一、低空目标检测技术研究与仿真（论文文献综述）
郑晶涵[1]（2021）在《基于声震融合的低空涡扇飞机探测识别方法研究》文中研究表明近年来,随着低空空域开放和航空工业飞速发展,低空飞机的探测和识别成为空中目标检测的主要任务。军事上,民航客机被导弹系统误识别为战斗机被击毁的惨案时有发生,需要对低空飞机进行有效监控、识别打击;民用上,环保部门对机场附近展开噪声监测,需要对低空飞机进行检测识别。而常见低空飞机按照发动机可分为涡喷、涡扇和涡桨飞机,其中涡扇飞机无论在军用还是民用领域都具有非常广泛的应用,是最常见的机型。而且目前国内外对这方面研究较少,缺乏有效的识别方法。因此,本文尝试以低空涡扇飞机为探测识别对象展开研究,探讨低空涡扇飞机探测识别的有效方法。低空涡扇飞机探测识别难点在于常用飞机探测方法不适用于低空和常用飞机识别方法难以识别低空涡扇飞机。红外探测易受恶劣天气影响,雷达探测存在低空盲区,可用探测技术主要是声、震探测。其中,声信号具有高频信息丰富、信噪比高的优点,但同时存在易受地势遮挡和地面反射影响的问题。虽然现有研究大多是通过声信号高频特征对试车台涡扇发动机进行识别,但在实际低空涡扇飞机声信号中很难检测到该高频特征。而声波传播到地面耦合形成的地震波,不受地势遮挡和地面反射影响,具有低频段信息丰富、探测距离较远的优点,但是存在信号频带范围较窄、信号强度弱的缺点,而且目前通过地震波来识别低空涡扇飞机的研究较少。为了解决低空涡扇飞机探测识别存在的上述问题,在弹性波探测科研项目资助下,本文开展了基于声震融合的低空涡扇飞机探测识别方法研究。结合声、震探测技术特点,采用声震融合方法,从探测、识别两方面展开研究,主要内容如下:首先,从低空飞机探测角度展开研究。通过分析发现飞机信号具有非平稳性,会导致波形特征不稳定,但是为了特征稳定而扩大窗口则会导致探测实时性变差。因此,论文通过分析飞机信号峰值包络线,提出不受飞机信号非平稳性影响的EOP（Envelope of Peak,EOP）特征,结合声震融合和SVM（Support Vector Machine,SVM）实现低空飞机探测,数值模拟中飞机信号探测率为95.6%,而在噪声更复杂的实际数据中飞机信号探测率为88%,误报率高达19.9%。经分析,造成实际数据中飞机信号探测率低、误报率高的主要原因是实际环境噪声复杂,因此论文针对复杂环境下低空飞机探测展开研究,分析了严重影响低空飞机探测性能的尖峰噪声,并提出压制该噪声的方法。对环境噪声复杂的实际数据进行压噪后,低空飞机探测率为94.1%,对比压噪前提升了6.1%,误报率降低了12.5%。最后为了解决低空涡扇飞机的识别问题,论文从仿真和实际数据出发分析了低空涡扇飞机的声震信号特征差异,提出基于频谱能量分布特征的声震融合低空涡扇飞机识别方法。考虑到实际应用环境,对仿真信号分别添加信噪比为-5d B至25d B的高斯白噪声进行数值模拟,结果显示在信噪比为15d B至25d B时低空涡扇飞机召回率可达95%以上。结果表明,本文方法能够有效地针对低空涡扇飞机进行探测识别。
许孝敏[2]（2020）在《小型低空防御导弹制导系统设计与仿真》文中研究指明随着无人机技术的快速发展,面对来自非法无人机黑飞事件的威胁,低空防御越来越被各个国家所重视。低空防御导弹是低空防御方式的一种重要手段,而其制导系统是完成精确打击的关键。对于低空飞行目标而言,其具有体积小、机动性强、速度慢等特点,这给低空防御导弹制导带来了挑战。对此,本文主要针对低空飞行目标“低小慢”的特点,展开了小型低空防御导弹制导系统设计与研究。论文的主要工作如下:（1）阐述了低空防御导弹制导系统的主要工作流程,对其末制导方式做主要说明。根据其制导要求,对导弹在制导过程中自身信息获取问题进行研究,对比欧拉角法,方向余弦法以及四元数法的特点,并根据低空防御导弹的制导要求,提出了基于Kalman滤波下的四元数姿态解算算法。通过试验验证其在低空防御导弹制导过程中的可行性。（2）建立了导弹与目标相对运动模型,通过对比三种（追踪法、平行接近法以及比例导引法）经典的制导律方法,并结合现代控制理论。提出了一种基于鲁棒稳定的变结构制导律方法,通过对比目标做有无机动飞行下的仿真实验,验证了该方法的可行性,能够满足低空防御导弹制导过程中的鲁棒性要求。（3）提出低空防御导弹制导过程中的目标信息获取模型,主要针对导弹制导过程中采集的红外图像进行实时分析,通过对采集的目标红外图像进行噪声剔除、图像增强、图像分割等图像处理操作,将目标从背景中提取出来,从而实现目标的识别,最后通过识别出的目标在红外图像上的位置来计算出目标相对导弹的位置信息,实现了导弹制导过程中的目标识别与跟踪。
巨丹静[3]（2020）在《多径环境下MIMO雷达目标检测方法研究》文中研究表明随着信息时代的不断发展,低空超低空目标渐渐占据了重要的地位,这类目标会对公共安全产生极大的影响。MIMO技术始于通信领域,由于其多方面的优点,被引入了无线雷达领域,并以迅雷不及掩耳之势成为了研究的热门。然而,基于MIMO雷达的低空超低空目标检测技术初露头角,同时低空探测时会面临多径效应所带来的影响,导致接收到的回波信号出现起伏,从而令雷达的检测性能猝然下降。针对低空目标的检测而言,OFDM-MIMO雷达具有较好的检测性能,但是由于OFDM-MIMO发射的信号频率具有正交性,会丢失部分信息,其检测性能难以获得质的提升。因此,对于多径下低空目标的研究,找到一个新体制雷达是至关重要的。此外,对于新体制雷达的研究,频控阵（FDA）雷达以其独特的优势得到了学者们的广泛关注。然而,对于FDA雷达的研究,目前主要在于波形设计、参数估计、杂波抑制、抗干扰以及目标定位等方面。因此,探讨FDA雷达在多路径效应下的目标检测具有开创性的价值。针对上述问题,本文首先建立了MIMO雷达与FDA雷达目标探测模型,然后对MIMO、相控阵和FDA三种不同的雷达体制下的目标进行了检测并对结果进行了分析,最后将MIMO雷达与FDA雷达相结合,形成一个“新”的雷达系统,对FDA-MIMO雷达系统中的目标探测问题以及目标检测方法进行了深入探索。主要内容概括如下:1、分别介绍了MIMO雷达与FDA雷达的体制结构以及目标探测模型,并在Neyman-Pearson（NP）准则下推导了相应的最优似然比检测公式。与此同时,还对FDA雷达与相控阵雷达的发射波束分别进行了分析与仿真。最后将MIMO、相控阵及FDA三种常用雷达的检测性能进行了对比,仿真验证了MIMO雷达在目标检测方面具有得天独厚的优势,FDA雷达次之。