一、空间平滑法在米波雷达中的应用（论文文献综述）
张钰婷[1]（2021）在《基于信号时频空扩展的主被动测高方法研究》文中研究指明无线电高度计能给飞行平台提供精确的高度信息,不仅能保证平台平稳、安全飞行,还能便于定位处理。一般来说,测高都采用主动雷达的方式,按系统主要分为三种类型:调频连续波（FMCW）型、准调频连续波（FMICW）型和脉冲雷达高度计。常见的测高方法采用提取回波前沿的方法来测高,不仅精确度不高,回波信号也利用不全。由于主被动测高情景的变化,现需要从时、频、空三个维度来考虑测高模型及算法。本文根据当前国内外测高的研究现状,从提高信号利用率的角度出发,分别从时、频、空三个维度来优化测高算法。分别考虑主动和被动两种测高模型下的高精度测高算法,旨在一定程度上提高测高精度,主要工作包括以下几个方面:首先,在主动测高的模型下,采用宽波束照射到地面,信号经地面反射后到达接收机。由于地面照射圆具有一定的面积,因此,回波信号中既存在反射分量,又存在散射分量。本文对地面回波信号进行分析,分别对反射分量和散射分量进行建模,得到回波信号模型。其次,在波束指向存在偏角时,讨论偏角对测高结果的影响。在时域方面,将地面划分成多个等距离环,利用面目标的时延扩展对波束偏角进行判定和估计,并测量偏角,进而得到高度测量值。本文分别研究和对比了时延包络估计方法和多目标时延估计方法,来对回波信号进行分析,估计最短时延和最长时延。并提出了时延扩展的测高方法,即利用最短回波时延和最长回波时延测量波束偏角和平台高度。通过仿真验证了该算法比传统算法具有更高的测高精度。再次,在频域方面,将地面划分成多个等多普勒带,利用地面回波信号的多普勒频谱来估计波束偏角。本文对地面回波进行时频分析,在频域判断波束偏角,根据波束偏角得出真实高度对应的距离门,进而得到高度估计值。通过仿真验证了该方法波束偏角估计的准确性和高度测量的精确性。最后,在飞行平台本身不发射信号的情况下,提出了一种利用空间中存在的外辐射源信号进行测高的方法。平台接收直达波和非直达波,分别对直达波和最强非直达波进行仰角估计,并结合两条路径的时差,可以估计出接收平台的高度。本文将测高的问题转化成了角度估计的问题,提高测高精度的同时,达到低截获的性能。通过仿真实验验证了本文的测高模型具有较好的性能。
罗晓萱[2]（2020）在《稀疏阵列的虚拟协方差矩阵重构算法研究》文中认为阵列信号处理中,阵列孔径是决定阵列性能的关键因素之一,而稀疏阵列可利用少数阵元构造虚拟均匀阵列,提高阵列自由度,实现孔径扩展。稀疏阵列流形是模糊的,但当其差分伴随阵连续且完备时,可通过阵列协方差相关序列的Toeplitz变换实现稀疏阵列流形识别与解模糊。当伴随阵非连续完备时,需估计虚拟协方差矩阵中的缺失相关项,而矩阵填充（Matrix Completion）理论可实现部分元素缺失的矩阵恢复,完成多维数据的优化处理。低秩矩阵填充可利用阵列信号的稀疏性与协方差矩阵的低秩性,以少量观测数据实现稀疏阵列的虚拟协方差矩阵填充,实现流形解模糊。因此,本文主要结合低秩矩阵填充理论与稀疏阵列的虚拟协方差矩阵特性,研究稀疏阵列的虚拟协方差矩阵填充和重构（Reconstruction）算法。具体工作主要如下:（1）介绍稀疏阵列模型的基础知识,分析了均匀阵列与几种常用稀疏阵列结构及各阵列模型特点。从差分伴随阵的角度,综合分析最小冗余阵、嵌套阵列、最小孔阵、互质阵列的自由度提升与互耦性等多方面特性。（2）提出适用于任意稀疏阵列的基于核范数最小的正定Toeplitz填充算法。该算法先将最大熵约束下Toeplitz的正定约束凸松弛为矩阵的迹为正,再将其转换为核范数最小优化问题,并利用截断的均值奇异值门限法求解缺失相关项,最后实现最近邻准则下的正定Teoplitz填充,并仿真验证重构的虚拟阵列协方差矩阵可有效实现DOA估计,验证本算法在稀疏阵列的有效性与稳定性。（3）针对互质阵列的虚拟阵列插值过程中协方差项的非均匀加权问题,将互质阵列协方差矩阵重构转换为低秩矩阵填充与原子范数重构,提出基于原子范数的互质阵列协方差矩阵重构算法。该算法先利用广义增广法得到非完备的互质阵列协方差矩阵,并利用截断的均值奇异值门限填充法得到虚拟阵列的协方差矩阵初值,然后对其进行原子范数最小化求解,实现稳健的正定Toeplitz协方差矩阵重构。
徐阳,易建新,程丰,饶云华,万显荣,熊良建[3]（2020）在《基于互质阵列的外辐射源雷达低仰角估计》文中认为针对外辐射源雷达中低空目标仰角估计分辨率低的问题,本文采用了互质阵虚拟阵列法进行低仰角估计,可有效提高角度分辨率。文章首先论述了互质阵虚拟阵列构造原理,以扩展互质阵列为例详细介绍了虚拟阵列的构造方法,然后通过理论分析与仿真探讨了该方法在低仰角镜像模型中的可行性。仿真中比较了分别用虚拟阵列方法和正交匹配追踪法处理互质阵,以及空间平滑方法处理均匀线阵三种方式在低仰角估计分辨率性能上的优劣,结果表明,在低仰角镜像模型中,互质阵虚拟阵列法的角度分辨率相对其他两种方法有明显优势,不受空间网格限制,而且更适用于低信噪比环境。
陈根华,陈伯孝[4]（2020）在《复杂多径信号下基于空域变换的米波雷达稳健测高算法》文中认为针对米波（VHF）雷达的复杂多径信号中散射分量的非高斯性严重影响测高的稳定性,该文提出了稳健的空域符号变换最大似然测高算法。该算法先对多维阵列快拍矢量进行空域符号变换处理,以抑制散射分量野值点对阵列协方差矩阵及其测高算法的影响,再计算符号协方差矩阵（SCM）,然后根据符号协方差矩阵的映射等效性和特征空间不变性,将符号协方差矩阵应用到最大似然（SCM-ML）测高算法中,实现了稳健的米波雷达低角测高。该算法有效抑制了多径信号中散射分量和波束打地形成的强杂波的非高斯性,提高了米波雷达低角测高的稳健性。仿真结果和实测数据验证了算法的稳健性与有效性。
徐阳[5]（2020）在《基于互质阵列的外辐射源雷达低仰角估计研究》文中研究表明低仰角估计问题一直是外辐射源雷达目标定位与跟踪的重要研究课题,目标和多径信号在低仰角模型中被看做是一对位置临近的强相关点源,要实现对目标仰角的精确估计实际是对两个空间临近相干源的超分辨问题。因此如何提高阵列天线的角度分辨力是提高外辐射源雷达低仰角估计性能的关键。鉴于以上问题,本文以提高角度分辨力为目标,在前人工作的基础上,从低仰角镜像信号模型出发,进行了互质阵列低仰角估计算法研究。本文主要研究工作和贡献概括如下:1.研究了外辐射源雷达低仰角估计模型与方法。将多径回波信号视作与目标直达波信号位置临近的相干信号源,通过雷达、目标、反射面三者之间的几何关系构造了阵列接收信号模型。然后研究了两种常用的低仰角目标波达方向（dire ction-of-arrival,DOA）估计技术:空间平滑超分辨算法和基于压缩感知的DOA估计方法,最后通过实验仿真结果比较了两种算法的分辨力性能,阐述了各自的优缺点。2.研究了互质阵列结构的排布形式和基于非相干信号的互质阵DOA估计方法。先分析了简单互质阵列和扩展互质阵列的阵列结构及它们在阵列自由度和孔径方面的优势,然后结合互质阵列的结构特点,重点研究了两种以非相干接收信号为基础的DOA估计方法,分别是基于虚拟阵列的互质阵列DOA估计方法和基于压缩感知的互质阵列DOA估计方法。最后对两种算法进行仿真并与传统均匀线阵估计性能进行对比分析。3.发展了针对相干信号的互质阵列低仰角估计方法。首先在低仰角镜像模型中,推导了基于相干信号的虚拟均匀线阵接收信号形式,详细介绍了通过计算机仿真展示了相干信号带来的影响,进而阐明了虚拟阵列法在低仰角镜像模型中的近似可行性,最后通过仿真实验验证了其优势,实现了高分辨力角度估计。
