一、宽带雷达目标的瞬态极化时频分布表征（论文文献综述）
韩雪[1]（2020）在《舰船地震波信号特性分析与应用研究》文中指出在浅海,当舰船辐射噪声的频率低于简正波截止频率时,水中声信号严重衰减,通过海底以舰船地震波的形式传播成为声传播的一个途径。舰船地震波作为一种新型的物理场,对其特性的分析和应用研究在水声领域具有重要意义。对水面船只信号的检测和特征提取是水面船只探测的关键。由于水面船只的传播信道非常复杂,导致强背景噪声干扰下水面船只微弱信号检测难度大,因此仍需探索新的水面船只检测方法。同时,舰船地震波信号在低频段,低频信号对人的生理和心理等方面都会造成影响,因此有必要研究舰船地震波信号移频处理的客观规律以及听觉特征提取方法。本论文围绕舰船地震波的特性及其在水面船只检测和听觉特征提取两方面的应用展开研究。首先对舰船地震波的极化特性进行了分析,研究了舰船地震波的线谱极化滤波算法,旨在改善强背景噪声干扰下的水面船只微弱信号检测问题,为水面船只远距离探测提供新的信号处理思路。其次对舰船地震波的调制特性进行了分析,针对舰船地震波包络调制信号的低频特性,研究了舰船地震波包络调制信号移频处理的心理声学特征参数变化规律。同时根据舰船地震波信号的包络调制特性在听音上具有“节奏感”的特点,借鉴水声听音处理对水声目标优良的探测性能,研究了舰船地震波信号的听觉特征提取方法,旨在为听音安全保障提供技术支持。论文的主要研究内容和结论如下:1.舰船地震波信号极化特性分析与应用论文对地震波线谱信号的极化特性进行了分析,通过优化选取得到了适用于线谱信号的频域极化度参数,然后构造了基于频域极化度参数的极化滤波函数,对线谱信号极化特征谱加权实现了线谱极化滤波算法;分析了极化滤波函数的影响因素,构造了四阶累积量联合极化滤波函数和多重自相关联合极化滤波函数。仿真和实验研究结果表明,相应的四阶累积量极化滤波算法和多重自相关极化滤波算法克服了受分析点数制约以及舰船地震波信号信噪比较低的问题;所提出的舰船地震波线谱极化滤波算法可以抑制背景噪声干扰,提取出线谱信号,实现了强背景噪声干扰下的水面船只微弱信号检测,对被动声呐信号处理和水声目标远距离探测有较好的应用前景。2.舰船地震波信号调制特性分析与听觉特征提取论文对舰船地震波信号调制特性进行了分析,针对舰船地震波包络调制信号的低频特性,对听音移频处理进行了研究,给出了舰船地震波包络调制信号的心理声学特征参数变化规律,为听音移频处理提供了理论依据和参考。研究了舰船地震波包络调制信号的时变响度特征提取。研究表明,时变响度时频图相比功率谱时频图能更好地表征舰船地震波包络调制信号。在此基础上,提出了节拍响度变化量特征。仿真和实验研究结果表明,节拍响度变化量特征的识别率高于稳态特征响度的识别率。此外,在舰船地震波信号的听觉滤波器特征提取研究中发现,可以利用听觉滤波器检测和提取舰船地震波线谱信号,相比传统线谱提取方法,线谱信号的输出信噪比有所提高。最后,研究发现等带宽三角形滤波器倒谱系数特征在低信噪比下有较好的鲁棒性。所获取的舰船地震波包络调制信号移频处理的心理声学特征参数变化规律以及所研究的舰船地震波听觉特征参数为便于低频舰船地震波听音识别提供了新方法。
刘加方[2]（2019）在《宽带低截获与随机极化雷达信号模型研究》文中研究说明随着雷达技术的快速发展,雷达对抗及电子战技术也不断取得进步。一方面,随着雷达应用领域的不断拓展,传统的雷达体制和工作模式逐渐不能满足日益深化的应用需求。雷达需要在恶劣的电磁环境下满足战场侦查的应用需求,不仅仅满足于对目标的搜索、跟踪,还要获取目标更精细的信息,比如高分辨率成像、微动特征提取等。另一方面,雷达需提升自身生存能力,降低被截获、干扰的概率,实现射频隐身和良好的抗干扰性。本文主要对宽带低截获与随机极化雷达信号模型展开研究,主要工作和创新点如下:（1）提出了一种非线性调频信号去斜处理方法。将非线性调频信号看作为倒S型调频信号和线性调频信号的复合信号,采用去斜处理方法实现了宽带非线性调频雷达信号的低速率采样下脉冲压缩,解决了宽带非线性调频信号对雷达硬件速率要求较高的问题。数值仿真和高分辨率一维距离像实验结果均证明了此方法能够在保证宽带非线性调频信号低旁瓣性能的同时降低对系统硬件采样率的要求。（2）提出了一种低旁瓣随机雷达信号设计方法。通过在频域调制随机雷达信号的频谱来实现低旁瓣的效果,采用随机序列和高斯窗函数分别对信号相位谱、幅度谱进行调制。由于所设计的随机雷达信号具有高斯型的功率谱密度,因此能够实现低旁瓣的效果,避免了随机雷达信号过高的旁瓣造成的掩盖效应。数值仿真和脉冲压缩实验均验证了所设计信号模型的低旁瓣性能。（3）提出了一种新型线性调频随机雷达信号模型及其去斜处理方法。此波形兼具了随机雷达信号和线性调频信号的优点,不仅具有近似图钉型模糊函数、良好的正交性和多普勒容限,同时还可采用去斜处理方法实现低采样率下脉冲压缩,大大降低了对雷达系统ADC硬件采样率的要求。数值仿真和一维距离像仿真实验均验证了所设计波形优异性能和所提出的去斜处理方法的有效性。通过多载频圆迹SAR高分辨成像实验进一步验证了设计波形和压缩方法的有效性。（4）随机极化雷达信号。对随机极化雷达信号理论机理进行了分析,当通过正交极化天线发射两路去相干的随机雷达信号时可以产生随机极化雷达信号,将低截获雷达信号的研究范畴由时域、频域扩展至极化域。根据随机极化雷达信号对目标散射的作用机理提出了一种基于极化度的有源转发式干扰鉴别方法,依据随机极化雷达信号目标回波极化度和干扰回波极化度的差异来进行干扰鉴别,并结合数值仿真进行分析,验证了所提方法的有效性。
樊伟伟[3]（2019）在《PolSAR目标检测方法研究》文中认为极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR）是建立在传统合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）上的新体制雷达,它不仅具有全天时、全天候、远作用距离、宽观测带与高分辨率成像等优势,而且能够充分利用电磁波的极化信息精确反映目标物理散射过程,使它在目标检测、资源勘探、地形测绘、海面环境监测、战场监视与侦察等国计民生等领域具有独特的应用优势。然而,极化SAR易受到同频段射频源干扰、图像数据表征形式与观测场景复杂等造成极化SAR目标检测精度下降的问题。由于极化SAR图像数据表征形式的复杂性,如何对极化SAR图像数据的统计分布模型进行构建与模型参数的精确估计是当前极化SAR目标检测的关键问题。在复杂观测场景下目标的散射特性易受到观测环境的影响,如何设计有效的特征提取方法并有效的挖掘目标各种特征的关联性同样是当前极化SAR目标检测的关键问题。