2、针对低空超低空目标的检测,主要存在目标RCS闪烁与多路径效应的问题,提出了基于FDA-MIMO雷达目标检测的方法。将FDA与MIMO雷达相结合,其频率分集与空间分集的特点,不但能克服目标RCS的闪烁,而且能有效地抑制多径干扰。首先建立了多路径FDA-MIMO雷达目标传播模型,将接收到的总信号进行分析并简化后构造成矩阵形式,其中包含目标雷达散射系数、多普勒频率等信息。其次,由于在实际场景中,存在未知参数,因此采用广义似然比检测的方法对其检测。最后,通过仿真验证了FDA-MIMO雷达具有更好的检测效果。3、为了提高FDA-MIMO雷达广义似然比检测的检测性能,主要从目标检测算法与FDA-MIMO雷达发射波形两个方面进行优化。首先采用双门限广义似然比检测的方法,进一步提高检测概率,仿真验证了该方法的有效性。然后从发射脉冲信号的类型入手,提出了以线性调频（LFM）信号为脉冲信号进行发射,分析了回波信号并对其中的内容进行重新定义,推导了能更好获得能量的发射形式,通过仿真验证了该方法可以提高目标的检测性能。最后以FDA雷达的频偏类型为切入点,介绍了三种非线性增长频偏。其中,平方型与立方型可以使主瓣波束的宽度更窄,发射波束的能量得到更好的聚集,通过仿真验证了指数型频偏可以更有效地提高目标检测性能。
梁俐雪[4]（2020）在《多径效应下低空目标跟踪滤波技术》文中研究说明现代战争中海面低空目标突防的危险巨大,需加紧加大对海面低空目标跟踪策略的完善深入研究。由于海面镜面反射和漫反射引起的多路径传播效应对雷达跟踪低空目标的性能影响尤为严重,特别是给目标俯仰角的测量带来很大偏差,原因在于直接回波和海面反射回波的干涉作用。当二者反相抵消时,总回波功率很小,包含的有用信息很少,这时单脉冲和差波束比幅系统的测角结果出现大的尖峰误差,可能因而丢失待跟踪的目标。对于在远距离超低空的目标,低站址雷达的俯仰角极小,直射和反射路径可能都进入了天线主波束的半功率波瓣宽度内,雷达自身能提供的距离分辨、角度分辨等方法很难区分开二者。鉴于以上存在的这些问题,本文针对多径效应下海面低空目标跟踪问题做了如下工作。（1）对多径效应下的单脉冲和差比幅雷达测角系统做了研究,仿真了多路径传播对单脉冲比的影响,分析了单脉冲比尖峰的原因及影响,并对窄波束技术消除多径的局限性做了分析,对于高距离分辨、高角度分辨等技术不能解决的单频率单脉冲雷达低空测角问题,本文在雷达数据处理阶段对此问题做了研究。（2）针对多径场景中出现的近似周期性尖峰偏差和固定偏差问题,本文提出了基于单脉冲比观测的跟踪滤波算法,算法充分利用多径效应中包含的目标位置信息和时间演变中包含的目标运动模型信息,结合静态多模型框架与不敏卡尔曼滤波器,通过对各模型单脉冲比的估计误差的实时比较来逐步解高度模糊,提升跟踪效果;并与多径误差条件交互式多模型算法进行了比较,结果表明本文提出的新算法可大大减小目标高度估计的误差。并对不同径向距离量测噪声方差下的此算法在消除高度模糊的性能上做了比较。（3）对目标跟踪滤波器的初始化方法做了研究,由于低空环境中单脉冲雷达获得的俯仰角/高度量测数据是有严重的偏差的,同一个单脉冲比值可能对应多个可能的目标高度值,导致高度模糊问题,对此本文提出了基于搜索遍历的初始化方案和基于二分法的初始化方案,并对二者进行了比较,结果表明结合低空场景下单脉冲比的特点的二分法方案降低了算法时间复杂度,同时有效减少了可能遗漏的目标状态。
樊宏宝[5]（2020）在《多径环境下基于时间反演的雷达目标参数估计》文中指出多径效应导致雷达接收的回波信号幅度大幅衰减,严重影响雷达对目标的参数估计性能。通过抑制或分离多径信号可减轻多径效应的影响,然而,低信噪比条件下该类算法适用性较差,并且多径信号中同样包含目标的参数信息,因此,本文从利用多径信号的角度出发讨论如何提高多径环境下的雷达参数估计性能。时间反演技术能够自适应地实现空间和时间聚焦,可有效利用多径信号,通过将回波信号进行时间反演操作并重新发射,发射信号与传输信道自适应匹配,重新聚焦于目标处。通过时间反演,可以有效提高回波信号的信噪比,改善多径环境下的目标参数估计性能。本文对时间反演在不同雷达体制下对目标参数估计方面的应用进行了研究,主要内容如下:1.介绍了多径反射机理,包括多径信号与直达波信号的几何关系以及反射系数影响因素。从波动方程和格林函数的角度出发,引出时间反演聚焦理论的基础和前提,并且详细阐述了时间反演的时空聚焦特性,为研究时间反演在雷达对目标参数估计方面的应用打下了基础。2.针对常规相控阵雷达多径环境下的目标参数估计问题,结合时间反演,分别提出了基于时间反演的宽带距离估计和DOA估计方法。考虑多目标多反射点场景,建立了多径场景下阵列的宽带回波模型,推导了时间反演带来的信噪比增益。对回波进行时间反演并重新发射,利用时反接收信号进行距离和角度估计,通过时间反演技术和宽带信号的结合,所提方法可获得更高的距离和角度分辨率、更低的测距和测角均方根误差,提升了多径环境下的雷达参数估计性能。3.针对多径环境下单基地MIMO雷达的目标角度估计问题,结合时间反演,提出基于时间反演的单基地MIMO雷达DOA估计方法。建立了单基地MIMO雷达多径回波模型,从时域角度分析了时间反演信噪比增益的影响因素。将接收信号进行时间反演后重新发射,对时反接收信号进行匹配滤波,利用空间平滑算法估计目标角度。该方法的角度分辨率和测角精度明显优于传统算法。4.针对双基地MIMO雷达对低空目标的角度估计问题,建立了双基地MIMO雷达多径回波模型,结合时间反演,提出基于时间反演的双基地MIMO雷达DOD-DOA联合估计方法。对第一次接收信号进行正交化处理、时间反演操作后再次发射。接收到时反回波后对其进行匹配滤波,利用差分空间平滑算法解相干,最终使用酉ESPRIT算法实现目标的DOD和DOA自动配对估计。通过时间反演,信号在目标处实现自适应能量聚焦,提高了回波信号的信噪比,显着提升了测角性能。