万仁杰[6]（2020）在《毫米波线性调频连续波汽车雷达关键信号处理技术研究》文中指出近年来,汽车自动驾驶系统和先进辅助驾驶系统（ADAS）的研究受到广泛关注。毫米波汽车雷达作为两者的重要组成部分,可以探测车辆周围目标的距离、速度和角度信息,有效降低交通事故的发生概率。但毫米波汽车雷达信号波长短、发射功率低,导致雷达在实际交通环境下检测微弱运动目标的能力不足。由于77GHz汽车雷达与24GHz汽车雷达相比,拥有信号带宽更大、等效全向辐射功率（EIRP）更大以及集成度更高等优势,77GHz毫米波汽车雷达的应用具有更加广阔的前景。本文以77GHz毫米波线性调频连续波（LFMCW）汽车雷达作为研究对象,对汽车雷达的关键信号处理技术进行了研究。主要研究内容和创新如下:首先,对汽车雷达不同的发射信号进行了研究,对比了慢调频三角LFMCW信号和快调频锯齿LFMCW信号的优缺点。重点研究了快调频锯齿LFMCW汽车雷达差拍信号处理的理论基础,包括基于二维快速傅里叶变换（2D-FFT）的测距和测速理论、以及基于角度FFT的测角理论。其次,为了降低连续波雷达内部干扰对差拍信号的影响,研究了差拍信号做FFT之前的预处理方式;针对微弱运动目标在多普勒维被固定杂波掩盖的问题,提出了一种基于慢时间维相参积累和相参相消的动目标显示方案;为了进一步提高汽车雷达在复杂环境下目标的发现概率,对三种均值类恒虚警算法进行了分析对比;针对雷达常见目标的2D-FFT频谱展宽特点,提出了一种确定目标中心位置的峰值分组方法。接着,针对角度FFT测角方式性能不高的问题,研究了多输入多输出（MIMO）雷达扩展接收阵列天线孔径的原理,并进一步研究了多重信号分类（MUSIC）算法的测角理论。针对相关信源测角,研究了基于前后向空间平滑的MUSIC算法。最后,基于AWR1642毫米波雷达,分别开展了静止目标场景和实际道路场景的实验研究。对雷达差拍信号的处理结果与实验场景对比验证了本文所提出信号处理算法的正确性。
谭俊[7]（2019）在《米波雷达低仰角测角中多径效应影响抑制及关键技术研究》文中认为米波雷达由于具有反隐身能力,在对抗反辐射导弹上性能优异而备受关注。然而由于米波频段波长较长,米波雷达天线尺寸较大,受天线尺寸的限制,米波雷达天线的俯仰维主瓣波束较宽,在进行低仰角探测时,直达波与地面反射的多径波通常从天线主波束内进入雷达。受米波雷达天线口径,工作带宽的限制,米波雷达难以从空域,时域和频域内将直达波和地面反射的多径波区分开,多径效应严重影响米波雷达低仰角区域测角精度。米波雷达低仰角测角精度差的问题至今仍是一项重要的挑战。本文以米波雷达为背景,从半空间米波天线辐射出发,研究抑制地面环境多径效应对米波雷达低仰角的影响策略以及提高米波雷达低仰角区域的测高测角精度的方法,主要内容概括如下:1.研究了半空间环境对米波天线辐射的影响,然后从天线半空间辐射模型出发,研究分析了抑制多径效应影响的策略。米波天线在半空间中低仰角区域的远场主要由两部分构成:直达波分量与地面反射多径波分量。地面反射多径波分量是造成米波天线图波瓣分裂,上翘,覆盖不连续的主要原因。通过增大天线俯仰维口径可以抑制地面多径效应的影响,但受制于尺寸的限制,在米波频段难以实现较大的俯仰维口径。利用高度分集,频率分集,铺地等措施可以在一定程度上弥补由多径效应造成的探测盲区,但无法从根本上消除多径效应的影响。2.研究米波雷达低仰角测角模型,并推导分析不同先验信息下低仰角估计的克拉美罗界。多径模型的先验信息也会影响到低仰角算法的测角精度,我们推导了不同先验信息多径模型下低仰角估计的克拉美罗界（Cramér–Rao Bound,CRB）,仿真结果表明多径模型的先验信息越多,其CRB值越低,也即对应的低仰角测角算法的测角精度越高。此外,在相同的物理口径下,由于MIMO雷达利用了空间分集,相比于相控阵雷达其具有更低的低仰角估计的CRB。3.研究了增强的极化平滑低仰角估计算法。由于在较低仰角区域垂直极化与水平极化地面反射系数差异较小,因此极化平滑算法的去相干性能较差,导致低仰角测角精度较差。我们将二次方技术应用到极化平滑算法中,提出了二次方极化平滑算法（Quadratic Polarization Smoothing algorithm,Q-PS）,以及结合空间平滑的二次方极化前后空间平滑算法（Quadratic Polarization Smoothing Forward/Backward Space Smoothing algorithm,Q-PS-FB）。Q-PS与Q-PS-FB算法能够有效的改善极化平滑算法在低仰角区的去相干能力,进而提算法低仰角区域测测角精度。此外,由于Q-PS-FB算法同时利用了极化平滑与空间平滑,其低仰角区域去相干性能更为优异,因此相比于其他算法其低仰角区域测角精度更高。4.研究了基于双极化阵列的广义MUSIC算法。为了解决单极化广义MUSIC算法在多径衰减系数相位为?180?时的测角性能差的问题,我们分别基于相控阵和MIMO雷达提出了基于双极化阵列的广义MUSIC算法（Polarization Smoothing Generalized MUSIC,PS-GMUSIC）。不同于极化平滑算法其低仰角测角性能依赖于低仰角区域的去相干性能,PS-GMUSIC算法采用复合导向矢量,其不需要进行去相干操作。此外由于垂直极化与水平极化多径衰减系数的差异,PS-GMUSIC算法可以有效地改善单极化广义MUSIC算法在多径衰减系数相位为?180?时的测角性能。5.根据米波天线半空间辐射模型提出了相位静区的概念,证明了目标在低仰角环境中应用时间反转（Time Reversal,TR）技术的互易条件近似成立,并提出了自适应时间反转聚焦技术（Adaptive Time Reversal,ATR）。虽然半空间中远区场的相位随着位置的不同变化剧烈,但其多径传输函数较为稳定。我们提出了基于多径传输函数的远场相位静区的概念:在相位静区内,多径传输函数的相位变化不超过2?。经过证明,目标在相位静区内应用TR技术的互易性条件近似成立。基于相位静区的概念,我们提出了自适应时间反转聚焦技术,ATR技术根据半空间中目标仰角自适应调整天线馈电相位,使得远区辐射场在目标方向上聚焦,来消除镜面反射多径分量的影响。6.研究了基于自适应时间反转聚焦的低仰角测角算法。基于半空间远场相位静区的概念,分别基于相控阵和MIMO雷达提出了自适应时间反转MUSIC（Adaptive Time Reversal MUSIC,ATR MUSIC）低仰角测角算法。ATR MUSIC算法通过自适应时间反转矩阵来匹配多径传输函数,不需要进行去相干处理。此外,可通过利用波束域变换技术（Beam Space,BS）降低算法的计算复杂度,同时在一定程度上也可提高算法的角度分辨率。不同于基于相控阵的ATR MUSIC算法,基于MIMO雷达的ATR MUSIC算法需要自适应时间反转匹配矩阵同时匹配收发多径通道响应函数。可通过建立约束条件来避免在角度搜索时匹配因子出现失配的情况。由于ATR-MUSIC算法能够消除镜面反射多径分量的影响,其低仰角测角精度较高。
