导读:本文包含了单基地雷达论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:超宽谱,单基地,生命探测雷达,多目标
单基地雷达论文文献综述
张杨,张洋,梁福来,李钊,吕昊[1]（2018）在《基于单基地生命探测雷达的多目标识别方法研究》一文中研究指出目的:解决单基地生命探测雷达在多目标探测识别时容易漏判的问题,以提高多目标识别准确率。方法:根据同一人体目标呼吸信号具有自身相关性的特点,采用以计算皮尔逊相关系数为主的信号处理和识别方法,对实验室条件下采集的多组多目标雷达回波信号进行处理和目标识别。结果:实验结果说明相比目前常用的基于能量谱的多目标探测识别算法,该方法降低了多目标的漏判率,提高了识别准确率。结论:预处理结合相关系数的多目标探测识别方法可以提高单基地雷达多目标一维距离向目标识别准确率,并可望为后续基于多基地雷达平台多目标二维定位算法的性能提升做出贡献。(本文来源于《医疗卫生装备》期刊2018年11期）
曹仁政,张小飞[2]（2018）在《单基地MIMO雷达中相干目标的波达角和多普勒频率快速联合估计算法》一文中研究指出针对单基地MIMO中相干目标的波达角(Direction-of-arrival,DOA)和多普勒频率联合估计问题,提出了一种降维-前向平滑-传播算子算法(Reduced dimension-forward spatial smoothing-propagator method,RD-FSS-PM)。该算法首先通过对接收信号进行降维变换以降低复杂度,继而利用前向平滑技术(Forward spatial smoothing,FSS)实现解相干,最后通过传播算子算法(Propagator method,PM)实现了对相干目标的波达角和多普勒频率联合估计,且无需额外配对。与传统的FSS-PM算法相比,所提算法波达角估计性能提升,多普勒频率估计性能接近而复杂度大大降低。本文同时分析了算法的理论均方误差(Mean squared error,MSE)和单基地MIMO雷达中波达角和多普勒频率联合估计问题的克拉美罗界(Cramer-Rao bound,CRB)。最后提供了详尽的仿真实验以验证算法的性能。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2018年05期）
夏耘,毕英杰,王玉磊,朱晓梅[3]（2018）在《脉冲噪声环境下单基地MIMO雷达目标角度估计算法》一文中研究指出以α稳定分布作为脉冲噪声数学模型,研究了脉冲噪声环境下单基础多输入多输出(MIMO)雷达目标角度估计问题。为了解决基于分数低阶统计量的目标角度估计算法需要脉冲噪声先验信息的问题,利用雷达接收数据构造出两种鲁棒的相关矩阵,即相关熵相关矩阵和非线性压缩核函数相关矩阵,提出了基于这两种鲁棒相关矩阵的单基地MIMO雷达目标角度估计算法。仿真实验表明:在α稳定分布脉冲噪声环境下,新提出的责任中算法的性能明显优于传统的基于二阶统计量和基于分数低阶统计量的目标角度估计算法。(本文来源于《现代雷达》期刊2018年08期）
符博博,郑娜娥,胡捍英[4]（2016）在《单基地MIMO雷达中基于改进传播算子的二维DOA估计算法》一文中研究指出单基地多输入多输出(Multiple input multiple output,MIMO)雷达中,针对传播算子算法在低信噪比和小快拍数环境下进行二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计性能下降的实际问题,提出了一种基于改进传播算子(Propagator method,PM)的二维DOA估计算法。该方法将数据共轭重构的思想应用到传播算子的估计中,借助传播算子的线性变换得到方向矩阵,由方向矩阵还原出二维波达角信息,利用矩阵变换与结构特点实现了仰角和方位角的自动配对。复杂度分析和仿真结果表明,该算法具有较低复杂度的同时,改善了传播算子算法在快拍数有限、低信噪比条件下的估计性能,实现二维DOA的自动配对。(本文来源于《信号处理》期刊2016年04期）
李永潮,刁鸣[5]（2016）在《单基地MIMO雷达的非圆信号DOA估计》一文中研究指出基于单基地MIMO雷达阵列信号模型,针对非圆信号波达方向(DOA)估计问题,提出了一种降维的非圆求根多重信号分类(MUSIC)方法。该方法对接收数据进行降维处理,去除其中冗余信息,在几乎不影响算法性能的情况下,降低计算复杂度;利用非圆信号特性,进行阵列扩展,提高数据利用率,增大阵列孔径,最大可估计信源数增加一倍;采用求根类的方法,避免谱峰搜索,进一步降低计算量。仿真结果表明,该方法计算效率高,测角精度、分辨力、最大可估计信源数等均优于传统算法。(本文来源于《应用科技》期刊2016年01期）