刘志鑫[6]（2020）在《海杂波背景下的低空风切变检测方法研究》文中认为随着世界科技与经济的发展,各国都在发展建造海上/滨海机场,例如英国伦敦第三机场、纽约拉瓜迪亚机场以及澳门机场等。然而由于海上/滨海机场附近气象条件复杂,民航客机在海上/滨海机场起飞降落将面临着许多恶劣的气象状况,会对飞机飞行安全造成重大威胁,而低空风切变则是众多恶劣气象状况中威胁飞机飞行安全的“头号杀手”。机载气象雷达作为飞机航电设备的重要组成部分可以在海面背景下进行低空风切变检测,但是却面临着许多困难,首当其冲的是机载气象雷达接收的海杂波信号会埋没低空风切变信号,使风速无法准确估计,导致低空风切变无法准确检测。目前的低空风切变检测方法多针对于地杂波背景,然而地杂波与海杂波之间存在着许多不同,海面波浪的运动会造成海杂波空时谱展宽,导致杂波抑制难度增加,影响低空风切变检测的准确性。因此专门研究海杂波背景下的低空风切变检测方法具有十分重要的意义。本论文以机载相控阵气象雷达为基础,针对海杂波背景下的低空风切变检测方法展开研究。主要内容如下:提出一种海杂波背景下基于空间多波束-时域滑窗的低空风切变检测方法。此方法首先对雷达回波数据进行预处理,然后构建空间多波束-时域滑窗的空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）结构,对同频多普勒通道的输出进行自适应处理,构造代价函数实现低空风切变场的风速估计,最后计算平均F因子与告警阈值进行比较,实现低空风切变检测。针对独立同分布（Independent Identical Distribution,IID）训练样本数量极少的情况,提出一种基于稀疏重构的低空风切变检测方法,可仅利用几个少量的样本就能实现准确的低空风切变检测。此方法首先利用前视阵海杂波在角度-多普勒域的稀疏特性,通过构造超完备字典对空时快拍信号进行稀疏表示,采用稀疏贝叶斯学习算法进行信号重构,估计待检测距离单元的杂波协方差矩阵,然后通过构建空时自适应滤波器进行海杂波抑制与信号匹配,构造代价函数实现低空风切变风速估计,最后计算平均F因子进行低空风切变危险性判决,实现低空风切变检测。
宋迪[7]（2020）在《基于RD-STAP的线性调频连续波低空风切变检测方法研究》文中研究指明低空风切变属于一种尺度小、强度大、危害性强、不易监测的极端天气,在飞机起降阶段严重影响着飞行安全。机载气象雷达能够沿航路实时探测低空风切变等恶劣自然现象并实时发出告警,可谓是民航飞机的“双眼”。较传统的脉冲雷达,LFMCW（linear frequency modulated continuous wave,LFMCW）雷达体积小、重量轻,当LFMCW体制机载气象雷达下视探测低空风切变时,低空风切变信号会淹没在强杂波背景中,难以检测。空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）可用于LFMCW体制机载气象雷达中进行杂波抑制,全维STAP处理性能优越,但其运算量难以接受,同时,当存在杂波起伏时,杂波谱发生扩展,低空风切变检测难度加大。因此,本文以LFMCW体制机载气象雷达为平台,分别针对传统STAP方法运算量大、存在杂波起伏时杂波难以抑制的问题,提出了两种降维STAP的低空风切变检测方法。第一,针对目标信号淹没在强杂波背景中,全维STAP运算量较大的问题,提出了一种基于两维两脉冲对消-局域联合处理（Two Dimensional Pulse-to-pulse Canceller-Joint Domain Localized,TDPC-JDL）的低空风切变检测方法。该方法首先利用载机速度和雷达工作参数设计TDPC预滤波器对回波数据进行预滤波,降低杂波功率,同时降低杂波自由度;然后利用局域联合处理对预滤波后的数据进行空时二维滤波,得出风速估计结果,最后利用风速估计结果计算出平均F因子,并进行低空风切变危险性判决。该方法在能够在显着降低运算量的同时准确检测出低空风切变。第二,当杂波存在内部起伏扰动的问题时,杂波谱展宽,杂波抑制难度加大,提出了一种基于扩展因子化-组合空时主通道自适应处理（Extended Factored ApproachCombined Space-time Main Channel Adaptive Processing,EFA-CMCAP）的低空风切变检测方法。该方法首先构造降维变换矩阵对待测距离单元的雷达回波数据进行降维处理,然后构造降维处理器的最优权矢量对降维处理后的数据进行自适应滤波,得出风速估计结果,最后利用风速估计结果计算出平均F因子,并进行低空风切变危险性判决。较传统方法,该方法能够在杂波起伏情况下,准确地检测出低空风切变,同时降低了STAP的运算量。
雍从建[8]（2020）在《幅相误差情况下低空风切变检测》文中研究说明低空风切变通常出现在高度六百米以下,利用机载气象雷达对低空风切变进行检测时,此时航空器距离地面较近,因此气象雷达接收的回波信号中包含大量的地杂波信号,导致低空风切变无法被直接检测,为了在杂波背景下完成低空风切变检测,首先要对地杂波进行抑制。机载气象雷达在实际应用中,当存在阵元幅相误差时,导致杂波自由度增大,杂波在空时二维平面上散开,占据更大的二维空间,使得杂波谱变得更加复杂,以至于影响杂波抑制效果,进而导致低空风切变检测结果不准确。基于此,本论文以幅相误差为背景,对低空风切变检测方法进行了研究。首先,论文研究了幅相误差下机载气象雷达地杂波和低空风切变的回波数据模型,根据回波数据模型,对存在幅相误差的机载气象雷达回波信号进行了仿真,并对机载气象雷达地杂波的距离依赖性进行了推导,最后仿真了无误差和存在不同误差情况下的低空风切变和地杂波的空时二维谱,并进行了分析,为接下来的低空风切变检测奠定了基础。其次,针对存在幅相误差时,导致低空风切变检测不准确的问题,提出了一种基于组合空时主通道-局域联合空时自适应处理的低空风切检测方法。该方法首先依据雷达回波数据,对杂波存在的距离依赖性进行矫正;然后根据算法原理构造降维变换自适应处理器;最后利用求得的最优权矢量对雷达回波数据进行自适应滤波,完成幅相误差情况下低空风切变风速估计,从而实现低空风切变检测。仿真结果表明,该方法能够在幅相误差的情况下,很好的实现低空风切变检测。最后,针对CMCAP-JDL方法复杂度高计算量大的问题,提出一种计算量较小的改进辅助通道低空风切变检测方法。该方法首先采用幅相误差下基于修正导向矢量的杂波距离依赖性矫正方法;然后对待测距离单元杂波能量在波束-多普勒域的分布进行分析,根据杂波能量的分布特征选取辅助通道,来构建自适应降维处理器;最后利用求解的自适应降维处理器的最优权矢量实现对雷达回波数据的自适应滤波,完成幅相误差情况下低空风切变风速的准确估计,从而实现风切变检测。仿真结果表明,该方法在存在幅相误差时,能较好的实现低空风切变检测,同时进一步降低了运算量和算法复杂度。