刘源[8]（2018）在《米波阵列雷达低仰角目标测高方法研究》文中研究表明米波雷达由于在反隐身、抗反辐射导弹等方面具有独特优势而在近些年来备受关注。众所周知,对目标高度的精确测量是现代三坐标雷达需要完成的一项重要任务。然而,当米波雷达对低仰角目标进行探测跟踪时,其对目标的定位性能将受到由地面反射引起的多径效应的影响,特别是在多径反射信息未知的复杂阵地环境下,米波雷达对低仰角目标的测高性能受多径效应的影响尤为严重。传统的米波雷达均不同程度上受到多径效应的影响,因此如何改善米波雷达对低仰角目标的定位精度是其在现代防空预警体系中发挥巨大潜力的关键问题之一。本论文在前人研究的基础上,针对常规阵列米波雷达以及多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）米波雷达在低仰角目标测高中的关键问题展开研究,具体工作可概括如下:1.研究了米波阵列雷达低仰角测高模型与多径传播机理。首先,分析了影响米波雷达对低仰角目标测高精度的主要因素以及解决该问题的技术难点,并分别给出理想平面反射和考虑地球曲率的两种经典的多径信号模型;然后,分别从地球曲率对多径传播的影响、有效Fresnel反射区域以及镜面反射三方面对多径传播机理进行了详细研究;最后,简单介绍了三种常见的低仰角测高技术:空间平滑超分辨算法、最大似然类算法以及基于压缩感知技术的方法,并通过理论分析与仿真实验对各算法的优缺点进行了讨论。2.研究了基于地球曲率的复杂阵地下低仰角测高方法。针对现有基于确定性空间结构关系类算法在阵地反射面信息未知且时变的复杂地形环境下性能恶化的问题展开研究。首先,建立了一种同时考虑地球曲率和地面反射系数的多径传播信号模型;其次,分析了经典MUSIC算法不适用于低仰角目标测高的原因并提出了一种基于交替投影的改进MUSIC测高算法;最后,通过计算机仿真数据以及实测数据对所提算法的估计性能进行了验证,实验结果表明所提算法在复杂地形环境下可有效提高对目标仰角及高度的估计性能。3.研究了小样本的复杂背景环境下低仰角测高方法。针对现有基于子空间类算法及基于确定性空间结构关系类算法在仅有少量可用样本的复杂阵地环境下估计性能下降的问题进行研究。首先,建立了复杂阵地下的多径传播信号模型,并通过低秩分解技术对阵列接收数据进行预处理,从而达到降低数据维数以及在信号子空间内实现构造联合多样本的稀疏表示问题;然后,在稀疏表示框架下提出了一种基于自适应精细化字典的低仰角目标测高算法,同时对低仰角目标DOA估计克拉美罗界进行了推导;最后,通过计算机仿真实验以及实测数据对所提算法的估计性能进行了验证,实验结果表明所提算法可在复杂地形或/和有限样本的背景环境下有效增强米波雷达对目标的定位精度。4.研究了反射面高度未知情况下以及复杂多径环境下米波MIMO雷达低角目标测高方法。a.事实上,反射面高度先验信息是影响现有一些米波MIMO雷达在低仰角目标跟踪中对其高度测量性能的一个重要因素,但在实际情况下反射面高度一般是未知且难以事先得到的。针对这个问题,我们在反射面高度未知的情况下提出一种基于缩放字典的米波MIMO雷达测高算法,该算法不依赖反射面高度信息,在同时考虑发射多径和接收多径的情况下,通过构造包含目标参数的自适应字典,以最大化匹配滤波输出的回波数据与字典原子相关系数为估计准则,利用缩放字典逐层逼近的方法交替完成对目标参数的估计和对参数化字典的更新,最终实现了对目标仰角及高度的估计。仿真实验表明了该算法的有效性。b.当米波MIMO雷达对低仰角目标进行仰角估计时,目标回波中的多径反射可能会引起较大估计误差,特别是在多径反射信息未知的复杂阵地环境下其受多径反射的影响尤为严重。针对这一问题,我们首先建立了复杂地形环境下同时考虑发射多径与接收多径的MIMO雷达信号模型;随后,提出了一种基于秩1约束及稀疏表示的米波MIMO雷达低仰角目标测高算法;最后,通过仿真实验对所提算法的估计性能进行验证,实验结果表明所提算法在简单阵地环境下以及复杂阵地环境下均可有效提高目标定位性能。
祁亚楠[9]（2017）在《多径情况下米波雷达多目标探测方法》文中研究指明近年来,米波雷达在反隐身和抗反辐射导弹方面的优势引起了雷达界的重新重视。但是,由于米波雷达波长较长,受天线尺寸的限制,雷达波束较宽,角分辨力差,在探测低仰角目标时,雷达接收回波中不仅有直达波信号,还有经地（海）面反射的多径信号,多径反射波和直达波具有很强的相关性,会对目标测高精度产生严重影响。因此,米波雷达低仰角目标探测的分辨力和精度都非常低,无法满足对多目标分辨和精确定位的需求。本文针对米波雷达在低仰角目标探测中存在的多径问题,在提升米波雷达空间探测分辨力和精度等方面进行了研究,主要工作分为以下两个方面:1、对于比较平坦的阵地,多径信号主要是镜面反射信号,漫反射功率比较小。传统阵列雷达的空间分辨率受天线孔径的限制,对位于一个波束宽度内的空间目标是不可分的,基于时空随机辐射场的微波关联成像方法具备突破天线孔径限制的高分辨能力,本文借鉴基于时空随机辐射场的成像体制并将压缩感知算法应用到米波雷达多目标探测上,提出了多径情况下基于时空随机辐射场的米波雷达多目标探测方法。首先建立多径情况下基于时空随机辐射场的米波雷达多目标探测信号模型,利用镜面反射提升时空辐射场的伪随机性,从而将多径信号由不利因素转化为有利因素,以提高目标探测的分辨力;其次,将功率较小的漫反射信号归结为辐射场随机误差,采用辐射场存在误差时的具有稳健性的压缩感知算法来进行目标重构,以达到多径情况下米波雷达超分辨探测的目的。最后通过仿真分析验证了所提方法的有效性。2、针对比较复杂的阵地,由于反射面的粗糙程度非常大,不满足瑞利准则,镜面反射和漫反射多径同时存在,表面越粗糙,雷达仰角越低,漫反射功率越占主导地位,多径信号的能量在空间形成一定的分布,此时多径服从分布源。本文分析了分布源多径信号模型,利用合成导向矢量方法推导了该模型下的感知矩阵,然后利用目标的稀疏性,将压缩感知算法应用到该信号模型的求解中,达到了利用较少的快拍数来超分辨、高精度估计目标仰角的目的,仿真结果验证了所提方法的有效性。
