导读:本文包含了非均匀杂波论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:无人机,空时自适应处理,地面运动目标检测,杂波抑制
非均匀杂波论文文献综述
陈洪猛,刘京,李明,易晓丽,穆贺强[1]（2019）在《一种新的无人机载雷达非均匀杂波抑制方法》一文中研究指出无人机载雷达可以对感兴趣的重点区域和目标进行持续跟踪,在军用和民用领域都有广泛应用前景.然而载机平台的运动会带来地杂波谱的展宽,致使潜在的低速微弱目标淹没在强地杂波中.为了解决无人机机载雷达非均匀环境下的地面杂波抑制问题,提出一种基于恒虚警样本选择策略的非均匀下视杂波抑制方法.通过距离分块策略解决距离空变带来的非均匀样本的差异,通过低门限恒虚警(constant false alarm rate,CFAR)策略剔除孤立的强杂波散射点和疑似运动目标对训练样本的影响,降低非均匀样本单元对协方差矩阵估计的干扰,从而提高非均匀环境下对杂波的抑制性能.结合一组实测挂飞数据,对比了不同杂波抑制方法对运动目标检测的影响.实测数据验证所提方法有效.(本文来源于《深圳大学学报(理工版)》期刊2019年05期）
韩超垒,杨志伟,田敏,孙永岩,曾操[2]（2018）在《基于海杂波稀疏性与非均匀度的样本挑选方法》一文中研究指出针对预警雷达对海监视面临海杂波分布非均匀与杂波样本受目标污染,导致自适应杂波抑制处理性能恶化和目标能量损失的问题,提出了一种基于海杂波稀疏性与非均匀度的样本挑选方法。该方法将目标的导向约束与广义内积样本挑选方法结合,先利用海杂波在空时二维平面上的稀疏分布特性,根据海杂波与目标空时二维分布差异剔除被目标污染的样本,再利用广义内积准则衡量海杂波分布的非均匀程度,并获取均匀样本,以提高杂波协方差矩阵的估计精度。仿真结果表明:所提方法能在提高杂波抑制性能的同时,减小目标信号能量损失。该方法可广泛应用于海面预警监视雷达系统。(本文来源于《上海航天》期刊2018年05期）
杨玙菥[3]（2018）在《空时处理中的非均匀杂波抑制技术仿真研究》一文中研究指出机载雷达在检测地面和低空运动目标时,通常工作在下视状态,因此强地杂波对雷达系统的检测性能有较为严重的影响。空时自适应处理技术(STAP)可以解决机载雷达的杂波抑制问题。在实际应用中,构造低运算量、低数据量的STAP算法,即降维、降秩STAP方法和适应于非均匀杂波环境的新型STAP算法是目前STAP技术的研究热点。本文的研究对象是机载相控阵雷达的杂波抑制方法,主要是研究杂波非均匀特性、杂波补偿算法、稀疏恢复方法和空时自适应处理算法等内容。本文研究的主要内容概括如下:1、空时自适应处理方法的研究。首先给出全空时自适应处理算法的原理,推导自适应滤波器的最优全矢量和输出信杂噪比的表达式,然后介绍降秩STAP方法和降维STAP方法的基本理论及不同辅助通道选取方式对降维STAP方法性能的影响。最后以输出信杂噪比为衡量指标仿真对比几种降维STAP算法的杂波抑制性能,以及通道误差和训练样本数目对STAP方法性能的影响。2、基于杂波补偿的非均匀杂波抑制方法的研究。首先建立机载非正侧视阵雷达的杂波回波模型,分析不同偏航角下不同距离单元的杂波非均匀特性。然后介绍可运用于非正侧视阵场景的多普勒频移法(DW)和角度—多普勒补偿法(ADC)两种杂波补偿算法的原理。从杂波功率谱和输出信杂噪比两个方面仿真分析DW算法和ADC算法补偿后的STAP方法杂波抑制性能。3、基于稀疏恢复的杂波抑制方法的研究。首先介绍稀疏恢复技术应用于STAP中的基本原理,分析杂波空间时间谱的稀疏性,将时空自适应处理转化为优化问题。然后讨论一个训练数据样本可能丢失统计特性的原因,分析角度—多普勒平面杂波的性质。提出可用训练样本的数量被限制为一的场景下,基于线性回归技术的SR-STAP方法,并仿真研究该方法的杂波抑制性能。4、机载双基地雷达杂波抑制方法的研究。首先基于双基地雷达的几何构型及双基地雷达方程,建立双基地杂波回波信号模型,分析不同双基运动场景的杂波非均匀特性。然后介绍自适应角度—多普勒补偿法(A~2DC)的原理,分析子孔径平滑窗口的大小对该方法中杂波谱中心的多普勒相位估计值的影响。最后以输出信杂噪比为衡量指标,仿真分析A~2DC算法补偿后的STAP方法杂波抑制性能。(本文来源于《电子科技大学》期刊2018-09-30）