宋杨杨[9]（2020）在《低空目标被动声定位系统设计与研究》文中提出被动声定位技术可以有效地对低空目标定位,并且具有隐蔽性高、造价低等优点,因此被广泛应用于军事、安全监控等领域。但是,在对低空目标实际定位过程中,由于受到环境噪声的影响,造成在低信噪比的环境下,传统的被动声定位算法得到的定位结果仍存在较大的误差。针对以上问题,本文设计了一个低空目标被动声定位系统,采用基于到达时延差（Time Difference of Arrival,TDOA）的声定位算法实现对低空目标的定位。首先,分析了广义互相关（Generalized Cross Correlation,GCC）时延估计算法的几种加权函数,为了减小时延估计误差,结合二次相关法对广义互相关-相位变换加权-调整参数相干因子（GCC-Phase Transform-ργ,GCC-PHAT-ργ）算法进行了改进,并通过仿真验证了改进算法提高了抗干扰性能和时延估计精度。重点研究立体七元声传感器阵列,推导基于到达时延差的声定位算法,并对影响目标声源的距离、方位角及俯仰角定位精度的因素进行仿真与分析。接着,介绍了低空目标被动声定位系统的整体结构;硬件部分设计了声传感器阵列、信号处理模块、多通道数据采集模块;软件部分详细介绍了系统的数据采集及传输模块,并在此基础上完成时延估计、定位算法等模块的功能设计。最后,搭建测试平台,通过两组实验分析了采样频率和目标声源的距离对定位结果的影响,并且将实验得到的定位误差与仿真估计误差进行了对比。实验结果表明,增加系统的采样频率可以降低定位误差;目标声源的距离较近或较远都会对目标的测距结果带来较大的误差,合适的目标声源距离的测距结果会更准确,并验证了改进算法提高了系统的定位精度。
徐阳[10]（2020）在《基于互质阵列的外辐射源雷达低仰角估计研究》文中研究指明低仰角估计问题一直是外辐射源雷达目标定位与跟踪的重要研究课题,目标和多径信号在低仰角模型中被看做是一对位置临近的强相关点源,要实现对目标仰角的精确估计实际是对两个空间临近相干源的超分辨问题。因此如何提高阵列天线的角度分辨力是提高外辐射源雷达低仰角估计性能的关键。鉴于以上问题,本文以提高角度分辨力为目标,在前人工作的基础上,从低仰角镜像信号模型出发,进行了互质阵列低仰角估计算法研究。本文主要研究工作和贡献概括如下:1.研究了外辐射源雷达低仰角估计模型与方法。将多径回波信号视作与目标直达波信号位置临近的相干信号源,通过雷达、目标、反射面三者之间的几何关系构造了阵列接收信号模型。然后研究了两种常用的低仰角目标波达方向（dire ction-of-arrival,DOA）估计技术:空间平滑超分辨算法和基于压缩感知的DOA估计方法,最后通过实验仿真结果比较了两种算法的分辨力性能,阐述了各自的优缺点。2.研究了互质阵列结构的排布形式和基于非相干信号的互质阵DOA估计方法。先分析了简单互质阵列和扩展互质阵列的阵列结构及它们在阵列自由度和孔径方面的优势,然后结合互质阵列的结构特点,重点研究了两种以非相干接收信号为基础的DOA估计方法,分别是基于虚拟阵列的互质阵列DOA估计方法和基于压缩感知的互质阵列DOA估计方法。最后对两种算法进行仿真并与传统均匀线阵估计性能进行对比分析。3.发展了针对相干信号的互质阵列低仰角估计方法。首先在低仰角镜像模型中,推导了基于相干信号的虚拟均匀线阵接收信号形式,详细介绍了通过计算机仿真展示了相干信号带来的影响,进而阐明了虚拟阵列法在低仰角镜像模型中的近似可行性,最后通过仿真实验验证了其优势,实现了高分辨力角度估计。
二、低空目标检测技术研究与仿真（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、低空目标检测技术研究与仿真（论文提纲范文）
（1）基于声震融合的低空涡扇飞机探测识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 低空涡扇飞机探测识别研究现状 |
| 1.2.1 声、震及声震联合低空飞机探测识别技术研究现状 |
| 1.2.2 声震融合运动目标探测识别技术研究现状 |
| 1.2.3 涡扇、涡喷及涡桨飞机发动机结构特征比较 |
| 1.3 本文研究内容及结构安排 |
| 第2章 基于EOP特征的声震融合低空飞机探测方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 EOP特征分析 |
| 2.3 基于EOP特征的声震融合低空飞机探测方法 |
| 2.3.1 支持向量机理论 |
| 2.3.2 声震多模态信息决策融合方法 |
| 2.3.3 EOP-SVM声震多模态决策融合探测算法 |
| 2.4 基于EOP特征的声震融合低空飞机探测数值模拟 |
| 2.4.1 基于EOP特征的声信号低空飞机探测数值模拟 |
| 2.4.2 基于EOP特征的地震信号低空飞机探测数值模拟 |
| 2.4.3 基于EOP特征的声震融合低空飞机探测数值模拟 |
| 2.5 实际数据应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 复杂环境下基于声震融合的低空飞机探测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 复杂环境中典型尖峰噪声分析 |
| 3.3 基于峰值包络线的尖峰噪声压制算法 |
| 3.3.1 尖峰噪声的峰值包络线检测原理 |
| 3.3.2 基于峰值包络线的尖峰噪声压制迭代算法 |
| 3.4 复杂环境下低空飞机探测方法数值模拟 |
| 3.5 实际数据应用 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 涡扇飞机声震信号特征分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 涡扇发动机试车台声震信号特征分析 |
| 4.2.1 试车台声震信号获取 |
| 4.2.2 试车台声震信号特征分析 |
| 4.3 低空涡扇飞机声震信号仿真及特征分析 |
| 4.3.1 低空涡喷、涡扇、涡桨飞机声信号仿真及特征分析 |
| 4.3.2 低空涡喷、涡扇飞机地震信号三分量仿真及特征分析 |
| 4.4 低空涡扇飞机飞行状态声震信号特征分析 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 基于频谱能量分布的声震融合低空涡扇飞机识别方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 频谱能量分布特征提取 |
| 5.3 基于频谱能量的声震多通道融合低空涡扇飞机识别方法 |
| 5.3.1 声震多通道融合方法 |
| 5.3.2 频谱能量分布特征的PCA降维 |