郑轶松[10]（2017）在《米波阵列雷达低仰角测高若干问题研究》文中指出雷达在现代战争中面临隐身飞机和反辐射导弹的威胁,米波阵列雷达由于在反隐身和抗反辐射导弹方面具有独特的优势与潜力而备受关注。米波雷达的波长较长,孔径受限,角分辨率较差,因此多径效应无法避免。多径回波与直达波是一对强相干信号,常常位于同一距离单元、具有相同的多普勒频率和相近的俯仰角,难以从空域、多普勒域和距离维对其进行区分。特别是在复杂阵地,反射面的特性时变、未知而复杂,回波信号包括复杂的多径散射回波和杂波,这都将导致米波雷达低仰角测高精度较差。如果不能提高米波雷达低仰角角度估计精度,不能解决好米波雷达低仰角测高问题,就无法发挥米波雷达在反隐身和抗反辐射导弹方面的潜力。因此本论文以米波阵列雷达为背景,在前人工作的基础上,从低仰角测高模型出发,围绕低仰角测高问题,分别在空间临近相干源角度估计、阵地参数反演、复杂阵地低仰角测高和极化信息的利用等方面展开深入研究,主要内容概括如下:1.研究米波阵列雷达低仰角测高模型。为解决多径信号的模型失配问题,首先研究建立三种层层递进的低仰角测高模型:经典模型、分布源模型和扰动模型。经典模型将多径建模为与直达波强相干的点源,分别分析了复反射系数的决定因素以及雷达、目标和反射面三者的空间关系。分布源模型将多径建模为相干分布源,强调了多径在空间的扩展性。另外提出一种扰动模型,引入扰动参数描述复杂阵地对多径的扰动。然后研究了三种低仰角测高技术:空间平滑超分辨算法、合成导向矢量算法和基于压缩感知的方法,并讨论了这三种方法各自的优缺点。最后推导了经典模型下低仰角波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计的克拉美罗界（Cramer-Rao Bound,CRB）,并给出CRB和测角算法性能的对比。计算机仿真结果表明衰减系数相位的变化会引起CRB和测角算法性能波动,复反射系数和波程差的先验知识是提高低仰角测高性能的重要因素。2.研究空间临近相干源角度估计方法。低仰角情形下的直达波和多径就是一对空间临近相干源,其角度估计精度尚有待提高。首先分析了前后向空间平滑算法,指出相关系数的相位影响前后向空间平滑算法的解相干性能,某些情形下前后向空间平滑算法对空间临近相干源无法完全解相干。然后提出一种基于空域滤波的Root-MUSIC高精度角度估计方法。该方法通过空域滤波将相干源彼此分离,理论上可减轻甚至消除相干源相互间的干扰。再对滤波分离后的各个信号分别进行角度估计,通过对滤波器系数和相干源角度的迭代优化提高测角精度。针对非均匀线阵,采用虚拟阵列技术扩展其适用范围。计算机仿真结果表明该方法相比现有算法具有信噪比门限低,测角性能逼近克拉美罗界等优点。3.研究米波雷达低仰角测高的阵地参数反演方法。阵地参数的先验知识能提高算法的低仰角测高精度,而现有公开文献未见有效的阵地参数反演方法,特别是所提的扰动模型,扰动参数难以获取,因此研究米波雷达低仰角测高的阵地参数反演方法。首先针对经典模型给出阵地参数反演方法。经典模型中的阵地参数包括反射面高度和复反射系数,并根据反射面高度存在模糊的特点,给出确定的反射面高度搜索范围。然后在经典模型的基础上,针对扰动模型给出扰动参数的反演方法,再结合阵地参数计算精确模型的合成导向矢量进行低仰角测高。计算机仿真结果验证了参数反演方法的有效性,实测数据处理验证了复杂情形下所建模型的合理性和反演方法的有效性。4.研究复杂阵地低仰角测高方法。复杂阵地下需采用扰动模型对多径进行表述,而现有算法均未考虑扰动参数的影响,故针对扰动模型提出一种基于稀疏贝叶斯学习的复杂阵地低仰角测高方法。首先建立稀疏贝叶斯学习低仰角测高信号模型,利用目标的空域稀疏性以及稀疏贝叶斯学习求解特殊结构的灵活性,将目标仰角和扰动反射系数建模为稀疏贝叶斯学习模型中的超参数,然后通过期望值最大化算法（Expectation Maximization,EM）算法迭代优化求解各超参数,进而得到目标仰角和高度。通过计算机仿真表明该方法能准确估计扰动参数和目标高度。由于利用了目标的空域稀疏性和目标、雷达、反射面空间关系等先验信息,考虑了地面扰动对多径的影响,该方法对目标仰角和高度的估计比现有算法精度更高。5.研究极化阵列低仰角估计方法。极化信息的利用可改善解相干性能,因此研究双正交电磁矢量阵列低仰角估计方法。首先建立双正交电磁矢量阵列的低仰角测高模型。低仰角时水平极化和垂直极化的复反射系数差异不大,单独从极化域和空域均无法达到较好的解相干性能,需要同时利用极化域和空域的信息进行解相干,因此研究极化空间平滑解相干算法。最后分析低仰角测高模型下双正交电磁矢量阵列DOA估计的CRB。标量阵列和极化阵列CRB的对比说明了极化信息的利用给极化阵列相干源DOA估计带来的优势。计算机仿真结果表明极化辅助角和多径相位差是造成CRB和算法测角精度波动的主要因素。所提方法由于联合空域和极化域进行解相干处理,在直达波和多径极化差异较小时也有高精度测角性能,一定程度上减轻了现有算法在低仰角情形下解相干性能差的问题。
二、空间平滑法在米波雷达中的应用（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、空间平滑法在米波雷达中的应用（论文提纲范文）
（1）基于信号时频空扩展的主被动测高方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 雷达高度计 |
| 1.2.2 高度提取算法 |
| 1.2.3 阵列信号测高算法 |
| 1.3 本论文的结构安排 |
| 第二章 测高雷达的回波信号分析 |
| 2.1 反射回波 |
| 2.2 散射回波 |
| 2.3 信号模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于时延扩展的主动测高方法 |
| 3.1 时延扩展测高问题 |
| 3.2 时延估计方法 |
| 3.2.1 基于四阶累积量的估计方法 |
| 3.2.2 基于乘积指数滤波器的估计方法 |
| 3.3 测高算法 |
| 3.3.1 波束垂直指向地面 |
| 3.3.2 波束偏角小于半波束角 |
| 3.3.3 波束偏角大于半波束角 |
| 3.4 仿真验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于多普勒频谱扩展的主动测高方法 |
| 4.1 多普勒频谱扩展测高问题 |
| 4.2 基于分段互模糊函数的多普勒谱分析方法 |
| 4.3 测波束指向算法 |
| 4.3.1 波束垂直指向地面 |
| 4.3.2 波束偏角小于半波束角 |
| 4.3.3 波束偏角大于半波束角 |
| 4.4 仿真验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于外辐射源的被动测高方法 |