同时,射频干扰的存在会影响极化SAR成像质量与后续目标检测的性能,如何对干扰进行检测与抑制是雷达信号处理领域中的热点问题。因此,研究极化SAR的目标检测方法具有重要的现实意义与理论价值。论文以提升目标检测性能为目的,重点围绕极化SAR干扰抑制方法、极化SAR成像结果的统计分布模型构建与模型参数估计方法、极化SAR数据特征提取与目标检测方法等内容进行深入的研究。主要研究内容如下:1.在掌握极化SAR工作原理的基础上,研究极化SAR成像结果的表征方法,并在此基础上分析极化SAR图像的统计特性与目标散射特性。首先,本节利用双随机乘积模型建立极化SAR图像数据的统计模型。然后,利用梅林变换和梅林统计量分析其统计特性。接着,利用典型的极化分解方法分析目标的散射特性。最后,从射频干扰表征与射频干扰特性分析两个方面,定性分析了干扰在不同特征域对极化SAR数据的影响,为后续的射频干扰抑制方法与极化SAR目标检测方法的研究奠定了理论基础。2.针对射频干扰造成极化SAR的成像质量与极化SAR目标检测的性能下降的问题,提出了基于深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network,DCNN）的射频干扰检测方法与基于深度残差网络（Deep Residual Network,ResNet）的干扰抑制方法。首先,详细介绍DCNN的基础理论,根据射频干扰与目标回波信号在时频域上的特征差异性,设计了基于DCNN的射频干扰检测算法,该算法将射频干扰检测问题转化为二分类问题,并利用经典的视觉几何组网络（Visual Geometry Group,VGG）提取射频干扰在时频域的特征,实现了对窄带与宽带干扰的精确检测。然后,在射频干扰检测算法的基础上设计了一种基于ResNet的射频干扰抑制算法。该方法根据射频干扰与目标回波信号在时频谱上的特征差异性,利用ResNet以及跳级连接结构对时频谱图中的目标回波信号进行提取,进而实现对射频干扰的重构与抑制。该算法不仅能够提升窄带与宽带干扰抑制的准确性,还能够提升干扰抑制的处理速度。最后,仿真和实测的机载/星载SAR数据的窄带与宽带干扰检测与抑制结果验证了基于深度学习的干扰检测与抑制算法的有效性。3.针对高斯模型不能精确表征极化SAR图像数据的统计分布而导致舰船目标检测性能差的问题,提出了基于非高斯分布的极化SAR舰船目标检测算法,提升了极化SAR舰船目标检测的性能。首先,研究了非高斯分布K-Wishart的统计模型,并分析了K-Wishart分布对极化SAR图像数据的表征能力。然后,利用改进的最大期望算法对抽取的极化SAR图像数据进行无监督聚类。由于K-Wishart分布模型复杂,参数估计比较困难,引入了梅林变换和梅林统计量对模型的参数进行估计。而最大期望算法中的聚类个数可以通过统计分布的模型适应性检测确定。在获得极化SAR数据的无监督聚类结果后,根据舰船目标与海背景的极化散射特征差异性,利用SPAN值在无标签的聚类结果中检测舰船目标。最后,通过不同极化SAR系统的多组数据集验证了所提舰船检测算法的有效性。4.针对复杂观测环境下的极化SAR图像中舰船目标检测性能差的问题,提出了基于改进Faster R-CNN的舰船目标检测算法。复杂观测环境下的强海杂波具有较强的散射特性将会影响附近的弱小舰船目标的检测,而海岸在低分率极化SAR图像中与舰船目标具有相似的图像特征,也将降低弱小舰船目标的检测能力。传统Faster RCNN结合DCNN能够挖掘不同目标在高维域的特征差异性在光学图像中实现了对不同目标的准确检测,而传统Faster R-CNN对弱小目标的检测能力较差。为了解决上述问题,首先通过对极化SAR图像数据进行预处理增加样本的多样性并抑制相干斑噪声与海杂波。其次,利用深度卷积神经网络设计海陆分割网络抑制海岸对舰船检测的影响。再次,对Faster R-CNN进行改进使其能够产生不同尺度目标候选窗口从而提升其对小舰船目标检测的性能,最后,通过样本的几何关系以及非极大值抑制方法对舰船目标检测结果进行融合得到最终的舰船目标检测结果。通过AIRSAR与UAVSAR录取的多组极化SAR数据集验证了所提舰船目标检测算法的有效性。
张胜峰[4]（2019）在《极化特征在真假弹头识别中的应用》文中指出将极化特征引入分类识别依据是近年来雷达目标识别领域的重要方向,研究弹道目标的极化散射特性和依据极化特征进行真假弹头识别对于完善导弹防御系统具有重要意义。本文研究了目标的极化散射特性分析和极化特征提取,并探求将其应用于真假弹头识别中的可行性。首先基于雷达目标窄带和宽带回波分析了弹道目标的极化散射特性,然后进行极化特征提取和特征可分性分析,最后构造SVM模型来进行弹道目标的分类识别。窄带极化体制下,研究了基于窄带极化散射矩阵的极化不变量的提取以及其在目标分类识别中的应用。首先根据雷达目标的窄带回波得到极化散射矩阵,然后从极化散射矩阵中提取五个具有旋转不变性的参数,并分析其各自所代表的的目标散射特性,最终结合四组不同的弹道目标模型仿真数据分析利用窄带极化特征进行弹道目标识别的可行性。宽带极化体制下,研究了基于宽带全极化HRRP的特征提取算法以及其在目标分类识别中的应用。首先构造宽带全极化高分辨一维距离像,然后利用相干目标分解算法和部分相干目标分解算法对宽带全极化HRRP进行分解和特征提取,并分析各个特征代表不同散射中心的散射特性,同时分析了利用不同特征进行识别时,各自对于目标的可分性,最后建立分类识别的模型,结合四组不同的弹道目标模型的仿真数据,分析利用宽带全极化HRRP进行弹道目标识别的可行性。同时也研究了不同信噪比下,目标分类识别的结果,分析信噪比对基于极化信息弹道目标识别的影响。仿真实验结果表明,利用窄带极化特征可以有效的将碎片模型从弹头和诱饵中间识别出来,但弹头和诱饵模型之间的窄带极化特征可分性较弱,利用窄带极化进行目标识别的结果不具有稳健性。轻、重诱饵和弹头模型之间的宽带极化特征可分性较强,在大信噪比下,利用宽带极化进行目标识别的结果较为准确。仿真结果表明,在信噪比大于20dB时,利用宽带极化特征对弹头的识别率在85%以上。
