空域降维论文-梁国龙,赵文彬,付进

空域降维论文-梁国龙,赵文彬,付进

导读:本文包含了空域降维论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:空域滤波矩阵,降维,K-L变换,方位估计

空域降维论文文献综述

梁国龙,赵文彬,付进[1](2017)在《一种降维空域滤波矩阵的设计方法》一文中研究指出为解决降维滤波矩阵设计存在的维数与滤波性能之间的矛盾,提出了一种结合K-L变换(KarhunenLoeve Transform)降维空域滤波矩阵的设计方法.该文首先推导出了滤波矩阵较大特征值的数量取决于滤波矩阵通带带宽的规律,并利用阻带衰减给出了区分大小特征值的门限,进而通过向大特征值对应的特征向量矩阵投影的方法,获得最终的降维空域滤波矩阵.仿真实验证明,由该方法获得的降维矩阵具有与降维前接近的空域滤波能力.(本文来源于《电子学报》期刊2017年02期)

周延,冯大政,朱国辉,向平叶[2](2015)在《空域数据分解的两级降维自适应处理方法》一文中研究指出传统的后多普勒自适应处理方法,如因子法和扩展因子法,虽然能大大降低自适应处理时的运算量和独立同分布样本的需求量,但在天线阵元数进一步增大的情况下,还是不能有效抑制杂波。针对这一问题,该文提出一种空域数据分解的两级降维自适应处理方法。该方法将多普勒滤波后的空域数据进行分解,使其变为两个向量的Kronecker乘积,得到一双二次代价函数,利用循环迭代的思想求解最优权。实验表明该方法具有快速收敛,所需训练样本少的优点,尤其在小样本条件下该方法抑制杂波的性能明显优于因子法和扩展因子法。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2015年02期)

林超[3](2009)在《机载雷达STAP空域降维研究》一文中研究指出杂波抑制是机载预警雷达下视工作时的关键问题。除了采用低副瓣天线、偏置天线相位中心(DPCA)等传统杂波抑制技术,能够有效提高机载相控阵雷达地杂波抑制能力和动目标检测性能的空时二维自适应处理技术(STAP)同样受到了广泛关注。STAP的研究始于1973年,至今有20多年的历史。最初提出的是使用全部空域和时域进行处理的全时空的最优算法,它的计算量和实现的复杂度令人们难以接受,并且难以获得估计协方差矩阵所需的足够的样本数。因此为了在实际中能够应用空时二维自适应处理,就必须进行降维处理。本文首先介绍机载雷达杂波特性和STAP基本原理,在此基础上研究了空域降维。空域降维的研究分为两个方面,阵元域降维和波束域降维。在第叁章研究阵元域降维时,讨论了均匀子阵划分方法和非均匀子阵划分方法,并在此基础上提出了一种新的子阵划分方式。除此而外还对叁维处理进行了研究。在第四章对波束域降维进行研究时,讨论了波束域降维原理和并对局域多波束降维方法的性能进行了仔细的研究。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2009-01-01)

空域降维论文开题报告

(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:

传统的后多普勒自适应处理方法,如因子法和扩展因子法,虽然能大大降低自适应处理时的运算量和独立同分布样本的需求量,但在天线阵元数进一步增大的情况下,还是不能有效抑制杂波。针对这一问题,该文提出一种空域数据分解的两级降维自适应处理方法。该方法将多普勒滤波后的空域数据进行分解,使其变为两个向量的Kronecker乘积,得到一双二次代价函数,利用循环迭代的思想求解最优权。实验表明该方法具有快速收敛,所需训练样本少的优点,尤其在小样本条件下该方法抑制杂波的性能明显优于因子法和扩展因子法。

(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。

空域降维论文参考文献

[1].梁国龙,赵文彬,付进.一种降维空域滤波矩阵的设计方法[J].电子学报.2017

[2].周延,冯大政,朱国辉,向平叶.空域数据分解的两级降维自适应处理方法[J].电子与信息学报.2015

[3].林超.机载雷达STAP空域降维研究[D].西安电子科技大学.2009

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