| 5.1 信号模型 |
| 5.2 基于广义MUSIC的两步法测高 |
| 5.2.1 非圆信号 |
| 5.2.2 广义MUSIC算法 |
| 5.2.3 非圆信号的广义MUSIC算法 |
| 5.2.4 测高算法 |
| 5.3 直接法测高 |
| 5.4 仿真验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（2）稀疏阵列的虚拟协方差矩阵重构算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要内容与章节安排 |
| 第二章 稀疏阵列及其虚拟协方差矩阵填充 |
| 2.1 阵列天线 |
| 2.1.1 均匀线阵 |
| 2.1.2 非均匀线阵 |
| 2.2 常规稀疏阵列 |
| 2.2.1 最小冗余阵 |
| 2.2.2 最小孔阵 |
| 2.2.3 嵌套阵列 |
| 2.2.4 互质阵列 |
| 2.3 稀疏阵列虚拟协方差矩阵填充 |
| 2.3.1 矩阵填充 |
| 2.3.2 稀疏阵列虚拟协方差矩阵填充 |
| 第三章 经典的正定Toeplitz填充算法 |
| 3.1 冗余平均法 |
| 3.2 最大熵填充法 |
| 3.3 信号子空间截断法 |
| 3.4 行列式最大填充法 |
| 第四章 基于核范数最小的正定Toeplitz填充算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 核范数理论 |
| 4.3 基于核范数最小的流形解模糊算法 |
| 4.3.1 基于核范数最小的矩阵填充算法 |
| 4.3.2 基于核范数的稀疏阵列解模糊算法 |
| 4.4 仿真实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于原子范数最小的互质阵列协方差矩阵重构算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 原子范数 |
| 5.3 基于原子范数最小的协方差矩阵重构算法 |
| 5.3.1 基于原子范数的互质阵列矩阵原始优化算法 |
| 5.3.2 基于原子范数的互质阵列Toeplitz矩阵重构算法 |
| 5.4 仿真实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于互质阵列的外辐射源雷达低仰角估计（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 外辐射源雷达低仰角镜像模型 |
| 2 互质阵虚拟阵列构造 |
| 2.1 基于低仰角镜像模型的虚拟阵列构造原理 |
| 2.2 互质阵列结构 |
| 2.2.1 简单互质阵列 |
| 2.2.2 扩展互质阵列 |
| 2.3 扩展互质阵列的虚拟均匀线阵构造 |
| 3 基于虚拟均匀线阵的空间平滑算法 |
| 4 仿真结果 |
| 5 结束语 |
（5）基于互质阵列的外辐射源雷达低仰角估计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究历史与现状 |
| 1.2.1 外辐射源雷达发展现状 |
| 1.2.2 互质阵波达方向估计方法研究概况 |
| 1.2.3 低仰角估计方法研究概况 |
| 1.3 论文研究思路及内容安排 |
| 第二章 外辐射源雷达低仰角估计模型与方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 外辐射源雷达低仰角估计模型 |
| 2.2.1 镜像信号模型 |
| 2.2.2 多径衰减系数 |
| 2.3 低仰角目标DOA估计方法 |
| 2.3.1 空间平滑超分辨算法 |
| 2.3.2 基于压缩感知的DOA估计方法 |
| 2.4 仿真结果与分析 |
| 2.4.1 空间平滑超分辨算法 |
| 2.4.2 基于压缩感知的DOA估计方法 |
| 2.4.3 分辨力性能分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 互质阵列非相干信号DOA估计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 互质阵列结构排布形式 |
| 3.2.1 简单互质阵列 |
| 3.2.2 扩展互质阵列 |
| 3.2.3 互质阵列接收信号模型 |
| 3.3 基于虚拟阵列的互质阵DOA估计方法 |
| 3.3.1 虚拟均匀线阵构造原理 |
| 3.3.2 基于空间平滑的MUSIC算法 |
| 3.4 基于压缩感知的互质阵DOA估计方法 |
| 3.4.1 互质阵列接收信号的稀疏表示模型 |
| 3.4.2 高分辨DOA估计 |
| 3.5 仿真结果与分析 |
| 3.5.1 互质阵自由度性能分析 |
| 3.5.2 互质阵估计精度性能分析 |
| 3.5.3 互质阵分辨力性能分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 互质阵列低仰角估计方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 互质阵列低仰角接收信号模型 |
| 4.3 基于虚拟阵列的互质阵低仰角估计方法 |
| 4.3.1 低仰角相干信号二阶统计量表达式 |
| 4.3.2 虚拟阵列构造过程 |
| 4.3.3 虚拟阵列法可行性分析 |
| 4.4 基于压缩感知的互质阵低仰角估计方法 |
| 4.5 分辨力性能分析与仿真结果 |
| 4.5.1 仰角对分辨成功概率的影响 |
| 4.5.2 信噪比对分辨成功概率的影响 |
| 4.5.3 快拍数对分辨成功概率的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（6）毫米波线性调频连续波汽车雷达关键信号处理技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 毫米波汽车雷达系统研究现状 |
| 1.2.2 毫米波汽车雷达信号处理技术研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容及章节安排 |
| 2 LFMCW汽车雷达基本工作原理 |
| 2.1 毫米波汽车雷达发射信号研究 |
| 2.2 LFMCW汽车雷达差拍信号分析 |
| 2.3 LFMCW汽车雷达测距原理 |
| 2.4 LFMCW汽车雷达测速原理 |
| 2.5 LFMCW汽车雷达测角原理 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于AWR1642 的毫米波雷达系统及数据采集方法 |
