导读:本文包含了回波波形论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:主动声探测,回波模拟,CW信号,LFM信号
回波波形论文文献综述
聂宜召,罗建,刘亚萍,张海涛,赵亚磊[1]（2019）在《运动目标的主动声探测脉冲回波信号波形重构》一文中研究指出水下主动声探测是水下目标探测的主要技术之一,其目标回波信号的模拟技术对水下作战防御、声呐和水中兵器以及水下目标探测系统的研制、实战操作训练等多项国防及民用领域具有十分重要的作用。针对常见的CW和LFM主动声探测信号,开展了运动目标回波信号波形的重构技术研究。在捕获得到主动声探测脉冲的条件下,利用"波形存储重发"的基本方法,根据运动目标相对运动速度,重新设置回波信号采样频率,从而实现宽带回波信号(LFM信号)及窄带回波信号(CW信号)的多普勒频移模拟。根据目标回波时延信息,给出了目标回波时延重构模拟方法,并根据不同目标类型和入射方位给出了目标强度参数设置的参考。(本文来源于《数字海洋与水下攻防》期刊2019年01期）
李洪鹏,李国元,蔡志坚,吴冠豪[2]（2019）在《全波形激光雷达回波分解方法》一文中研究指出全波形激光雷达的回波中携带了被测目标的距离与特征信息,为了获取这些信息,本文提出了一种回波分解方法。本方法将原始的全波形回波分解为几个独立的高斯脉冲,并得到其函数表达式,从而提取出被测目标的距离等信息。分解过程中,首先,采用可变阈值的经验模态分解滤波法(EMD-soft)对原始波形进行滤波和噪声水平评估;其次,采用一套应对多种波形组成的初始参数估计方法,获取后续拟合所需的初始参数;最后,采用LM(Levenberg-Marquardt)优化算法对回波进行拟合优化,从而获取全波形回波中包含的独立高斯脉冲及其函数表达式。仿真波形的分解实验表明,分解误差在0.1 ns量级,换算成距离误差为15 mm,通过实验室自制的全波形激光雷达实验系统获取的回波的分解实验表明,分解的距离误差小于0.1 m。对比另外两种高斯分解方法对于相同仿真与实验数据的分解结果可以看出,本方法在分解成功率与精度上都有较大的提高。回波分解后的独立高斯脉冲中,除距离外还含有被测目标的反射率、粗糙度、面型等丰富的信息,回波分解方法作为回波分析的基础,将在遥感、测绘等生产与科研领域中发挥非常重要的作用。(本文来源于《遥感学报》期刊2019年01期）
黄甜[3]（2018）在《ICESat/GLAS水面回波波形分析及判定》一文中研究指出正确识别水面上的观测值,对于利用ICESat/GLAS卫星激光测高数据监测内陆水系和确定海冰覆盖区的海面高的研究具有重要意义。通过对ICESat/GLAS在水面的回波波形特性的分析,并考虑波形饱和与大气前向散射对波形的影响,提出了根据GLA14数据中提供的回波波形参数识别ICESat/GLAS水面测高数据的方法。测试结果表明,该方法的正确率可达90%以上,可以为内陆水体监测提供有效的支持和帮助。(本文来源于《长江科学院院报》期刊2018年12期）
刘仁,谢俊峰,莫凡,夏雪飞[4]（2018）在《基于精细地形的星载激光测高仪回波波形仿真》一文中研究指出针对当前我国星载激光测高仪地面载荷性能分析和在轨检校等迫切需求,本文从星载激光测高仪在轨工作环境出发,对激光全链路工作原理进行深入研究,设计了一套基于精细地形的星载激光测高仪回波全链路仿真方法与流程,并详细推导了星载激光测高仪的回波仿真模型;通过精细化地形实现激光分束处理,完成高精度回波仿真.以目前全球唯一具备回波记录的对地观测激光测高仪GLAS为试验对象,利用高精度机载点云精细地形数据,选取平坦和山地地形试验区域进行全链路回波波形仿真与试验分析.结果表明:平坦地形区域仿真波形与真实波形相似度达到0.985,山地地形区域仿真波形与真实波形相似度为0.921.本文方法能实现两类典型地形的星载激光回波波形高精度仿真.(本文来源于《光子学报》期刊2018年11期）