缪科[5]（2018）在《基于电磁仿真的雷达目标极化信息研究》文中提出随着雷达科学的快速发展,雷达系统在目标识别领域向着精细化方向前进。雷达的极化域是雷达目标识别的新兴领域,目标极化分解是极化域目标识别的常见方法,极化分解与高分辨距离像技术结合可以提供更为全面的目标细节。微多普勒效应是研究目标特性识别的热点之一,通过提取微多普勒特征能够获取目标精细运动情况。因此,在研究利用雷达极化信息进行目标识别的过程中,引入微多普勒效应,理论上可以得到更为丰富的目标信息。电磁仿真是雷达科学中的重要预估手段,相比较暗室测量或者外场实测具有低成本、高效率等优点。本文采用FEKO作为电磁仿真手段,研究雷达目标在窄带和宽带下的极化数据,并进行极化分解,提取极化特征。本文还研究了窄带和宽带条件下的微多普勒特征提取,探究时频像与散射中心的关系,并研究了全极化时频像。本文的第一章概括了基于电磁仿真的雷达目标极化信息研究的背景,第二章、第三章讨论了极化域和微多普勒的理论知识,以及极化分解和时频分析的原理。第四章对窄带和宽带条件下的目标进行仿真,提取回波并用相干分解的手段进行目标分类。第五章以微多普勒效应为研究对象,研究了窄带和宽带条件下的时频分析方法,并对全极化时频像进行了分析讨论,最后设计了基于FEKO的雷达目标极化-微多普勒仿真平台。利用FEKO进行雷达目标极化信息特征的研究,能够简化研究的过程、缩短研究的周期、提高研究的效率。极化信息与高分辨距离像和微多普勒相结合,能够获得更多的目标特征信息,提高目标识别的成功率。
岳雯珏[6]（2017）在《中段目标低频段雷达早晚期响应与平动补偿技术研究》文中指出弹道导弹防御系统的核心要素是解决弹头、诱饵的发现与识别问题。弹道导弹中段因飞行时间长,而成为目标识别和实施拦截的最佳时期。目前,X波段雷达是美国弹道防御系统中主要用于进行目标识别的装备,相对于X波段雷达,低频段雷达能探测到更远的距离,若能用低频段雷达实现中段目标特性反演,则可将弹道导弹的识别时间提高近20分钟。本文着眼于低频段雷达中段目标特性反演难题,在分析谐振区目标散射特性的基础上,提出有效的极点提取方法,建立了早晚期响应模型,初步阐明了早晚期响应关系和低频段雷达目标微多普勒调制的物理基础。同时,针对电离层效应和高速平动对目标微动参数估计、窄带成像等特性反演手段的影响,分别提出了有效的补偿技术。论文的主要工作如下:第一章首先介绍了课题研究的背景及意义,归纳了当前中段目标特性研究的主要手段;接着,详细地分析了微动目标特征提取、窄带雷达成像技术的国内外研究现状与存在的问题;最后,对本文工作进行总结归纳。第二章主要研究了谐振区进动目标的散射特性,并完成了早晚期响应特性提取。首先介绍了RCS的基本概念,并详细阐述了瑞利区、谐振区、光学区RCS的特点。接着,分析了谐振区进动目标的早晚期特性,针对早期响应采用ISAR成像进行研究,针对晚期响应采用改进的矩阵束法进行极点提取,用仿真实验验证了提取方法的有效性。最后,利用早晚期响应完成目标瞬态响应建模,并用正弦调频傅里叶变换算法完成对重建信号的进动参数估计。第三章提出了一种基于目标轨道信息的平动补偿算法。首先,建立了二体运动下的目标轨道模型和微动目标的雷达观测模型;其次,利用目标轨道参数完成平动粗补偿,再采用多次共轭对称相乘法进行残余平动项补偿;最后,通过仿真实验分析了平动的补偿精度,证明了该方法的有效性。相较基于微多普勒峰值信息提取的平动补偿方法,本方法的计算精度更高,估计效果更好。第四章提出了一种基于多载频调制的电离层效应校正方法。首先,阐述了电离层的基本概念并建立相应的相位超前方程;其次,利用第三章已完成平动补偿后的多载频雷达回波进行相位提取,分别求解微动时延和电离层时延的表达式;最后,通过仿真实验分析了微动参数和电离层参数的均方根误差,证明了该方法的有效性。相较基于SAR成像的电离层效应双频校正法,本方法估计的电离层参数均方根误差更小,算法性能更稳定。第五章是本文的总结与展望。本章在分析创新点的同时对全文工作进行总结,探讨了低频段雷达中段目标特性研究的发展趋势,分析了下一步在实测过程中需要研究的早晚期响应分离和提取难题。
吴佳妮[7]（2017）在《人造目标几何结构反演与极化雷达识别研究》文中研究表明诸如坦克、装甲车、无人机等人造目标,是战场上侦察与打击的主要对象,对其进行识别具有重要的军事价值。民用上,在城镇发展的监测评估,对倒塌建筑物的灾情评估,以及寻找、营救失事飞机等领域,人造目标识别也有迫切需求。人造目标有别于自然目标,多由平板、角反射器等典型几何结构构成,这也成为了识别人造目标的重要特征。基于极化SAR/ISAR图像,利用极化信息,提取人造目标的几何结构特征,并用几何结构表征目标的外形轮廓,有助于目标类别判定,对图像解译、目标识别都具有重要的意义。本文紧密围绕人造目标的几何结构反演与极化识别这一前沿课题,利用大量的全极化实测数据及电磁计算数据,对典型几何结构的空域极化特性、几何结构反演技术以及目标极化识别技术进行了深入的研究。具体研究工作包含以下几个方面:首先,针对人造目标的特点,研究了典型几何结构的空域极化特性,并提出了保极化角域的概念,为分析揭示目标的空域极化特性提供了一种新的理论解释。通过比对分析几类典型几何结构模型计算的全极化回波结果与电磁仿真软件计算的结果,揭示了现有模型在描述几何结构的极化特性方面的不足;详细分析了典型几何结构的空域极化特性,定义保极化角域的概念,用以描述散射结构与散射机理间具有稳定对应关系的角度范围;研究了典型几何结构的保持极化角域特征,确定了各结构保持理论的散射机理的角度范围,为图像解译、目标识别提供了有力支撑;研究了紧邻典型几何结构的极化特性,并与单一典型几何结构进行比对,揭示了其在极化特性上的差异,基于此差异来判定单一典型几何结构对应的散射中心。进而,研究了目标几何结构反演的方法,通过对典型散射中心进行类型判别,并结合聚类算法,成功实现了目标局部结构的类型和尺寸的反演。首先研究了典型散射中心的判定方法,基于散射中心幅值稳定性与极化不变性,实现了对单一典型几何结构对应的散射中心的判定,有助于提高散射中心类型判别的准确性。接着在研究了散射中心类型判别方法的基础上,提出了基于快速密度搜索聚类算法的几何结构反演方法,能有效提取目标局部结构的类型和尺寸等几何结构特征。相较于传统的基于模型参数估计的结构反演方法,避免了模型定阶难,参数耦合严重,难以收敛等问题,大幅提高了几何参数反演的效率,扩大了适用对象范围。随后,研究了复杂材质无人机的极化特性,揭示了典型无人机的局部结构特征。以暗室测量的复杂材质无人机为对象,研究其极化特性,反演其几何结构,并与无人机金属化模型的仿真计算数据进行比对分析。在研究了无人机的局部结构特征的同时,揭示了复杂材质目标与金属目标在极化特性上的差异,为复杂材质目标的识别提供了理论指导与特性支撑。最后,提出了两种高效的分类识别算法,并利用大量实测数据验证了极化分类识别算法的优越性。首先设计了可分性强、能表征目标结构特征的特征矢量,并结合高效的快速密度搜索聚类算法,有效实现了人造目标的分类识别。随后提出了基于预分类的全极化模型匹配目标识别方法,相较于基于模板匹配的分类识别方法,避免了建立庞大的模板库,具有存储量小,计算快,适用范围广的优点。同时,利用目标的几何结构特征进行预分类,降低了计算量,提高了正确识别率。