| 3.1 AWR1642 毫米波雷达系统 |
| 3.1.1 AWR1642 毫米波雷达芯片 |
| 3.1.2 AWR1642 毫米波雷达评估板 |
| 3.2 AWR1642 毫米波雷达系统参数配置 |
| 3.3 雷达差拍信号采样数据的采集方法及数据排列格式 |
| 3.3.1 差拍信号采样数据的采集方法 |
| 3.3.2 采样数据排列格式 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 LFMCW汽车雷达信号处理流程及关键技术 |
| 4.1 LFMCW汽车雷达信号处理流程 |
| 4.2 差拍信号FFT预处理 |
| 4.3 LFMCW汽车雷达MTI |
| 4.4 LFMCW汽车雷达目标检测算法 |
| 4.4.1 均值类CFAR算法及其性能比较 |
| 4.4.2 峰值分组方法 |
| 4.5 基于TDM-MIMO的汽车雷达高性能测角方法 |
| 4.5.1 TDM-MIMO雷达及运动目标相位补偿方式 |
| 4.5.2 基于前后向空间平滑的MUSIC算法 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 LFMCW汽车雷达信号处理算法验证 |
| 5.1 静止目标实验 |
| 5.1.1 实验场景及雷达系统参数配置 |
| 5.1.2 差拍信号FFT预处理结果 |
| 5.1.3 2D-FFT测距和测速结果 |
| 5.1.4 目标检测结果 |
| 5.1.5 FBSS-MUSIC算法测角结果 |
| 5.1.6 信号处理结果及分析 |
| 5.2 实际道路实验 |
| 5.2.1 实验场景及雷达系统参数配置 |
| 5.2.2 差拍信号FFT预处理结果 |
| 5.2.3 2D-FFT测距和测速结果 |
| 5.2.4 目标检测结果 |
| 5.2.5 FBSS-MUSIC算法测角结果 |
| 5.2.6 信号处理结果及分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（7）米波雷达低仰角测角中多径效应影响抑制及关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景及意义 |
| 1.2 米波雷达低仰角测角研究现状及挑战 |
| 1.3 研究工作的主要内容和创新点 |
| 1.4 本文内容结构安排 |
| 第二章 地面环境对米波天线辐射特性的影响 |
| 2.1 半空间电偶极子辐射 |
| 2.1.1 垂直电偶极子 |
| 2.1.2 水平电偶极子 |
| 2.2 半空间电偶极子方向图 |
| 2.2.1 不同地面环境 |
| 2.2.2 不同架设高度 |
| 2.3 减弱地面影响策略 |
| 2.3.1 增大天线俯仰维口径 |
| 2.3.2 高度分集 |
| 2.3.3 频率分集 |
| 2.3.4 铺地 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 米波雷达多径模型及其对测角的影响 |
| 3.1 低仰角区域多径模型 |
| 3.2 米波雷达低仰角测角方法 |
| 3.2.1 对称波束单脉冲方法 |
| 3.2.2 空间平滑算法 |
| 3.2.3 极化平滑算法 |
| 3.2.4 广义MUSIC算法 |
| 3.3 米波雷达低仰角测角CRB分析 |
| 3.3.1 相控阵低仰角估计的CRB |
| 3.3.1.1 相控阵多径信号模型 |
| 3.3.1.2 相控阵低仰角估计CRB推导 |
| 3.3.1.3 相控阵低仰角估计CRB分析 |
| 3.3.2 MIMO雷达低仰角估计的CRB |
| 3.3.2.1 MIMO雷达多径信号模型 |
| 3.3.2.2 MIMO雷达低仰角估计CRB推导 |
| 3.3.2.3 MIMO雷达低仰角估计CRB分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于双极化阵列的增强极化平滑算法 |
| 4.1 双极化阵列多径接收信号模型 |
| 4.2 修正的极化平滑MUSIC算法 |
| 4.3 增强极化平滑算法 |
| 4.3.1 Q-PS-MUSIC算法 |
| 4.3.2 Q-PS-FB-MUSIC算法 |
| 4.4 计算机仿真实验分析 |
| 4.4.1 双极化阵列CRB分析 |
| 4.4.2 包络矩阵条件数分析 |
| 4.4.2.1 极化平滑与修正极化平滑算法的矩阵条件数 |
| 4.4.2.2 增强极化平滑算法的矩阵条件数 |
| 4.4.3 算法均方根误差 |
| 4.4.4 算法计算复杂度分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于双极化阵列的广义MUSIC算法 |
| 5.1 相控阵双极化广义MUSIC算法 |
| 5.1.1 相控阵双极化阵列多径模型 |
| 5.1.2 PS-GMUSIC算法 |
| 5.1.3 计算机仿真实验分析 |
| 5.1.3.1 算法均方根误差 |
| 5.1.3.2 算法计算复杂度 |
| 5.2 MIMO雷达双极化广义MUSIC算法 |
| 5.2.1 MIMO双极化多径模型 |
| 5.2.2 MIMO PS-GMUSIC算法 |
| 5.2.3 计算机仿真实验分析 |
| 5.2.3.1 算法均方根误差 |
| 5.2.3.2 算法计算复杂度 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 半空间低仰角区域自适应时间反转聚焦 |
| 6.1 半空间电偶极子远场辐射 |
| 6.2 半空间远场相位静区 |
| 6.3 自适应时间反转聚焦技术 |
| 6.3.1 水平电偶极子 |
| 6.3.2 水平电偶极子阵列 |
| 6.4 计算机仿真结果及分析 |
| 6.4.1 水平电偶极子远场聚焦 |
| 6.4.2 水平电偶极子阵列远场聚焦 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 基于自适应时间反转技术的低仰角测角算法 |
| 7.1 基于相控阵的ATR-MUSIC算法 |
| 7.1.1 相控阵接收多径模型 |
| 7.1.2 ATR-MUSIC算法 |
| 7.1.3 ATR-BSMUSIC算法 |
| 7.1.4 计算机仿真实验分析 |
| 7.1.4.1 算法空间伪谱 |
| 7.1.4.2 算法均方根误差 |
| 7.1.4.3 ATR匹配矩阵T(Ψ_i)特性 |
| 7.1.4.4 算法计算复杂度 |
| 7.2 基于MIMO的 ATR-MUSIC算法 |
| 7.2.1 MIMO收发多径模型 |
| 7.2.2 MIMO ATR-MUSIC算法 |
| 7.2.3 MIMO ATR-BSMUSIC算法 |