| 5.3.3 基于频谱能量分布的多通道声震融合识别方法 |
| 5.4 低空涡扇飞机识别方法数值模拟 |
| 5.4.1 声信号低空涡扇飞机识别数值模拟 |
| 5.4.2 地震信号低空涡扇飞机识别数值模拟 |
| 5.4.3 声震信号决策融合的低空涡扇飞机识别数值模拟 |
| 5.5 实际数据应用 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）小型低空防御导弹制导系统设计与仿真（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 制导技术发展及趋势 |
| 1.2.1 制导技术与制导武器 |
| 1.2.2 未来发展趋势 |
| 1.3 相关领域国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外制导技术研究现状 |
| 1.3.2 国内制导技术研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 制导系统的整体设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 制导系统整体设计 |
| 2.3 工作流程 |
| 2.3.1 初制导 |
| 2.3.2 末制导 |
| 2.4 目标打击的关键技术 |
| 2.4.1 IMU姿态解算 |
| 2.4.2 制导律 |
| 2.4.3 姿态和轨迹控制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 制导系统的姿态解算更新算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 常用坐标系定义及转换关系 |
| 3.2.1 常用坐标系定义 |
| 3.2.2 常用坐标系之间变换关系 |
| 3.3 姿态解算方法 |
| 3.3.1 欧拉角法 |
| 3.3.2 方向余弦法 |
| 3.3.3 四元数法 |
| 3.4 基于Kalman滤波的四元数姿态解算 |
| 3.5 仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 制导系统弹道设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 弹目相对运动数学模型 |
| 4.2.1 导弹动力学与运动学方程 |
| 4.2.2 二维-弹目相对运动模型 |
| 4.3 经典寻的导引律数学模型 |
| 4.3.1 追踪法 |
| 4.3.2 平行接近法 |
| 4.3.3 比例导引法 |
| 4.4 基于鲁棒稳定的变结构制导律设计 |
| 4.5 仿真分析 |
| 4.5.1 目标无机动飞行 |
| 4.5.2 目标机动飞行 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 红外目标识别与跟踪 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 红外图像增强与图像分割 |
| 5.2.1 红外图像噪声剔除 |
| 5.2.2 红外图像增强 |
| 5.2.3 红外图像分割 |
| 5.3 目标特征提取与识别 |
| 5.3.1 相似度量函数 |
| 5.3.2 目标识别 |
| 5.4 目标跟踪 |
| 5.5 仿真分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（3）多径环境下MIMO雷达目标检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 研究背景及意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.2.1 MIMO雷达目标检测的研究现状 |
| §1.2.2 FDA雷达目标检测的研究现状 |
| §1.3 论文主要内容及结构安排 |
| 第二章 低空多径目标检测相关理论知识 |
| §2.1 引言 |
| §2.2 信号的二元假设检验理论知识 |
| §2.2.1 经典的信号检测方法 |
| §2.2.2 广义似然比检测方法 |
| §2.3 低空目标的多径传播 |
| §2.3.1 多径传播模型 |
| §2.3.2 多径对目标检测的影响 |
| §2.4 目标起伏模型 |
| §2.5 本章小结 |
| 第三章 MIMO雷达目标检测理论知识 |
| §3.1 引言 |
| §3.2 MIMO雷达目标检测及性能分析 |
| §3.2.1 MIMO雷达目标探测模型 |
| §3.2.2 MIMO 雷达与MISO 雷达目标检测性能分析 |
| §3.3 频控阵雷达模型 |
| §3.3.1 FDA雷达目标探测模型 |
| §3.3.2 频控阵与相控阵目标检测函数 |
| §3.3.3 频控阵与相控阵目标检测性能分析 |
| §3.4 本章小结 |
| 第四章 基于FDA-MIMO雷达低空多路径目标检测 |
| §4.1 引言 |
| §4.2 FDA-MIMO雷达回波信号测量模型 |
| §4.3 FDA-MIMO广义最大似然比检测 |
| §4.4 性能仿真与分析 |
| §4.4.1 仿真分析 |
| §4.4.2 性能分析 |
| §4.5 本章小结 |
| 第五章 基于FDA-MIMO雷达检测方法的优化 |
| §5.1 引言 |
| §5.2 目标检测算法的优化 |
| §5.3 FDA-MIMO雷达的波形优化 |
| §5.3.1 线性调频-FDA-MIMO |
| §5.3.2 非线性增长频偏的FDA-MIMO雷达 |
| §5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| §6.1 工作总结 |
| §6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间主要研究成果 |
（4）多径效应下低空目标跟踪滤波技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的背景及研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容与结构安排 |