代大海,廖斌,肖顺平,王雪松[8]（2016）在《雷达极化信息获取与处理的研究进展》文中研究指明雷达极化信息获取与处理已成为当前雷达技术的重要分支之一。该文首先简要回顾了雷达极化技术的发展历程,而后结合电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室的研究成果,重点阐述了雷达极化测量与校准、极化抗干扰、极化特征提取与分类识别、极化成像与参数反演等关键技术的基本原理、研究现状与发展趋势,得出了一些有意义的结论。
王冠凌[9]（2014）在《基于时频分析的电磁脉冲耦合效应研究》文中指出为了解高功率电磁脉冲对电子系统的干扰与毁伤影响,利用基于Wigner-Ville分布的时频分析方法对耦合进电子系统内部的电磁信号进行了特征分析。与单独的时域分析和频域分析相比,时频分析不仅能够得到信号的时域特征和频域特征,还能同时得到信号各频率分量随时间的变化情况。利用瞬态极化时频分析,进一步得到信号极化状态在时频域的分布。仿真结果表明,时频分析得到的结果更全面详细,可以根据时频分析得到的信号特征更加准确地指导电子系统的高功率电磁脉冲防护加固。
马梁[10]（2011）在《弹道中段目标微动特性及综合识别方法》文中认为反导防御系统作为弹道导弹的对立面,既为己方提供全方位、多层次的防御,又对敌方产生强大的威慑作用,确保战争中“先发制人”的军事打击无后顾之忧。雷达是反导防御系统中的核心传感器,其目标识别能力很大程度上决定着整个系统的性能。微动特征则是当前学术界公认的弹道中段目标雷达识别的有效特征之一,在诸多识别技术途径中,基于微动的特征提取与识别具有至关重要的作用。论文面向宽带全极化雷达,对弹道中段目标的雷达特性、中段目标微动特征的可测量性、微动特征提取方法以及弹道目标综合识别策略等热点问题进行了研究,并通过暗室测量数据、外场实验数据对部分研究成果进行了验证。本文的主要研究成果包含以下三个方面。在中段目标雷达特性方面,针对典型几何外形的弹道目标,将其运动特性和散射特性相结合,深入分析了弹道目标独有的雷达特性和全极化雷达回波建模方法。1.针对弹体不同位置散射中心的微动特性建立了数学模型,获得了滑动型散射中心微多普勒的数学表达式,并揭示出滑动型散射中心微多普勒的非正弦特性。设计了进动目标暗室动态测量实验,首次通过实验验证了散射中心的滑动现象,为中段弹头微多普勒分析提供了更为精确的物理模型。2.针对旋转对称和非旋转对称两类典型外形的弹道目标,建立了目标微动参数与雷达测量/发射极化基变换之间的相互关系,分析了典型参数下主极化分量和交叉极化分量的变化规律,为基于极化特性的弹道目标识别提供了理论基础。建立了弹道中段目标动态全极化雷达回波的仿真模型,修正了现有文献将偏航、俯仰、横滚等三个欧拉角直接应用于进动目标姿态角计算的方法,并指出雷达单极化通道回波的仿真同样需要目标全极化测量数据的支撑。在微动特征可测量性和特征提取方面,系统分析了雷达部署位置、雷达性能参数、目标运动参数对微动特性测量的影响,并提出了两种弹道中段目标微动特征提取新方法。1.以典型反导目标识别雷达为例,分析了雷达的脉冲重复频率、相参积累时间、测速精度、发射信号带宽、雷达部署位置、目标进动角、进动频率以及进动轴指向等诸因素对微动特征提取性能的影响。这为导弹攻防对抗条件下,弹头目标微运特征的测量提供了有价值的理论依据。2.提出了基于窄带测距信息的微动特征检测与参数估计新方法,在窄带跟踪的同时测量目标的微动特征,该算法运算量小、检测概率高。通过理论分析与导引头的静态外场试验,发现了旋转目标距离像长度一般不等于目标径向几何投影长度的现象,并据此提出了基于距离像时变特性的微动特征提取新方法。实测数据分析表明,该算法比建立在“距离像长度等于径向几何投影长度”假定下的常见方法更准确、稳健。在弹道目标识别器设计方面,设计了弹道目标综合识别的解决方案及流程框架。在此框架下,提出了一种基于威胁偏好的综合识别策略,从理论上推导了综合识别率与各个单特征分类器性能之间的依存关系。在目标群数目为100,单特征分类器性能不高的情况下,该综合识别器仍能保持较优且稳健的识别效果。分别设计了中程、远程、洲际等三种不同射程弹道导弹的仿真实验,实验结果表明,在单特征分类器无法找出真目标的情况下,综合识别率能保持在80%以上。论文选题紧密联系结合当前反导雷达目标识别技术发展的现实需求,综合采用理论推导、仿真实验、暗室静态/动态实验和外场实验等方法,提出了新理论和新算法,并进行了验证,研究成果对弹道导弹防御具有重要的理论指导意义。部分成果已成功应用于具体的工程项目中,并取得了良好效果。
二、宽带雷达目标的瞬态极化时频分布表征（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、宽带雷达目标的瞬态极化时频分布表征（论文提纲范文）
（1）舰船地震波信号特性分析与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 立题背景与意义 |
| 1.2 舰船地震波特性研究概况 |
| 1.3 舰船地震波应用研究概况 |
| 1.3.1 线谱检测方法研究概况 |
| 1.3.2 听觉特征提取方法研究概况 |
| 1.4 矢量信号极化分析方法研究概况 |
| 1.5 本文研究的主要内容 |
| 第2章 舰船地震波基础理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 舰船地震波信号频谱特性 |
| 2.3 舰船地震波信号极化特性和分析方法 |
| 2.3.1 舰船地震波线谱信号极化特性 |
| 2.3.2 地震波极化分析方法 |
| 2.4 舰船地震波信号统计量计算方法 |
| 2.5 舰船地震波听觉计算模型 |
| 2.5.1 心理声学参数计算模型 |
| 2.5.2 听觉滤波器模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 舰船地震波信号极化特性分析与应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 地震波线谱信号模型 |
| 3.3 舰船地震波线谱信号极化特性分析 |
| 3.4 线谱极化滤波算法 |
| 3.4.1 极化滤波函数影响因素分析 |
| 3.4.2 线谱极化滤波算法仿真分析 |
| 3.5 线谱四阶累积量极化滤波算法 |
| 3.5.1 四阶累积量极化分析方法 |
| 3.5.2 线谱四阶累积量极化滤波算法仿真分析 |