| 7.2.4 计算机仿真实验分析 |
| 7.2.4.1 算法空间伪谱 |
| 7.2.4.2 算法均方根误差 |
| 7.2.4.3 算法计算复杂度 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 全文总结 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 讨论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A |
| 附录B |
| 附录C |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（8）米波阵列雷达低仰角目标测高方法研究（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 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 米波雷达发展概况 |
| 1.2.2 低仰角测高技术发展概况 |
| 1.3 本文的主要工作与内容安排 |
| 第二章 米波雷达低仰角测高多径模型与传播机理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 典型的多径信号模型 |
| 2.2.1 理想平面反射多径信号模型 |
| 2.2.2 基于地球曲率的多径信号模型 |
| 2.3 多径传播机理 |
| 2.3.1 大气折射及地球曲率的影响 |
| 2.3.2 有效反射区域 |
| 2.3.3 镜面反射机理 |
| 2.4 几种低角测高技术 |
| 2.4.1 基于空间平滑的估计算法 |
| 2.4.2 基于最大似然的估计方法 |
| 2.4.3 基于压缩感知的估计方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于交替投影的改进MUSIC低仰角测高方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于地球曲率的多径传播几何模型 |
| 3.3 信号模型 |
| 3.4 基于特征分解与交替投影的低角测高技术 |
| 3.4.1 基于特征分解技术的参数估计方法 |
| 3.4.2 基于交替投影的目标仰角估计方法 |
| 3.4.3 算法收敛条件 |
| 3.4.4 目标高度计算及算法流程 |
| 3.5 仿真实验以及实测数据处理结果 |
| 3.5.1 仿真结果与分析 |
| 3.5.2 实测数据处理结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于自适应字典的复杂环境下低仰角测高方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 阵列接收多径信号模型 |
| 4.3 基于自适应字典的低仰角目标测高方法 |
| 4.3.1 稀疏表示框架下多样本回波信号的完备表示 |
| 4.3.2 基于低秩分解的信号主分量提取 |
| 4.3.3 基于稀疏表示的目标定位方法 |
| 4.3.4 基于自适应字典以及交替迭代的参数估计方法 |
| 4.3.5 算法收敛条件及运算复杂度分析 |
| 4.3.6 目标高度计算及算法流程 |
| 4.4 仿真实验以及实测数据处理结果 |
| 4.4.1 仿真结果与分析 |
| 4.4.2 实测数据处理结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于缩放字典的米波MIMO雷达测高方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 MIMO雷达多径信号模型 |
| 5.3 基于缩放字典的MIMO雷达仰角估计算法 |
| 5.3.1 米波MIMO雷达目标仰角估计方法 |
| 5.3.2 基于缩放字典的参数估计方法 |
| 5.3.3 运算复杂度分析 |
| 5.3.4 目标高度计算及算法流程 |
| 5.4 仿真实验分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 复杂多径干扰环境下米波MIMO雷达测高方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 MIMO雷达多径信号模型 |
| 6.3 基于秩1约束与压缩感知的测高方法 |
| 6.3.1 基于秩1约束的复合导向矢量估计方法 |
| 6.3.2 稀疏表示框架下的目标仰角估计方法 |
| 6.3.3 算法参数选取 |
| 6.3.4 目标高度计算及算法流程 |
| 6.4 仿真实验分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 附录A |
| 附录B |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）多径情况下米波雷达多目标探测方法（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 研究背景与意义 |
| 1.2 研究历史与现状 |
| 1.2.1 米波雷达研究历史与现状 |
| 1.2.2 雷达超分辨的研究历史与现状 |
| 1.3 论文内容及安排 |
| 第二章 典型的多径信号模型与压缩感知基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 典型的多径信号模型 |
| 2.2.1 镜面反射多径回波信号模型 |
| 2.2.2 反射系数分析 |
| 2.2.3 基于典型多径模型的合成导向矢量方法 |
| 2.2.4 仿真分析 |
| 2.3 压缩感知算法 |
| 2.3.1 压缩感知简介 |
| 2.3.2 压缩感知算法介绍 |
| 2.3.3 算法性能仿真分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于时空随机辐射场的米波雷达多目标探测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于时空随机辐射场的米波雷达多目标探测模型 |
| 3.2.1 时空随机辐射场的数学模型 |
| 3.2.2 米波雷达多目标探测几何模型 |
| 3.2.3 米波雷达多目标探测信号模型 |
| 3.3 基于时空随机辐射场的米波雷达多目标探测方法 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 复杂阵地条件下米波雷达多目标探测方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多径服从分布源的阵列信号模型 |