| 第2章 多径效应对低空目标跟踪的影响 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 常规的单脉冲和差比幅雷达测角系统 |
| 2.3 多径效应下的单脉冲和差比幅雷达测角系统 |
| 2.3.1 多径效应下的单脉冲比 |
| 2.3.2 地平线反射区 |
| 2.3.3 反射系数 |
| 2.4 软件仿真结果 |
| 2.4.1 仿真参数设置 |
| 2.4.2 仿真结果分析 |
| 2.5 尖峰的形成原因及影响 |
| 2.6 多路径的路径差与俯仰角差 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 多径误差条件交互式多模型算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 交互式多模型算法 |
| 3.3 多径误差条件交互式多模型算法 |
| 3.3.1 多径传播模型中的状态方程 |
| 3.3.2 多径传播模型中的观测方程 |
| 3.3.3 相关参数设定 |
| 3.4 仿真结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于单脉冲比观测的跟踪滤波算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 海面低空目标跟踪的系统模型 |
| 4.3 海面低空目标跟踪滤波器的初始化方法 |
| 4.3.1 基于搜索遍历的初始化方案 |
| 4.3.2 基于二分法的初始化方案 |
| 4.4 海面低空目标跟踪的滤波模型 |
| 4.4.1 低空目标跟踪滤波器的选择 |
| 4.4.2 基于单脉冲比观测的跟踪滤波算法 |
| 4.5 仿真结果及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（5）多径环境下基于时间反演的雷达目标参数估计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状与发展 |
| 1.3 论文主要工作与内容安排 |
| 第二章 多径反射机理与时间反演理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多径反射机理 |
| 2.2.1 理想平面反射 |
| 2.2.2 近似平面反射 |
| 2.2.3 球面反射 |
| 2.2.4 反射系数 |
| 2.3 时间反演理论基础 |
| 2.3.1 波动方程的时间对称性 |
| 2.3.2 格林函数的互易性 |
| 2.3.3 时间反演镜及其空时聚焦特性 |
| 2.3.4 时间反演能量聚焦实验 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于时间反演的阵列宽带雷达参数估计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于时间反演的目标距离估计 |
| 3.2.1 多径环境下基于时间反演的距离估计模型 |
| 3.2.2 基于时间反演的目标距离估计方法 |
| 3.2.3 仿真分析 |
| 3.3 基于时间反演的目标宽带DOA估计 |
| 3.3.1 多径环境下宽带信号DOA估计模型 |
| 3.3.2 基于时间反演的宽带DOA估计方法 |
| 3.3.3 仿真分析 |
| 3.4 时间反演性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于时间反演的MIMO雷达角度估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于时间反演的单基地MIMO雷达DOA估计 |
| 4.2.1 单基地MIMO雷达多径信号模型 |
| 4.2.2 相干角度估计算法 |
| 4.2.3 基于时间反演的单基地MIMO雷达DOA估计算法 |
| 4.2.4 基于时间反演的单基地MIMO雷达DOA估计性能分析 |
| 4.2.5 仿真分析 |
| 4.3 基于时间反演的双基地MIMO雷达DOD-DOA联合估计 |
| 4.3.1 双基地MIMO雷达多径信号模型 |
| 4.3.2 基于时间反演双基地MIMO雷达DOD-DOA联合估计算法 |
| 4.3.3 仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文内容总结 |
| 5.2 本文展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）海杂波背景下的低空风切变检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机载气象雷达 |
| 1.2.2 低空风切变检测和预警 |
| 1.2.3 海杂波背景下的目标检测技术 |
| 1.3 本文工作内容和结构安排 |
| 第二章 海杂波背景下的机载气象雷达回波仿真 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 机载相控阵气象雷达回波数据模型 |
| 2.3 低空风切变回波信号建模与仿真 |
| 2.4 机载相控阵气象雷达海杂波回波仿真 |
| 2.4.1 基于PM海浪谱的物理海平面模拟 |
| 2.4.2 海面后向散射系数与幅度分布 |
| 2.4.3 基于Ward模型的机载相控阵气象雷达海杂波仿真 |
| 2.4.4 机载前视阵雷达海杂波特性分析 |
| 2.5 仿真结果分析 |
| 2.5.1 仿真参数 |
| 2.5.2 机载相控阵气象雷达低空风切变仿真分析 |
| 2.5.3 机载相控阵气象雷达海杂波仿真分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于空间多波束-时域滑窗的低空风切变检测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于空间多波束-时域滑窗的低空风切变检测方法 |
| 3.2.1 回波数据预处理 |
| 3.2.2 构造降维变换矩阵 |
| 3.2.3 低空风切变风速估计 |
| 3.2.4 低空风切变危险判决 |
| 3.3 方法流程 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于稀疏重构的低空风切变检测方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 稀疏重构理论 |