| 3.6 线谱多重自相关极化滤波算法 |
| 3.6.1 多重自相关极化分析方法 |
| 3.6.2 线谱多重自相关极化滤波算法仿真分析 |
| 3.7 实验数据处理 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 舰船地震波信号调制特性分析与听觉特征提取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 舰船地震波信号调制特性分析 |
| 4.3 舰船地震波包络调制信号移频处理的心理声学特征参数变化规律研究 |
| 4.3.1 信号仿真分析 |
| 4.3.2 响度变化规律仿真分析 |
| 4.3.3 尖锐度变化规律仿真分析 |
| 4.3.4 调制特性变化规律仿真分析 |
| 4.3.5 舰船地震波包络调制信号实验分析 |
| 4.4 舰船地震波包络调制信号的时变响度特征提取研究 |
| 4.4.1 时变响度特征提取及其适用性分析 |
| 4.4.2 节拍响度变化量特征提取算法 |
| 4.5 舰船地震波信号的听觉滤波器特征提取研究 |
| 4.5.1 听觉滤波器对舰船地震波线谱信号的提取性能 |
| 4.5.2 等带宽三角形滤波器倒谱系数特征 |
| 4.5.3 实验结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）宽带低截获与随机极化雷达信号模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写词清单 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 宽带低截获雷达信号的发展与现状 |
| 1.3 随机雷达信号与极化技术的结合 |
| 1.4 论文的主要内容及贡献 |
| 第2章 宽带低截获雷达信号模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 宽带低截获概率雷达基础 |
| 2.2.1 宽带低截获概率雷达技术 |
| 2.2.2 宽带低截获雷达波形的设计要求 |
| 2.3 雷达信号理论基础 |
| 2.3.1 脉冲压缩 |
| 2.3.2 模糊函数 |
| 2.4 低截获雷达信号模型 |
| 2.4.1 线性调频信号 |
| 2.4.2 非线性调频信号 |
| 2.4.3 相位编码信号 |
| 2.4.4 随机雷达信号 |
| 2.4.5 随机极化雷达信号 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 非线性调频信号模型的处理方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 非线性调频信号的波形设计 |
| 3.3 非线性调频信号去斜处理方法 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.5 实验验证 |
| 3.6 小结 |
| 第4章 随机雷达信号模型及其处理方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 低旁瓣随机雷达信号 |
| 4.2.1 信号模型 |
| 4.2.2 数值仿真 |
| 4.2.3 实验验证结果 |
| 4.3 线性调频随机雷达信号 |
| 4.3.1 信号模型 |
| 4.3.2 基于去斜处理方法的脉冲压缩 |
| 4.3.3 数值仿真 |
| 4.4 伪码-线性调频复合调制信号 |
| 4.4.1 伪码调相与线性调频复合信号去斜处理方法 |
| 4.4.2 点目标仿真分析 |
| 4.4.3宽带多载频地面运动目标成像实验 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 随机极化雷达信号 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 电磁波的极化及其表征 |
| 5.2.1 电磁场的基本特性 |
| 5.2.2 Jones矢量 |
| 5.2.3 Stokes矢量 |
| 5.2.4 极化度 |
| 5.3 随机极化雷达信号 |
| 5.3.1 随机雷达信号与极化技术的结合 |
| 5.4 随机极化雷达信号低截获性能分析 |
| 5.4.1 基于组合熵的低截获性能评估 |
| 5.5 基于回波极化度的有源转发式干扰鉴别方法 |
| 5.5.1 有源转发式干扰鉴别方案 |
| 5.5.2 仿真实验与结果分析 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文主要工作 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（3）PolSAR目标检测方法研究（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 |
| 1.1.1 极化SAR目标检测 |
| 1.1.2 射频干扰抑制 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 极化SAR目标检测的国内外研究现状 |
| 1.2.2 射频干扰抑制的国内外研究现状 |
| 1.3 论文内容安排 |
| 第二章 极化SAR数据特性分析及干扰影响分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 极化SAR图像数据与目标散射特性分析 |
| 2.2.1 统计特性分析 |
| 2.2.2 目标散射特性分析 |
| 2.3 干扰对极化SAR数据影响分析 |
| 2.3.1 干扰表征 |
| 2.3.2 干扰特性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于深度学习的PolSAR射频干扰抑制方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 射频干扰检测算法原理 |
| 3.2.1 DCNN基本原理 |
| 3.2.2 干扰检测 |
| 3.3 射频干扰抑制算法原理 |
| 3.3.1 基于Res Net的干扰抑制网络 |
| 3.3.2 干扰抑制性能评估指标 |
| 3.4 实验结果分析 |
| 3.4.1 仿真数据 |
| 3.4.2 实测窄带干扰数据 |
