导读:本文包含了平动补偿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:目标,多普勒,弹道,孔径,多普勒效应,图像,相位。
平动补偿论文文献综述
韩立珣,许丹,田波,冯存前,王业峰[1]（2019）在《基于Radon变换的弹道目标平动补偿》一文中研究指出弹道目标平动补偿有利于弹道目标微动参数提取。针对多散射点目标平动补偿的问题,提出了一种利用Radon变换对目标整体微多普勒曲线进行参数投影来达到平动参数估计的方法。对典型弹道目标进行了建模分析,得出了其散射点微动距离表达式。根据雷达信息对目标回波进行预补偿并对预补偿结果进行时频变换,再采用Radon变换对时频曲线进行参数投影,利用熵值法对投影得到的二维平面进行参数提取。利用提取的平动参数对回波进行平动补偿,仿真结果表明了上述方法的准确性。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2019年11期）
张凯,金林,侯颖妮[2]（2019）在《基于联合平动补偿的InISAR成像方法研究》一文中研究指出图像配准是干涉逆合成孔径雷达(InISAR)成像的关键步骤。针对传统InISAR叁维成像方法在图像配准步骤计算量过大、限制条件过多等问题,提出了一种基于联合平动补偿的InISAR叁维成像算法。该算法通过距离向和方位向的联合平动补偿,在得到二维逆合成孔径雷达(ISAR)图像的同时,完成了不同ISAR图像的精确配准。与传统的基于相关图像配准的叁维成像方法相比,该算法简单易行,计算效率更高。仿真结果验证了不同信噪比条件下该算法的有效性和稳健性。(本文来源于《现代雷达》期刊2019年04期）
许旭光,冯存前,苏于童,张文强[3]（2019）在《基于高阶模糊函数的进动目标平动补偿》一文中研究指出针对当前平动补偿算法存在的精度不高、稳定性较差的问题,提出了基于高阶模糊函数的进动目标平动补偿算法。该算法将平动引起的距离变化等效为叁阶多项式,通过对回波各阶模糊函数进行峰值搜索,实现对各阶平动参数和微动周期的有效估计,进而实现对平动的补偿。仿真实验验证表明,该算法能够实现精确稳定的补偿,为后续基于微多普勒的弹道目标特征提取打下基础。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2019年01期）
韩立珣,田波,冯存前,贺思叁[4]（2019）在《进动弹道目标平动补偿与分离》一文中研究指出弹道目标在中段高速运动时会造成微多普勒曲线的迭加折迭,此时传统的平动补偿方法并不适用于弹道目标。在分析进动锥体弹道目标各个散射点的频率特性后,发现曲线交点处的频率完全是由平动引起的。根据这一特性,提出一种利用时频图交点信息进行平动补偿的方法。首先,得到回波信号的时频骨架图;然后,采用基于双边滤波器的Harris角点检测方法提取出时频骨架中的角点进而得到时频图中的交点坐标;最后,利用交点坐标估计出平动参数进行平动补偿。针对传统Viterbi算法在曲线交点容易产生错误关联的问题,提出一种利用交点信息的分段Viterbi算法对补偿后的时频曲线进行分离。仿真实验验证了所提方法的有效性。(本文来源于《北京航空航天大学学报》期刊2019年07期）
顾福飞,傅敏辉,凌晓冬,张印[5]（2018）在《空间自旋目标平动补偿与微动特征提取方法》一文中研究指出针对空间自旋目标平动补偿与微动(m-D)特征提取问题,提出一种基于延时共轭相乘和微动分解的平动补偿与特征提取方法。该方法通过延时共轭相乘处理实现目标加速度估计,然后构建冗余的微动原子集,对加速度补偿后信号进行微动分解补偿,通过搜索补偿信号的最大谱峰获取目标的微动特征与速度信息。仿真试验表明,所提方法能够有效估计空间自旋目标的运动参数,并快速提取其微动特征。(本文来源于《宇航学报》期刊2018年12期）
李东,赵婷,宋伟,刘庆华,曾浩[6]（2018）在《一种低信噪比下稳健的ISAR平动补偿方法》一文中研究指出远距离小目标/隐身目标逆合成孔径雷达成像在目标检测系统中具有重要作用,然而由于回波信号存在信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)低等问题,使得传统基于距离包络对齐的平动补偿方法失效;导致后续初相校正和方位聚焦处理性能急剧下降.针对该问题,本文提出一种低信噪比下参数化平动补偿方法.首先,将回波信号建模为多成分的多项式相位信号,并通过挖掘运动目标上所有散射体具有相同的平动历程这一先验信息,利用相位差分(Phase Differencing,PD)和Keystone变换将目标上所有散射体能量聚集到同一距离单元.然后,通过相干积累叁次相位函数将该距离单元内的所有散射体能量集中到一个强点,进而估计出目标平动参数实现低SNR下平动补偿.最后,理论分析和实测数据实验验证了该方法的有效性.(本文来源于《电子学报》期刊2018年09期）