杨康,贾爱梅[6]（2016）在《基于改进叁线性分解的单基地十字阵MIMO雷达二维角度估计》一文中研究指出研究单基地十字阵多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达中目标二维角度参数估计的问题。已有的算法往往忽略了信源矩阵中的类Vandermonde结构,而这种特殊的结构可以提升参数估计精度。基于均匀线形阵列(uniform linear array,ULA)的中心对称特性和目标参数矩阵中的类Vandermonde结构,提出一种基于改进的叁线性分解的二维角度估计算法。首先利用酉变换的方法构造阵列增广输出矩阵,再将二维角度估计与叁线性模型相联系。由于增广输出使得阵列的虚拟孔径增大,因而本文所提算法的参数估计精度要优于传统叁线性估计算法。此外,本文提及的改进算法不需进行谱峰搜索及奇异值分解,并且能对估计的二维目标角度自动配对,最后的仿真结果验证了本文算法的有效性。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2016年04期）
姜铁男[7]（2015）在《单基地MIMO雷达波束综合与长时间积累技术的研究》一文中研究指出MIMO雷达是近年来受到广泛关注的新体制雷达,本文首先总结了目前MIMO雷达的发展现状,指出了目前MIMO雷达发展的趋势与机遇,进而对MIMO雷达的分类及基本原理进行了详细的介绍。其中,本文重点介绍了基于子阵发射的宽发窄收MIMO雷达,推导了其阵列接收信号模型,并给出了子阵划分的方法。因其与其他MIMO雷达类型相比具有适应大型阵面及将波束形成与波形设计解耦设计等优点,本文选择了这种类型的MIMO雷达作为重点研究对象。本文重点研究了基于子阵发射的宽发窄收MIMO雷达两项重点技术,其一为发射宽波束综合技术,在该技术的研究中,本文首先给出了子阵发射信号模型的推导,进而提出了一种基于自适应梯度法的发射宽波束综合方法,其中,子阵阵元加权方式选用了仅相位加权,分析表明这种阵元加权方式能够有效利用发射机能量,对于MIMO雷达体制是最适用的。而该方法选用的优化方法即自适应梯度法是一种改进的梯度法,该方法具有收敛速度快、不容易陷入局部最优解等优点。本文所提出的这种宽波束综合方法是基于优化思想的,这在MIMO雷达波束形成研究领域仍然未被广泛采用,而本文弥补了这项空缺。本文进而对该方法进行了详细的仿真分析,分析了各种参数对于波束设计结果的影响。通过仿真验证能够证明该方法能够很好的适用于MIMO雷达宽波束形成问题。本文所研究的第二项重点技术为MIMO雷达长时间积累技术。因为MIMO雷达与传统雷达体制相比通常需要更长的积累时间,因此由于目标速度造成的回波包络走动尤为明显。如果想对目标进行有效的长时间相参积累,必须要解决的问题就是回波走动的问题。本文首先提出了一种正交连续相位编码波形作为研究对象,针对该信号推导了其匹配输出模型,并进而分析了引起回波包络走动的原因。之后,本文采用了Keystone变换作为回波包络走动校正的方法,对Keystone变换的原理进行了介绍,并且给出了在数字信号处理条件下Keystone变换的实现方法,进而介绍了Keystone变换后对回波进行相参积累的方法。最后,本文对Keystone变换校正回波包络移动进行了仿真验证,研究表明,Keystone变换在单目标及多目标下均能很好的校正目标回波包络的走动。最终本文给出了回波相参积累仿真结果。仿真证明本文所采用的方法能够很好的解决MIMO雷达长时间积累问题。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2015-07-01）
窦道祥,李茂,何子述[8]（2015）在《单基地MIMO雷达降维Power-ESPRIT算法》一文中研究指出提出了一种新的单基地MIMO雷达波达方向(DOA)估计算法:降维Power-ESPRIT算法。该算法首先通过降维变换将MIMO雷达数据变换至低维信号空间,然后进行从复数域到实数域的转换,并在实数域上使用采样数据协方差矩阵的幂获得信号子空间的估计,最后构造实值旋转不变性方程估计目标的DOA。仿真结果表明,在低信噪比、低快拍数的环境下,该算法与已有ESPRIT方法相比,具有近似性能,却拥有较低的计算复杂度。该算法的计算复杂度是RD-ESPRIT的25%左右,是RD-UESPRIT的65%左右。(本文来源于《雷达科学与技术》期刊2015年01期）