| 3.4.3 实测宽带干扰数据 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于非高斯分布的PolSAR舰船检测方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于K-Wishart分布的PolSAR舰船检测算法原理 |
| 4.2.1 PolSAR数据统计分布模型 |
| 4.2.2 舰船检测算法原理 |
| 4.2.3 算法流程 |
| 4.3 实验结果分析 |
| 4.3.1 AIRSAR日本海A区域数据处理与分析 |
| 4.3.2 AIRSAR日本海B区域数据处理与分析 |
| 4.3.3 UAVSAR Gulfco数据处理与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于改进的Faster R-CNN的PolSAR舰船检测方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 舰船检测理论与方法 |
| 5.2.1 数据预处理 |
| 5.2.2 海陆分割网络 |
| 5.2.3 改进的Faster R-CNN |
| 5.2.4 目标融合与定位 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.3.1 AIRSAR日本海数据处理与分析 |
| 5.3.2 UAVSAR Gulfco A区域数据处理与分析 |
| 5.3.3 UAVSAR Gulfco B区域数据处理与分析 |
| 5.3.4 AIRSAR台湾数据处理与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）极化特征在真假弹头识别中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作及内容安排 |
| 第二章 雷达目标极化特性 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 极化概述 |
| 2.2.1 电磁场的基本方程 |
| 2.2.2 极化与极化椭圆 |
| 2.2.3 几种典型的电磁波表征方法及其之间的相互关系 |
| 2.3 目标极化散射特性的表征方式 |
| 2.3.1 相干目标表征 |
| 2.3.2 部分相干目标的表征 |
| 2.4 极化目标识别 |
| 2.4.1 窄带雷达体制下的分析流程 |
| 2.4.2 宽带雷达体制下的分析流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 窄带极化特征提取 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 极化不变量 |
| 3.3 极化参数集 |
| 3.4 极化测量与结果分析 |
| 3.3.1 极化测量体制阐述 |
| 3.3.2 结果分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 宽带极化目标分解和特征提取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 功率型极化散射矩阵的分解 |
| 4.3 相干目标分解 |
| 4.3.1 基于Pauli基的目标分解 |
| 4.3.2 Krogager的SDH分解 |
| 4.3.3 Cameron分解 |
| 4.4 部分相干目标分解 |
| 4.4.1 Huynen分解 |
| 4.4.2 Cloude分解 |
| 4.4.3 Holm & Barnes分解 |
| 4.5 仿真目标极化散射特性分析 |
| 4.5.1 目标的全极化HRRP分析 |
| 4.5.2 目标分解仿真分析 |
| 4.5.3 目标宽带极化特征可分性分析 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 SVM及其在极化目标分类识别中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 SVM基本理论 |
| 5.2.1 最优分类超平面 |
| 5.2.2 支持向量机 |
| 5.3 实验与分析 |
| 5.3.1 窄带极化特征识别的仿真结果分析 |
| 5.3.2 宽带极化特征识别的仿真结果分析 |
| 5.3.3 噪声强度对识别结果的影响 |
| 5.4 小结 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（5）基于电磁仿真的雷达目标极化信息研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究概况和发展趋势 |
| 1.2.1 雷达极化技术发展历程、研究现状和展望 |
| 1.2.2 微多普勒效应发展概述与研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容与章节安排 |
| 第2章 极化分解理论 |
| 2.1 极化表征和常用极化矩阵 |
| 2.1.1 极化散射矩阵S |
| 2.1.2 极化相干矩阵T和极化协方差矩阵C |
| 2.1.3 标准散射体 |
| 2.2 目标分解理论简介 |
| 2.3 相干分解 |
| 2.3.1 Pauli分解 |
| 2.3.2 Krogager分解 |
| 2.3.3 Cameron分解 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 微多普勒效应与时频分析 |
| 3.1 窄带雷达中目标微多普勒效应 |
| 3.1.1 旋转目标的微多普勒效应 |
| 3.1.2 振动目标的微多普勒效应 |
| 3.2 频率步进信号体制与一维距离像 |
| 3.3 时频分析 |
| 3.3.1 短时间傅立叶变换STFT |
| 3.3.2 连续小波变换(CWT) |
| 3.3.3 WVD |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 目标回波仿真和极化分解 |
| 4.1 FEKO中的仿真算法 |
| 4.1.1 矩量法 |
| 4.1.2 FEKO仿真效果分析 |
| 4.2 窄带条件下的回波仿真与极化分解 |
| 4.2.1 多角度回波仿真 |
| 4.2.2 极化矩阵结果与实验结果对比 |
| 4.2.3 多角度极化分解 |
| 4.3 宽带条件下的回波仿真与极化分解 |
| 4.3.1 简易汽车模型的全极化一维距离像 |
