中心提取。通过合成复观测数据及其共轭,有效利用共轭数据信息,提高一维散射中心分辨率。利用前后向空间平滑修正技术,构造中心复共轭对称矩阵,使其具备厄尔米特特性,通过酉变换使前后向自相关矩阵映射为实值矩阵,进行实值分解,提高计算效率。理论分析和仿真结果表明该算法在提高分辨率的同时有效降低了运算量。
（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。
一维散射中心论文参考文献
[1].袁仕继,高勋章,金光虎,王宏强.基于状态空间模型的雷达目标一维散射中心参数估计[J].系统工程与电子技术.2011
[2].梁华强,何明一,张麟兮,李南京.基于共轭酉ROOT-MUSIC的一维散射中心提取算法[J].系统仿真学报.2009
[3].秦敬喜,胡磊,周剑雄,付强.基于叁维散射中心模型的一维距离像识别[J].雷达科学与技术.2009
[4].樊萍,景占荣.雷达目标一维散射中心识别特征提取研究[J].系统工程与电子技术.2008
[5].付耀文,贾宇平,庄钊文.基于一维散射中心匹配的雷达目标识别[J].电子学报.2006
[6].吕玉增,刘永祥,曹敏,黎湘,庄钊文.基于遗传算法的一维散射中心提取研究[J].电子与信息学报.2006
[7].王洋,陈建文,刘中.适于一维散射中心识别的模糊分类器[J].电子与信息学报.2005
论文知识图