沈俊,尚建华,孙嘉曈,贺岩[5]（2018）在《基于人群搜索算法的机载激光雷达回波波形分解》一文中研究指出为提高机载激光雷达回波信号的分解精度,以偏正态分布函数作为拟合基函数,采用层层剥离策略以及人群搜索算法与全局收敛LM算法相结合的方法,实现了机载激光雷达回波信号的波形分解,并通过实验加以验证。结果表明:回波信号可被分解为一系列偏正态分布函数的迭加,获得了信号幅值、中心位置、半宽和偏态系数等关键参数;拟合波形和回波信号的相关系数均在99%以上,波形分解精度得以有效提高。所提方法能够实现全波形机载激光雷达回波信号的精确分解。(本文来源于《中国激光》期刊2018年11期）
门华涛,李国元,陈继溢,赵严铭,邢艳秋[6]（2019）在《激光测高卫星回波波形精细化模拟仿真方法研究》一文中研究指出激光测高卫星的回波波形是其核心数据之一,回波波形的仿真分析对卫星指标论证及数据处理具有重要的参考价值。综合考虑地物反射率、发射波形和激光断面阵列(LPA)这3个因素对回波仿真结果的影响,并进行对比实验,探讨了最优的模拟仿真方法。实验中选择某研究区,以冰、云和陆地高程卫星(ICESat)/地球科学激光测高系统(GLAS)数据作为验证数据,通过相关系数对回波仿真精度进行评价。结果表明:在考虑实际地物反射率和发射波形后可以明显提高回波仿真的精度,仿真结果的相关系数从0.9337提高到0.9492;由于LPA的像素空间分辨率较低,故得到的仿真精度误差较大,通过3次样条插值提高像素分辨率后可使仿真精度提高到0.9513。(本文来源于《中国激光》期刊2019年01期）
马跃,张文豪,张智宇,马昕,李松[7]（2018）在《基于半解析模型的激光测高回波海水海冰波形分类方法》一文中研究指出现有利用激光测高波形的地物分类方法绝大多数基于机器学习的分类原理,是一种基于经验的分类方法。从激光回波的理论模型出发,通过推导纯海水表面回波和含有海冰的表面回波的解析模型,对纯海水回波和含有海冰回波逐个采样点按时域距离加权计算总振幅差异值,以该差异值作为依据建立一种半解析型的海水、海冰分类方法;通过机载LiDAR将在格陵兰北部海冰区的实测点云数据判断GLAS激光脚点对应的地面类型,对GLAS在该区域实测波形进行基于论文方法的分类准确性验证;结果显示,在剔除饱和波形影响后,分类总体精度OA大于95%,Kappa系数接近0.89,具有非常好的分类效果。论文将使得激光测高仪地物类型分类方法由基于机器学习为依据向半理论解析模型为依据的分类方向延伸,为后续基于激光回波数据的地物分类方法提供重要的参考思路。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2018年05期）
曹彬才,朱述龙,邱振戈,曹斌[8]（2018）在《利用回波波形特征实现激光雷达的水陆分离》一文中研究指出针对双频测深激光雷达数据的特点,研究了利用激光回波波形特征实现点云数据水陆分离的方法。激光和水体的相互作用通常会导致激光回波波形的展宽,与仅在空气中传播的陆地激光回波有明显区别。首先采用高斯函数对回波数据进行波形模拟,用期望方差最大法求解高斯函数的最优参数,得到波形拟合特征参数,随后以绿波段的波宽之和以及红波段与绿波段振幅比值这两个指标作为水陆分离的特征参数,采用最佳阈值分割法得到阈值参数并实现水陆分离,最后采用遥感影像辅助生成准确的水陆点云类别,评价本文方法的分类精度。实验结果表明,基于回波波形特征和阈值分割的方法能够较为准确地实现双频测深激光雷达数据的水陆分离,数据正确率优于94%。(本文来源于《海洋测绘》期刊2018年03期）