| 4.3.2 宽带条件下的极化分解 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 目标极化-微多普勒特征研究 |
| 5.1 基于FEKO仿真的目标微多普勒效应研究 |
| 5.1.1 窄带条件下的微多普勒效应在简单目标识别上的应用。 |
| 5.1.2 微多普勒仿真中的信号混叠问题 |
| 5.1.3 宽带条件下的微多普勒效应在简单目标识别上的应用 |
| 5.2 基于FEKO仿真的目标全极化时频像与散射中心的研究 |
| 5.2.1 基于FEKO仿真的典型目标时频像特征 |
| 5.2.2 雷达目标的全极化微多普勒时频像 |
| 5.3 基于FEKO仿真的雷达目标极化-微多普勒信息平台构建 |
| 5.3.1 仿真平台设计 |
| 5.3.2 仿真平台的使用 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（6）中段目标低频段雷达早晚期响应与平动补偿技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 中段目标微多普勒特征提取研究现状 |
| 1.2.2 不同雷达波段下的微动特征研究现状 |
| 1.2.3 窄带雷达成像技术研究现状 |
| 1.3 待解决的问题和论文主要工作 |
| 1.3.1 需要解决的问题 |
| 1.3.2 论文主要工作 |
| 第二章 谐振区雷达目标早晚期响应研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 理论知识 |
| 2.2.1 目标特性区域划分 |
| 2.2.2 早晚期响应研究现状 |
| 2.3 早晚期响应特性实验 |
| 2.3.1 早期响应成像 |
| 2.3.2 晚期响应极点提取 |
| 2.4 早晚期响应模型建立 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于目标轨道信息的平动补偿技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 二体运动下的雷达回波模型 |
| 3.2.1 二体运动下的目标轨道模型 |
| 3.2.2 微动目标的雷达观测模型 |
| 3.3 平动粗补偿及残余平动项补偿方法 |
| 3.4 仿真实验与对比分析 |
| 3.4.1 目标弹道轨迹仿真 |
| 3.4.2 平动残余项精确补偿 |
| 3.4.3 补偿精确度比较分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于多载频调制的电离层效应校正方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电离层基本概念 |
| 4.3 电离层参数估计方法 |
| 4.4 仿真实验与对比分析 |
| 4.4.1 估计进动频率 |
| 4.4.2 参数均方根误差 |
| 4.4.3 参数估计精度比较分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（7）人造目标几何结构反演与极化雷达识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 典型几何结构极化特性 |
| 1.2.2 雷达目标几何结构反演方法 |
| 1.2.3 复杂材质无人机特性分析 |
| 1.2.4 雷达目标极化识别方法 |
| 1.3 论文主要研究工作简介 |
| 第二章 典型几何结构空域极化特性 |
| 2.1 典型几何结构全极化三维散射模型 |
| 2.1.1 典型几何结构三维散射模型 |
| 2.1.2 典型几何结构极化响应 |
| 2.1.3 仿真结果及分析 |
| 2.2 典型几何结构空域极化特性分析 |
| 2.2.1 基于极化相似性参数的典型几何结构空域极化特性分析 |
| 2.2.2 典型几何结构保极化角域分析 |
| 2.3 紧邻典型几何结构极化特性分析 |
| 2.3.1 紧邻典型几何结构回波分析 |
| 2.3.2 紧邻典型几何结构极化特征分析 |
| 2.4 紧邻目标角度维分辨 |
| 2.4.1 阵列雷达波束内双目标的极大似然角度估计算法 |
| 2.4.2 基于Levenberg-Marquardt算法的极大似然角度估计求解方法 |
| 2.4.3 基于双零点单脉冲算法的极大似然角度估计求解方法 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 基于极化SAR/ISAR图像的目标几何结构反演 |
| 3.1 典型散射中心判定 |
| 3.1.1 散射中心幅值稳定性分析 |
| 3.1.2 子图的构建 |
| 3.1.3 基于极化不变散射特性的典型散射中心判定 |
| 3.2 散射中心类型判别 |
| 3.2.1 基于模型参数估计的散射中心类型判别 |
| 3.2.2 基于图像特征提取的散射中心类型判别 |
| 3.2.3 实验结果分析 |
| 3.3 目标几何结构反演技术 |
| 3.3.1 快速密度搜索聚类算法 |
| 3.3.2 基于聚类算法的几何结构反演方法 |
| 3.3.3 实验结果分析 |
| 3.4 实测数据实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 复杂材质目标极化特征与几何结构反演 |
| 4.1 无人机极化特征分析 |
| 4.1.1 无人机数据描述 |
| 4.1.2 无人机极化特征分析 |
| 4.2 无人机几何结构反演 |
| 4.2.1 无人机几何结构反演结果分析 |
| 4.2.2 影响几何结构反演结果的因素分析 |
| 4.3 本章小节 |
| 第五章 人造目标极化识别技术 |
| 5.1 基于快速密度搜索聚类算法的人造目标极化识别方法 |
| 5.1.1 针对全极化HRRP的人造目标分类识别方法 |
| 5.1.2 针对极化ISAR的人造目标分类识别方法 |
| 5.2 基于预分类的全极化模型匹配目标识别方法 |
| 5.2.1 针对全极化HRRP的人造目标极化识别技术 |
| 5.2.2 针对极化ISAR的人造目标极化识别技术 |
| 5.3 本章小节 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 论文主要工作 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 一、发表论文情况 |