郭力仁,胡以华,董骁,李敏乐[7]（2018）在《运动目标激光微多普勒效应平动补偿和微动参数估计》一文中研究指出利用激光探测微多普勒效应可以精确估计微动参数,有利于实现目标的准确分类和精细识别.运动目标的微多普勒效应是一种由多项式相位信号模型与正弦调频模型组成的混合信号.对于这类混合信号中的微动参数估计目前还未提出有效的方法.对此,本文提出一种基于分数阶傅里叶变换(Fr FT)的平动补偿方法,通过设计对Fr FT参数域的带宽搜索方法,可以从混合信号中精确估计平动参数,实现平动和微动的分离;通过设计静态参数粒子滤波器,从补偿后的信号中准确估计了微动参数;针对静态参数模型,采用马尔可夫-蒙特卡罗方法增加粒子多样性,并利用累积残差定义新的粒子权重计算函数,保证了算法在对多维参数估计时的快速有效收敛,避免了参数分别估计时误差传递的影响.通过仿真分析对比和实验数据,验证了本文所提补偿和参数估计算法的有效性.(本文来源于《物理学报》期刊2018年15期）
符吉祥,孙光才,邢孟道[8]（2017）在《一种大转角ISAR两维自聚焦平动补偿方法》一文中研究指出针对ISAR目标在大转角情况下转动和平动分量耦合在一起,难以对平动分量精确补偿的问题,该文提出一种大转角ISAR两维自聚焦平动补偿方法。首先对平动粗补偿,再通过极坐标格式算法(PFA)对转动和平动2维解耦,最后利用自聚焦算法提取误差相位,从中估计剩余平动并补偿。所提方法可以同时校正由平动引起的包络误差和相位误差,且相比于传统的包络对齐级联自聚焦的平动补偿方法精度更高,相比于包络相位联合优化求解方法效率更高。仿真数据和暗室实测数据的实验结果证了所提方法的有效性与实用性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2017年12期）
王义哲,冯存前,赵双,陈彬[9]（2017）在《基于二维谱向量的中段弹道目标平动补偿》一文中研究指出弹道目标中段的运动是微动与平动的复合,为了提取目标的微多普勒信息,必须先进行平动补偿。首先分析并建立了弹道目标中段的运动模型,说明了将平动近似描述为二阶多项式的合理性,在此基础上,提出了一种基于二维谱向量的平动参数估计方法。利用频域特征与平动参数对应的关系,对细化后回波信号频谱的能量分布和重心位置进行了量化,从而分别实现了加速度和速度的高精度补偿。仿真实验结果表明:在多目标和强噪声的环境下,该方法具有良好的估计性能。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2017年06期）
陈建军,罗胜,岑翠兰,李春锋,齐敬[10]（2017）在《基于图像质量度量准则的空间目标平动补偿》一文中研究指出为了获得空间目标的微动信息,需要对雷达回波中的高速平动分量进行精确补偿。针对空间目标高速运动对微动信息提取的影响问题,首先分析了空间目标平动对微多普勒频率的调制影响,得到目标高速平动,特别是平动加速度、平动加加速度对微多普勒频率趋势性调制现象将干扰微多普勒频率提取的结论。在此基础上,利用目标平动直接导致目标多普勒频谱展宽的特点,提出了一种基于图像质量度量准则的空间目标平动参数估计方法,并根据估计出的平动参数实现运动补偿。最后,采用空间目标多散射中心模型,进行平动补偿分析,仿真结果验证了该方法的有效性。(本文来源于《飞行器测控学报》期刊2017年01期）
平动补偿论文开题报告
（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：
图像配准是干涉逆合成孔径雷达(InISAR)成像的关键步骤。针对传统InISAR叁维成像方法在图像配准步骤计算量过大、限制条件过多等问题,提出了一种基于联合平动补偿的InISAR叁维成像算法。该算法通过距离向和方位向的联合平动补偿,在得到二维逆合成孔径雷达(ISAR)图像的同时,完成了不同ISAR图像的精确配准。与传统的基于相关图像配准的叁维成像方法相比,该算法简单易行,计算效率更高。仿真结果验证了不同信噪比条件下该算法的有效性和稳健性。
（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。
平动补偿论文参考文献
[1].韩立珣,许丹,田波,冯存前,王业峰.基于Radon变换的弹道目标平动补偿[J].火力与指挥控制.2019
[2].张凯,金林,侯颖妮.基于联合平动补偿的InISAR成像方法研究[J].现代雷达.2019
[3].许旭光,冯存前,苏于童,张文强.基于高阶模糊函数的进动目标平动补偿[J].探测与控制学报.2019
[4].韩立珣,田波,冯存前,贺思叁.进动弹道目标平动补偿与分离[J].北京航空航天大学学报.2019
[5].顾福飞,傅敏辉,凌晓冬,张印.空间自旋目标平动补偿与微动特征提取方法[J].宇航学报.2018
[6].李东,赵婷,宋伟,刘庆华,曾浩.一种低信噪比下稳健的ISAR平动补偿方法[J].电子学报.2018
[7].郭力仁,胡以华,董骁,李敏乐.运动目标激光微多普勒效应平动补偿和微动参数估计[J].物理学报.2018
[8].符吉祥,孙光才,邢孟道.一种大转角ISAR两维自聚焦平动补偿方法[J].电子与信息学报.2017
[9].王义哲,冯存前,赵双,陈彬.基于二维谱向量的中段弹道目标平动补偿[J].传感器与微系统.2017
[10].陈建军,罗胜,岑翠兰,李春锋,齐敬.基于图像质量度量准则的空间目标平动补偿[J].飞行器测控学报.2017
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