侯欣雨,陈航[9]（2016）在《水下无载波超宽带信号波形设计与回波特性》一文中研究指出复杂水声环境下,发射信号波形设计是提高鱼雷自导性能的关键环节之一。文中基于超宽带信号分辨率高、穿透能力强和低占空比等优点,根据不同位baker码调制的Ricker水声信号波形,分析了该信号的带宽、频谱和频带内的能量均匀性,优选出一种4位baker码调制的Ricker信号作为水下无载波超宽带信号。基于这种超宽带信号进行了潜艇目标多亮点的回波特性仿真分析,得出了不同入射角度、不同脉冲间隔信号波形对目标多亮点回波的影响。仿真结果验证了这种脉冲信号在水下目标探测中的可行性和优良性,为后续超宽带信号在水下目标探测领域的研究提供参考。(本文来源于《鱼雷技术》期刊2016年05期）
蒋孟燃,李伟,王兴亮,兰星[10]（2016）在《基于波形设计的弹载雷达回波目标识别优化》一文中研究指出弹载雷达回波目标识别是导弹制导的关键环节,接收机通过提取回波中目标信息并将其反馈给自动驾驶系统以导引弹体飞向目标。针对复杂电磁环境中弹载雷达回波掺杂杂波和干扰导致回波中目标信息难以提取,造成导弹制导性能降低的问题,基于发射波形设计提出了一种噪声、杂波和干扰影响下的弹载雷达回波目标识别优化方法,通过拉格朗日乘子法设计最大化互信息量时的最优发射波形表达式,利用泰勒级数将表达式化简为杂波和干扰因式的形式,同时实现信息数据快速处理。实验结果表明,波形优化算法能够针对目标频率响应、杂波和干扰的相对强度合理分配发射信号的频域能量,以补偿干扰、杂波影响带来的互信息量损耗,并缩短信息处理时间。(本文来源于《计算机仿真》期刊2016年10期）
回波波形论文开题报告
（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：
全波形激光雷达的回波中携带了被测目标的距离与特征信息,为了获取这些信息,本文提出了一种回波分解方法。本方法将原始的全波形回波分解为几个独立的高斯脉冲,并得到其函数表达式,从而提取出被测目标的距离等信息。分解过程中,首先,采用可变阈值的经验模态分解滤波法(EMD-soft)对原始波形进行滤波和噪声水平评估;其次,采用一套应对多种波形组成的初始参数估计方法,获取后续拟合所需的初始参数;最后,采用LM(Levenberg-Marquardt)优化算法对回波进行拟合优化,从而获取全波形回波中包含的独立高斯脉冲及其函数表达式。仿真波形的分解实验表明,分解误差在0.1 ns量级,换算成距离误差为15 mm,通过实验室自制的全波形激光雷达实验系统获取的回波的分解实验表明,分解的距离误差小于0.1 m。对比另外两种高斯分解方法对于相同仿真与实验数据的分解结果可以看出,本方法在分解成功率与精度上都有较大的提高。回波分解后的独立高斯脉冲中,除距离外还含有被测目标的反射率、粗糙度、面型等丰富的信息,回波分解方法作为回波分析的基础,将在遥感、测绘等生产与科研领域中发挥非常重要的作用。
（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。
回波波形论文参考文献
[1].聂宜召,罗建,刘亚萍,张海涛,赵亚磊.运动目标的主动声探测脉冲回波信号波形重构[J].数字海洋与水下攻防.2019
[2].李洪鹏,李国元,蔡志坚,吴冠豪.全波形激光雷达回波分解方法[J].遥感学报.2019
[3].黄甜.ICESat/GLAS水面回波波形分析及判定[J].长江科学院院报.2018
[4].刘仁,谢俊峰,莫凡,夏雪飞.基于精细地形的星载激光测高仪回波波形仿真[J].光子学报.2018
[5].沈俊,尚建华,孙嘉曈,贺岩.基于人群搜索算法的机载激光雷达回波波形分解[J].中国激光.2018
[6].门华涛,李国元,陈继溢,赵严铭,邢艳秋.激光测高卫星回波波形精细化模拟仿真方法研究[J].中国激光.2019
[7].马跃,张文豪,张智宇,马昕,李松.基于半解析模型的激光测高回波海水海冰波形分类方法[J].红外与激光工程.2018
[8].曹彬才,朱述龙,邱振戈,曹斌.利用回波波形特征实现激光雷达的水陆分离[J].海洋测绘.2018
[9].侯欣雨,陈航.水下无载波超宽带信号波形设计与回波特性[J].鱼雷技术.2016
[10].蒋孟燃,李伟,王兴亮,兰星.基于波形设计的弹载雷达回波目标识别优化[J].计算机仿真.2016