王伟,王犇,王冠男[9]（2014）在《色噪声环境下单基地MIMO雷达分布式目标角度估计》一文中研究指出针对传统的二阶统计量角度估计算法在高斯色噪声环境下估计性能急剧下降甚至失效的问题,该文提出一种基于四阶累积量的单基地MIMO雷达相干分布式目标角度估计算法。首先建立单基地MIMO雷达的相干分布式目标信号模型,求取信号的四阶累积量矩阵;利用特征值分解分离出相互正交的信号子空间与噪声子空间,根据多重信号分类(MUSIC)算法原理,获得阵列的空间谱函数,通过谱峰搜索得到分布式目标的中心波达方向。该算法充分利用了四阶累积量对高斯过程的不敏感性,能够很好地抑制高斯色噪声对角度估计的影响。仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2014年07期）
文才,王彤[10]（2014）在《单基地MIMO雷达降维酉ESPRIT算法》一文中研究指出波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题是单基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达信号处理中的一个关键问题。在低信噪比、低快拍数的情况下,常规DOA估计算法的性能会严重下降。针对此问题,提出一种新的DOA估计算法:降维酉旋转不变性信号参数估计技术算法。该算法首先通过降维变换将MIMO雷达数据变换至低维信号空间,然后在该低维信号空间构造实值旋转不变性方程估计目标的DOA。仿真结果表明该方法能够在低信噪比、低快拍数的环境下获得较常规ESPRIT方法更高的DOA估计精度,同时具有更低的运算量。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2014年06期）
单基地雷达论文开题报告
（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：
针对单基地MIMO中相干目标的波达角(Direction-of-arrival,DOA)和多普勒频率联合估计问题,提出了一种降维-前向平滑-传播算子算法(Reduced dimension-forward spatial smoothing-propagator method,RD-FSS-PM)。该算法首先通过对接收信号进行降维变换以降低复杂度,继而利用前向平滑技术(Forward spatial smoothing,FSS)实现解相干,最后通过传播算子算法(Propagator method,PM)实现了对相干目标的波达角和多普勒频率联合估计,且无需额外配对。与传统的FSS-PM算法相比,所提算法波达角估计性能提升,多普勒频率估计性能接近而复杂度大大降低。本文同时分析了算法的理论均方误差(Mean squared error,MSE)和单基地MIMO雷达中波达角和多普勒频率联合估计问题的克拉美罗界(Cramer-Rao bound,CRB)。最后提供了详尽的仿真实验以验证算法的性能。
（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。
单基地雷达论文参考文献
[1].张杨,张洋,梁福来,李钊,吕昊.基于单基地生命探测雷达的多目标识别方法研究[J].医疗卫生装备.2018
[2].曹仁政,张小飞.单基地MIMO雷达中相干目标的波达角和多普勒频率快速联合估计算法[J].数据采集与处理.2018
[3].夏耘,毕英杰,王玉磊,朱晓梅.脉冲噪声环境下单基地MIMO雷达目标角度估计算法[J].现代雷达.2018
[4].符博博,郑娜娥,胡捍英.单基地MIMO雷达中基于改进传播算子的二维DOA估计算法[J].信号处理.2016
[5].李永潮,刁鸣.单基地MIMO雷达的非圆信号DOA估计[J].应用科技.2016
[6].杨康,贾爱梅.基于改进叁线性分解的单基地十字阵MIMO雷达二维角度估计[J].系统工程与电子技术.2016
[7].姜铁男.单基地MIMO雷达波束综合与长时间积累技术的研究[D].哈尔滨工业大学.2015
[8].窦道祥,李茂,何子述.单基地MIMO雷达降维Power-ESPRIT算法[J].雷达科学与技术.2015
[9].王伟,王犇,王冠男.色噪声环境下单基地MIMO雷达分布式目标角度估计[J].电子与信息学报.2014
[10].文才,王彤.单基地MIMO雷达降维酉ESPRIT算法[J].系统工程与电子技术.2014