| 4.3 分布源模型下的复合导向矢量压缩感知方法 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）米波阵列雷达低仰角测高若干问题研究（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 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 米波雷达的发展概况 |
| 1.2.2 低仰角测高技术的研究历史与现状 |
| 1.3 本文的主要工作与内容安排 |
| 第二章 米波雷达低仰角测高模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 低仰角目标信号模型 |
| 2.2.1 问题界定 |
| 2.2.2 经典模型 |
| 2.2.3 分布源模型 |
| 2.2.4 扰动模型 |
| 2.3 低仰角测高技术 |
| 2.3.1 空间平滑超分辨 |
| 2.3.2 合成导向矢量最大似然法 |
| 2.3.3 基于压缩感知的方法 |
| 2.4 低仰角目标DOA估计的Cramer-Rao界分析 |
| 2.4.1 低仰角Cramer-Rao界推导 |
| 2.4.2 计算机仿真结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于空域滤波的空间临近相干源角度估计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 空间临近相干源空间平滑解相干性能分析 |
| 3.3 基于空域滤波的角度估计方法 |
| 3.3.1 信号模型 |
| 3.3.2 空域滤波器设计 |
| 3.3.3 均匀线阵角度估计方法 |
| 3.3.4 非均匀线阵角度估计方法 |
| 3.4 算法流程 |
| 3.4.1 SFRM算法流程 |
| 3.4.2 SFM算法流程流程 |
| 3.4.3 VSFRM算法流程 |
| 3.5 计算机仿真结果与分析 |
| 3.5.1 SFRM与SFM算法收敛性能及运行时间比较 |
| 3.5.2 均匀线阵角度估计性能随信噪比的变化 |
| 3.5.3 均匀线阵角度估计性能随相关系数相位的变化 |
| 3.5.4 均匀线阵角度估计性能随目标间角度间隔的变化 |
| 3.5.5 非均匀线阵角度估计性能随信噪比的变化 |
| 3.5.6 角度估计性能随预估值偏差的变化 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 米波雷达低仰角测高的阵地参数反演方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 经典模型阵地参数反演 |
| 4.3 扰动模型阵地参数反演 |
| 4.4 计算机仿真结果与分析 |
| 4.4.1 阵地参数反演 |
| 4.4.2 扰动反射系数估计性能随扰动大小及信噪比的变化 |
| 4.5 实测数据处理 |
| 4.5.1 单点迹阵地参数反演 |
| 4.5.2 某航班实测数据处理 |
| 4.5.3 同航线航班实测数据处理 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于稀疏贝叶斯学习的复杂阵地低仰角测高方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 信号模型 |
| 5.3 基于稀疏贝叶斯学习的参数估计方法 |
| 5.3.1 优化信号参数α |
| 5.3.2 优化噪声参数α_0 |
| 5.3.3 优化扰动复反射系数γ' |
| 5.3.4 收敛条件 |
| 5.3.5 DOA估计和高度测量 |
| 5.3.6 算法流程 |
| 5.4 计算机仿真结果与分析 |
| 5.4.1 扰动复反射系数估计 |
| 5.4.2 算法空间谱 |
| 5.4.3 扰动大小对DOA估计精度的影响 |
| 5.4.4 信噪比对DOA估计精度的影响 |
| 5.5 实测数据处理 |
| 5.5.1 平地阵地数据处理 |
| 5.5.2 高山阵地数据处理 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 双正交电磁矢量阵列低仰角估计方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 电磁矢量阵列简介 |
| 6.3 低仰角角度估计方法 |
| 6.3.1 双正交电磁矢量阵列多径模型 |
| 6.3.2 极化空间平滑预处理解相干方法 |
| 6.4 Cramer-Rao界分析 |
| 6.4.1 未知参数{θ,η,γ,(?),(?)} |
| 6.4.2 未知参数σ_5~2 |
| 6.5 计算机仿真结果与分析 |
| 6.5.1 Cramer-Rao界与极化参数的关系 |
| 6.5.2 Cramer-Rao界与多径相位差的关系 |
| 6.5.3 DOA估计性能与信噪比的关系 |
| 6.5.4 DOA估计性能与多径相位差的关系 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文内容总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、空间平滑法在米波雷达中的应用（论文参考文献）
- [1]基于信号时频空扩展的主被动测高方法研究[D]. 张钰婷. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]稀疏阵列的虚拟协方差矩阵重构算法研究[D]. 罗晓萱. 南昌工程学院, 2020(06)
- [3]基于互质阵列的外辐射源雷达低仰角估计[J]. 徐阳,易建新,程丰,饶云华,万显荣,熊良建. 雷达科学与技术, 2020(05)
- [4]复杂多径信号下基于空域变换的米波雷达稳健测高算法[J]. 陈根华,陈伯孝. 电子与信息学报, 2020(05)
- [5]基于互质阵列的外辐射源雷达低仰角估计研究[D]. 徐阳. 武汉大学, 2020(03)
- [6]毫米波线性调频连续波汽车雷达关键信号处理技术研究[D]. 万仁杰. 南京理工大学, 2020(01)
- [7]米波雷达低仰角测角中多径效应影响抑制及关键技术研究[D]. 谭俊. 电子科技大学, 2019(01)
- [8]米波阵列雷达低仰角目标测高方法研究[D]. 刘源. 西安电子科技大学, 2018(07)
- [9]多径情况下米波雷达多目标探测方法[D]. 祁亚楠. 西安电子科技大学, 2017(04)
- [10]米波阵列雷达低仰角测高若干问题研究[D]. 郑轶松. 西安电子科技大学, 2017(01)