| 4.2.1 稀疏重构问题描述 |
| 4.2.2 信号稀疏重构算法 |
| 4.3 基于稀疏重构的低空风切变检测方法 |
| 4.3.1 空时信号稀疏表示与超完备字典构造 |
| 4.3.2 基于稀疏贝叶斯学习的空时二维谱重构 |
| 4.3.3 低空风切变风速估计 |
| 4.3.4 低空风切变危险判决 |
| 4.4 方法流程 |
| 4.5 实验结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间所发表的论文 |
（7）基于RD-STAP的线性调频连续波低空风切变检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 LFMCW雷达 |
| 1.2.2 低空风切变检测技术 |
| 1.2.3 RD-STAP技术 |
| 1.3 论文内容与结构 |
| 第二章 机载LFMCW雷达回波信号模型构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 LFMCW雷达工作原理及信号处理 |
| 2.2.1 LFMCW雷达工作原理 |
| 2.2.2 LFMCW雷达信号处理 |
| 2.3 机载气象雷达回波信号模型 |
| 2.3.1 低空风切变模型 |
| 2.3.2 地杂波模型 |
| 2.4 实验结果及分析 |
| 2.4.1 仿真参数设置 |
| 2.4.2 低空风切变仿真分析 |
| 2.4.3 地杂波仿真分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于TDPC-JDL的低空风切变检测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于TDPC-JDL的低空风切变检测方法 |
| 3.2.1 TDPC预滤波器设计 |
| 3.2.2 构造局域联合处理降维变换矩阵 |
| 3.2.3 低空风切变风速估计 |
| 3.2.4 平均F因子计算 |
| 3.3 基于TDPC-JDL的低空风切变检测方法流程 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.4.1 仿真参数设置 |
| 3.4.2 仿真结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于EFA-CMCAP的低空风切变检测方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于EFA-CMCAP的低空风切变检测方法 |
| 4.2.1 EFA、CMCAP算法原理简介 |
| 4.2.2 构建EFA-CMCAP降维变换矩阵 |
| 4.2.3 低空风切变风速估计 |
| 4.2.4 平均F因子计算 |
| 4.3 基于EFA-CMCAP的低空风切变检测方法流程 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 4.4.1 仿真参数设置 |
| 4.4.2 仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间所发表的论文 |
（8）幅相误差情况下低空风切变检测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机载气象雷达 |
| 1.2.2 低空风切变检测 |
| 1.2.3 幅相误差下STAP技术 |
| 1.3 本文内容和结构 |
| 第二章 幅相误差下机载前视阵气象雷达回波仿真 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 幅相误差下机载气象雷达回波信号模型 |
| 2.2.1 幅相误差下机载前视阵气象雷达几何模型描述 |
| 2.2.2 幅相误差下机载气象雷达低空风切变回波信号模型 |
| 2.2.3 幅相误差下机载气象雷达地杂波回波信号模型 |
| 2.2.4 幅相误差下机载气象雷达回波信号模型 |
| 2.3 幅相误差下机载气象雷达地杂波特性分析 |
| 2.4 低空风切变空时导向矢量建模 |
| 2.5 实验仿真分析 |
| 2.5.1 仿真参数设置 |
| 2.5.2 低空风切变导向矢量仿真 |
| 2.5.3 低空风切变仿真分析 |
| 2.5.4 幅相误差下地杂波仿真分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 幅相误差下基于CMCAP-JDL的低空风切变检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 幅相误差下基于RBC的杂波谱补偿方法 |
| 3.3 幅相误差下基于CMCAP-JDL的低空风切检测方法 |
| 3.3.1 幅相误差下基于CMCAP-JDL的低空风切变风速估计 |
| 3.3.2 低空风切变危险评定 |
| 3.4 方法流程 |
| 3.5 实验结果及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 幅相误差下基于改进辅助通道低空风切变检测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 幅相误差下基于修正导向矢量的杂波距离依赖性矫正 |
| 4.3 幅相误差下基于改进辅助通道低空风切变检测 |
| 4.3.1 幅相误差下基于改进辅助通道低空风切变风速估计 |
| 4.3.2 低空风切变危险评定 |
| 4.4 方法流程 |
| 4.5 实验结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间所发表的论文 |
（9）低空目标被动声定位系统设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 低空目标被动声定位国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 声阵列被动声定位算法概述 |
| 1.4 本文主要内容及章节安排 |
| 第二章 低空目标声源传播模型及信号的预处理 |
| 2.1 低空目标声源类型及传播模型 |
| 2.1.1 声源类型 |
| 2.1.2 近场模型 |