胡子军,习云飞,童建文[4]（2018）在《非均匀地杂波背景下自适应动目标检测》一文中研究指出针对非均匀地杂波背景,提出了一种基于地杂波强度估计的自适应动目标(MTD)检测方法。该方法预先设计具有不同地杂波抑制能力的多组滤波器组,实时处理过程中利用零速滤波器输出数据估计地杂波强度信息,并基于地杂波强度估计值自适应选择抑制能力合适的滤波器组。与采用单一多普勒滤波器组的传统MTD方法相比,该方法提升了雷达在非均匀地杂波背景下检测低频点目标的能力。最后,通过仿真试验验证了该方法的有效性。(本文来源于《指挥信息系统与技术》期刊2018年02期）
娄联章[5]（2018）在《非均匀杂波空时协方差矩阵的估计》一文中研究指出协方差矩阵估计是自适应信号处理的基本问题,随着雷达分辨率不断提高和杂波环境变得更加复杂,传统高斯背景下的采样协方差矩阵(SCM)估计性能会降级,非均匀杂波的协方差矩阵估计算法能有效克服这一问题,具有更好的估计精度和鲁棒性。针对低秩复合高斯分布的STAP杂波,协方差矩阵的估计可以转化为关于特征值、纹理分量和杂波子空间这些参数的估计问题。本文提出一种两步极大似然的协方差矩阵估计算法,首先根据纹理分量和特征值的似然估计,推导出特征值的不动点方程;然后采用大部分最小化最优化框架对杂波的子空间进行迭代优化,以获得精确的子空间的似然估计。仿真证明,该算法能有效提高非均匀杂波协方差矩阵估计的精度和稳健性,改善STAP的检测性能。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-05-01）
许华健,杨志伟,廖桂生,田敏[6]（2017）在《一种稳健的非均匀杂波协方差矩阵估计方法》一文中研究指出在非均匀环境下,针对传统样本挑选、样本加权等方法由于数据利用率低导致独立同分布训练样本不足的问题,该文提出一种在空时2维谱平面联合距离维逐空-时频点谱估计与滤波的协方差矩阵估计方法。该方法根据杂波和目标在距离-空时2维谱平面的分布特性,逐点频估计待检测单元杂波谱,并采用中值滤波方式消除目标污染对地物杂波谱估计的干扰;最后重构无空时孔径损失的杂波协方差矩阵。仿真结果表明,相比于传统非均匀统计STAP方法,所提的距离-空时2维谱滤波方法能够在样本数不足时有效缓解目标信号污染、离散地形杂波或孤立干扰引起的STAP性能下降问题。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2017年05期）
曾卓[7]（2016）在《基于GPU的非均匀杂波快速仿真》一文中研究指出由于滨海地区的地形地貌复杂,其杂波模型与传统的统计模型差别较大,因此对滨海地区杂波准确快速地仿真成为一大难点。首先阐述了基于数字高程模型、机载雷达参数和载机位置计算散射单元相关参数的方法,之后介绍如何运用这些参数仿真功率谱:判断散射单元所属距离-多普勒单元,迭加同一距离-多普勒单元中散射单元杂波功率,完成非均匀杂波功率谱仿真。然而计算杂波功率谱的过程中数据量庞大,因此还提出了采用GPU并行计算提高仿真速度的方法。仿真结果证明,仿真出的滨海地区杂波功率谱与实际地形状况相符,具有准确有效性。对于仿真速度,经过GPU加速与传统方法相比有了很大的提升,增加了工程实用性。(本文来源于《电光与控制》期刊2016年12期）
郑志东,袁红刚,王雯雯,陶欢[8]（2016）在《非均匀杂波背景下双基地MIMO雷达距离扩展目标的GLRT检测》一文中研究指出利用球不变随机矢量(Spherically Invariant Random Vector,SIRV)描述非均匀杂波,建立了双基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Qutput,MIMO)雷达距离扩展目标的信号检测模型,提出了距离扩展目标的两步广义似然比检测(Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT)算法.首先,根据目标散射系数的两种假设模型,分别推导确定型目标、高斯型目标GLRT检测器的解析表达式,然后利用固定点迭代算法估计杂波协方差矩阵,获得自适应GLRT(AD-GLRT和AG-GLRT)检测器.仿真实验表明:AD-GLRT和AG-GLRT检测器的检测性能均优于非均匀杂波背景、高斯杂波背景下点目标的检测性能,且两者的检测性能相当,并且虚拟阵元数、目标分布的距离单元数,以及信杂比越大,两者的检测性能越好.(本文来源于《电波科学学报》期刊2016年04期）
苗旭炳,简涛,丁彪[9]（2016）在《非均匀杂波协方差矩阵的知识辅助估计方法》一文中研究指出针对非均匀环境下的雷达目标自适应检测问题,提出了一种知识辅助的杂波协方差矩阵估计方法。假设非均匀环境杂波服从协方差矩阵为随机矩阵的复高斯分布,选取逆Wishart分布作为先验分布引入,依据贝叶斯方法推导了杂波协方差矩阵的后验概率密度函数,进而得到了协方差矩阵的最大后验估计。仿真结果表明,与传统杂波协方差矩阵估计方法相比,所提出的知识辅助估计方法能够有效提升非均匀环境下的雷达目标检测效果。(本文来源于《电光与控制》期刊2016年10期）