| 二、参与的科研项目 |
（9）基于时频分析的电磁脉冲耦合效应研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 时频分析理论 |
| 1.1 Wigner-Ville时频分布 |
| 1.2 瞬态极化时频分布 |
| 2 实验分析 |
| 2.1 时域分析 |
| 2.2 频域分析 |
| 2.3 时频分析 |
| 2.4 瞬态极化时频分析 |
| 3 结论 |
（10）弹道中段目标微动特性及综合识别方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 中段目标微动特性及微动特征提取技术研究现状 |
| 1.2.1 中段微动目标的运动特性分析与建模 |
| 1.2.2 基于微多普勒分析技术的目标微动特征提取 |
| 1.2.3 基于时变散射特征分析技术的微动特征提取 |
| 1.3 反导防御系统雷达特征提取与识别技术研究现状 |
| 1.3.1 反导防御系统雷达特征提取技术 |
| 1.3.2 反导防御系统目标识别技术 |
| 1.4 论文主要工作和结构安排 |
| 第二章 弹道中段目标特性及雷达回波模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 弹道中段目标运动特性 |
| 2.2.1 质心运动模型 |
| 2.2.2 微运动模型 |
| 2.3 滑动型散射中心的微多普勒特性 |
| 2.3.1 不同类型散射中心的位置模型 |
| 2.3.2 不同类型散射中心的微多普勒模型 |
| 2.3.3 不同类型散射中心的微多普勒比较 |
| 2.3.4 进动目标暗室测量实验验证 |
| 2.4 中段目标动态全极化雷达回波模型 |
| 2.4.1 旋转对称目标全极化散射模型 |
| 2.4.2 非旋转对称目标全极化散射模型 |
| 2.4.3 动态全极化雷达回波合成 |
| 2.4.4 仿真实验及结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 弹道中段目标微动特征的可测量性研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于微多普勒分析的可测量性研究 |
| 3.2.1 雷达部署位置对微多普勒观测的影响 |
| 3.2.2 雷达性能参数对微多普勒观测的影响 |
| 3.3 基于目标散射时变特性的可测量性研究 |
| 3.3.1 雷达部署位置的影响 |
| 3.3.2 目标进动轴指向的影响 |
| 3.3.3 目标进动参数的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 弹道中段目标微动特征提取技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于窄带测距信息的微动特征提取技术 |
| 4.2.1 转动目标窄带雷达回波模型 |
| 4.2.2 转动目标仿真实验 |
| 4.2.3 进动目标仿真实验 |
| 4.2.4 微动目标检测与参数估计 |
| 4.2.5 进动目标暗室测量实验验证 |
| 4.3 基于合成距离像的微动特征提取技术 |
| 4.3.1 合成距离像特性分析 |
| 4.3.2 基于合成距离像时变特性的微动特征提取 |
| 4.3.3 外场实验验证及结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于威胁排序的综合识别技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 单特征分类器设计 |
| 5.2.1 基于隶属度函数的分类器设计 |
| 5.2.2 分类器输出性能分析 |
| 5.3 多特征及时序融合设计 |
| 5.3.1 多特征融合策略 |
| 5.3.2 多特征融合性能分析 |
| 5.3.3 时序融合策略及性能分析 |
| 5.4 基于威胁排序的综合识别器设计 |
| 5.4.1 综合识别器整体设计 |
| 5.4.2 仿真实验及结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 弹道中段目标雷达综合识别实验 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 弹道目标雷达综合识别模型 |
| 6.2.1 综合识别的对象 |
| 6.2.2 综合识别的过程 |
| 6.2.3 综合识别模型 |
| 6.3 综合飞行实验及分析 |
| 6.3.1 实验系统构建 |
| 6.3.2 中程导弹综合识别实验 |
| 6.3.3 远程导弹综合识别实验 |
| 6.3.4 洲际导弹综合识别实验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 主要工作 |
| 7.2 创新点总结 |
| 7.3 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录A 不同形式微动目标径向距离变化证明 |
| 附录B 独立随机变量之和近似正态分布证明 |
四、宽带雷达目标的瞬态极化时频分布表征（论文参考文献）
- [1]舰船地震波信号特性分析与应用研究[D]. 韩雪. 哈尔滨工程大学, 2020(04)
- [2]宽带低截获与随机极化雷达信号模型研究[D]. 刘加方. 中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心), 2019(08)
- [3]PolSAR目标检测方法研究[D]. 樊伟伟. 西安电子科技大学, 2019(01)
- [4]极化特征在真假弹头识别中的应用[D]. 张胜峰. 中国电子科技集团公司电子科学研究院, 2019(02)
- [5]基于电磁仿真的雷达目标极化信息研究[D]. 缪科. 北京理工大学, 2018(07)
- [6]中段目标低频段雷达早晚期响应与平动补偿技术研究[D]. 岳雯珏. 国防科技大学, 2017(02)
- [7]人造目标几何结构反演与极化雷达识别研究[D]. 吴佳妮. 国防科技大学, 2017(02)
- [8]雷达极化信息获取与处理的研究进展[J]. 代大海,廖斌,肖顺平,王雪松. 雷达学报, 2016(02)
- [9]基于时频分析的电磁脉冲耦合效应研究[J]. 王冠凌. 微波学报, 2014(06)
- [10]弹道中段目标微动特性及综合识别方法[D]. 马梁. 国防科学技术大学, 2011(07)