| 2.1.3 远场模型 |
| 2.2 低空目标噪声类型 |
| 2.3 低空目标声信号的预处理 |
| 2.3.1 滤波去噪处理 |
| 2.3.2 分帧加窗处理 |
| 2.3.3 声音端点检测 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于时延估计的被动声定位算法研究 |
| 3.1 时延估计的被动声定位算法概述 |
| 3.2 基于广义互相关的时延估计算法 |
| 3.2.1 基本互相关时延估计算法 |
| 3.2.2 广义互相关时延估计算法 |
| 3.2.3 实验仿真与分析 |
| 3.3 基于广义二次相关的时延估计算法 |
| 3.3.1 二次相关时延估计算法 |
| 3.3.2 广义二次相关时延估计算法 |
| 3.3.3 实验仿真与分析 |
| 3.4 低空目标被动声定位算法及误差分析 |
| 3.4.1 被动声定位算法 |
| 3.4.2 定位算法误差分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 低空目标被动声定位系统设计 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.2 系统整体结构设计 |
| 4.3 声传感器选型及阵列结构 |
| 4.3.1 声传感器选型 |
| 4.3.2 声传感器阵列结构设计 |
| 4.4 被动声定位系统硬件电路设计 |
| 4.4.1 信号处理电路设计 |
| 4.4.2 A/D转换电路设计 |
| 4.4.3 电源电路设计 |
| 4.4.4 STM32微处理器电路设计 |
| 4.4.5 USB接口电路设计 |
| 4.5 声定位系统软件设计 |
| 4.5.1 系统总体软件设计 |
| 4.5.2 系统软件编程环境 |
| 4.5.3 软件相关模块设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统测试结果分析 |
| 5.1 测试平台搭建 |
| 5.2 实验结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（10）基于互质阵列的外辐射源雷达低仰角估计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究历史与现状 |
| 1.2.1 外辐射源雷达发展现状 |
| 1.2.2 互质阵波达方向估计方法研究概况 |
| 1.2.3 低仰角估计方法研究概况 |
| 1.3 论文研究思路及内容安排 |
| 第二章 外辐射源雷达低仰角估计模型与方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 外辐射源雷达低仰角估计模型 |
| 2.2.1 镜像信号模型 |
| 2.2.2 多径衰减系数 |
| 2.3 低仰角目标DOA估计方法 |
| 2.3.1 空间平滑超分辨算法 |
| 2.3.2 基于压缩感知的DOA估计方法 |
| 2.4 仿真结果与分析 |
| 2.4.1 空间平滑超分辨算法 |
| 2.4.2 基于压缩感知的DOA估计方法 |
| 2.4.3 分辨力性能分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 互质阵列非相干信号DOA估计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 互质阵列结构排布形式 |
| 3.2.1 简单互质阵列 |
| 3.2.2 扩展互质阵列 |
| 3.2.3 互质阵列接收信号模型 |
| 3.3 基于虚拟阵列的互质阵DOA估计方法 |
| 3.3.1 虚拟均匀线阵构造原理 |
| 3.3.2 基于空间平滑的MUSIC算法 |
| 3.4 基于压缩感知的互质阵DOA估计方法 |
| 3.4.1 互质阵列接收信号的稀疏表示模型 |
| 3.4.2 高分辨DOA估计 |
| 3.5 仿真结果与分析 |
| 3.5.1 互质阵自由度性能分析 |
| 3.5.2 互质阵估计精度性能分析 |
| 3.5.3 互质阵分辨力性能分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 互质阵列低仰角估计方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 互质阵列低仰角接收信号模型 |
| 4.3 基于虚拟阵列的互质阵低仰角估计方法 |
| 4.3.1 低仰角相干信号二阶统计量表达式 |
| 4.3.2 虚拟阵列构造过程 |
| 4.3.3 虚拟阵列法可行性分析 |
| 4.4 基于压缩感知的互质阵低仰角估计方法 |
| 4.5 分辨力性能分析与仿真结果 |
| 4.5.1 仰角对分辨成功概率的影响 |
| 4.5.2 信噪比对分辨成功概率的影响 |
| 4.5.3 快拍数对分辨成功概率的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
四、低空目标检测技术研究与仿真（论文参考文献）
- [1]基于声震融合的低空涡扇飞机探测识别方法研究[D]. 郑晶涵. 吉林大学, 2021(01)
- [2]小型低空防御导弹制导系统设计与仿真[D]. 许孝敏. 西京学院, 2020(05)
- [3]多径环境下MIMO雷达目标检测方法研究[D]. 巨丹静. 桂林电子科技大学, 2020(02)
- [4]多径效应下低空目标跟踪滤波技术[D]. 梁俐雪. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [5]多径环境下基于时间反演的雷达目标参数估计[D]. 樊宏宝. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [6]海杂波背景下的低空风切变检测方法研究[D]. 刘志鑫. 中国民航大学, 2020
- [7]基于RD-STAP的线性调频连续波低空风切变检测方法研究[D]. 宋迪. 中国民航大学, 2020
- [8]幅相误差情况下低空风切变检测[D]. 雍从建. 中国民航大学, 2020
- [9]低空目标被动声定位系统设计与研究[D]. 宋杨杨. 长安大学, 2020(06)
- [10]基于互质阵列的外辐射源雷达低仰角估计研究[D]. 徐阳. 武汉大学, 2020(03)