曾卓[10]（2016）在《基于GPU的非均匀杂波快速仿真》一文中研究指出运用数字高程模型(DEM)对滨海地区杂波进行仿真能逼真地反映杂波的非均匀特性,是当前机载雷达杂波仿真的趋势。然而基于数字高程模型的方法虽然保证了杂波仿真的准确性,但其计算量过大也导致了仿真效率的降低。本文针对基于DEM非均匀杂波的仿真效率问题,利用图形处理单元(Graphic processing unit,GPU)的并行高速特性,对非均匀杂波仿真过程进行并行优化,提高其仿真效率,以满足仿真实时性要求。本文首先阐述滨海地区机载雷达杂波的建模方法,接下来描述基于GPU的非均匀杂波仿真流程,对仿真结果进行分析总结。最后分析雷达信号数字处理技术各模块在非均匀杂波环境下处理的整体效果。论文主要的工作内容如下:1.针对雷达工作的滨海地区环境复杂,使用统计模型无法准确模拟该区域杂波模型的问题,本文通过数字高程模型模拟机载雷达在滨海地区的杂波,得出滨海地区的杂波功率谱。仿真过程包括阐述基于数字高程模型、机载雷达参数和载机位置计算散射单元相关参数的方法,以及介绍如何运用这些参数仿真功率谱:判断散射单元所属距离-多普勒单元,迭加同一距离-多普勒单元中散射单元杂波功率,完成非均匀杂波功率谱仿真。仿真结果与实际地形状况相符,具有准确有效性。2.针对实际地形场景仿真模拟中实时性要求和仿真速度过慢的情况,考虑到GPU的并行计算的特性,将并行编程的思想和利用显存硬件加速的方法结合到杂波仿真的实现中,改进杂波实现手段,提出并优化仿真算法思路,实现非均匀杂波的快速仿真。优化仿真过程中,通过测定各步骤运行时间分析流程特点,随后调整算法运算步骤,减小数据的传输量,最终得到仿真速度加速比为65.5的并行仿真算法。仿真发现加速比除了与算法流程相关,与场景规模、运行线程数以及GPU设备型号关系密切,因此对这些参数进行了分析讨论,保证仿真的实时性。3.为了进一步验证仿真的非均匀杂波对目标检测的影响,以典型脉冲多普勒雷达信号处理为例对统计模型杂波和基于DEM杂波中的目标检测过程进行了仿真和对比。虽然在两种杂波环境下都能正确检出真目标,但同等条件下,由于基于DEM仿真得到非均匀杂波更为逼真且拖尾更长,出现虚警的概率远大于基于统计模型的杂波。(本文来源于《电子科技大学》期刊2016-04-20）
非均匀杂波论文开题报告
（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：
针对预警雷达对海监视面临海杂波分布非均匀与杂波样本受目标污染,导致自适应杂波抑制处理性能恶化和目标能量损失的问题,提出了一种基于海杂波稀疏性与非均匀度的样本挑选方法。该方法将目标的导向约束与广义内积样本挑选方法结合,先利用海杂波在空时二维平面上的稀疏分布特性,根据海杂波与目标空时二维分布差异剔除被目标污染的样本,再利用广义内积准则衡量海杂波分布的非均匀程度,并获取均匀样本,以提高杂波协方差矩阵的估计精度。仿真结果表明:所提方法能在提高杂波抑制性能的同时,减小目标信号能量损失。该方法可广泛应用于海面预警监视雷达系统。
（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。
非均匀杂波论文参考文献
[1].陈洪猛,刘京,李明,易晓丽,穆贺强.一种新的无人机载雷达非均匀杂波抑制方法[J].深圳大学学报(理工版).2019
[2].韩超垒,杨志伟,田敏,孙永岩,曾操.基于海杂波稀疏性与非均匀度的样本挑选方法[J].上海航天.2018
[3].杨玙菥.空时处理中的非均匀杂波抑制技术仿真研究[D].电子科技大学.2018
[4].胡子军,习云飞,童建文.非均匀地杂波背景下自适应动目标检测[J].指挥信息系统与技术.2018
[5].娄联章.非均匀杂波空时协方差矩阵的估计[D].西安电子科技大学.2018
[6].许华健,杨志伟,廖桂生,田敏.一种稳健的非均匀杂波协方差矩阵估计方法[J].电子与信息学报.2017
[7].曾卓.基于GPU的非均匀杂波快速仿真[J].电光与控制.2016
[8].郑志东,袁红刚,王雯雯,陶欢.非均匀杂波背景下双基地MIMO雷达距离扩展目标的GLRT检测[J].电波科学学报.2016
[9].苗旭炳,简涛,丁彪.非均匀杂波协方差矩阵的知识辅助估计方法[J].电光与控制.2016
[10].曾卓.基于GPU的非均匀杂波快速仿真[D].电子科技大学.2016