一、重频分选与跟踪算法的研究（论文文献综述）
金天祥[1]（2017）在《基于小波包的雷达波形设计与反对抗性能分析》文中进行了进一步梳理当前雷达面临着“四大威胁”,为了对付这些挑战,不光要在雷达系统上大做文章,另一方面对于雷达波形的要求也是越来越高,在保证探测性能的基础上,还需具备一定的反对抗能力。本文研究的雷达波形反对抗性能描述了雷达波形采取的各种反侦察、抗干扰措施,来阻止目标雷达信号被敌方截获、侦察,并在受到干扰机干扰时,保证我方作战任务的顺利进行。本文重点从雷达波形着手,设计反对抗雷达波形,期望实现雷达的反对抗。论文的主要工作概括如下:1.分析雷达对抗侦察系统和有源干扰系统的结构组成和工作原理,列举出影响雷达波形反对抗性能的评价指标,引入关联矩阵,建立了反对抗性能评价模型。利用积和式对波形的反对抗性能进行数值计算,最后给出雷达波形反对抗性能的评价值。2.利用评价模型分析雷达信号的反对抗性能,需要逐个分析各评价指标的评价值。本文分别利用了截获因子、时频分布分析、PRI变换算法和改善信噪比等分析方法和数学工具,并依据各评价指标分值的确定原则,完成对雷达信号的三个评价指标分值的确定。3.根据基于关联矩阵的评价模型,完成对几种常见的雷达信号的反对抗性能的研究,包括线性调频信号、非线性调频信号、Costas信号和巴克伪随机二相编码信号。比较分析这几种传统雷达波形的反对抗性能,根据各信号的反对抗性能评价分值,对这几种信号进行排序,验证所建立的基于关联矩阵的反对抗性能评价模型的准确性和科学性。4.从雷达波形着手,基于小波包设计雷达波形。研究了如何利用小波包的相关知识来设计雷达波形,从小波和小波包的基本理论出发,通过分析已有小波包的特性,提出了级联小波包来构造雷达波形的设计方法。并利用建立的反对抗性能评价模型完成对级联小波包的雷达波形的反对抗性能分析,最后给出这种雷达波形的反对抗性能评价分值。
宋小梅,吴涛,倪国新[2]（2010）在《基于机载火控雷达电子侦察的信号分选方法》文中研究指明提升电子侦察能力是机载雷达在复杂电子战环境中提高作战效能的重要措施。机载火控雷达采用有源相控阵体制使集成电子侦察功能成为可能。信号的分选识别是电子侦察方式下的关键技术之一。为了满足机载火控雷达电子侦察系统对信号分选的实时性要求,文中结合传统信号分选的思想,提出了一种新的重频分选方法。定义了PRI谱的阶数的概念,并将特定阶的PRI谱用以检验相应阶数直方图中过门限的PR I值,避免了多次序列检索,提高了分选的效率。计算机仿真结果表明,该方法是实时、准确的分选方法。
田芬芳[3]（2010）在《宽带数字信道化接收机技术研究》文中认为信道化接收机因具有瞬时频带宽、动态范围大、灵敏度高、能处理同时到达多信号的能力,而在现代侦察接收机中得到广泛应用。传统的模拟信道化接收机存在设备量大、相位非线性和各信道间幅度增益不一致等缺点,而目前的宽带数字接收机又存在着高速ADC与后端低速率DSP处理能力之间的矛盾。针对上述问题,研究了一种基于多相滤波器组的数字信道化接收机,它在实现宽带接收的同时,能够明显的降低数据输出速率,提高信号的实时处理能力。本文对基于多相滤波器组的数字信道化接收机系统做了系统的研究,包括整个接收机的实现技术及后端的信号分选。主要内容有:首先,研究了数字信道化接收机中的主要实现技术,主要讨论了一种基于多相滤波器组的宽带数字信道化接收机技术。其次,研究了数字信道化接收机中信号检测的方法,包括频域检测法和滑窗检测法,并着重研究了一种结合协调旋转数字计算机算法和一阶相位差分法的频率估计算法,仿真验证了该方法测频的高效性。再次,研究了现阶段雷达信号分选的流程,介绍了常用的重频分选算法,如累积差值直方图算法、序列差值直方图算法、PRI变换法和平面变换法等,并就PRI变换法中PRI箱难以确定的问题提出了一种改进的PRI变换法,计算机仿真验证了改进算法具有良好的分选效果。最后,介绍了一种高密度信号综合分选方法,该方法采用载频（RF）和脉宽（pw）预分选加脉冲重复周期（PRI）主分选的多参分选方法,仿真验证该方案对高密度信号能够准确分选和识别。
柴娟芳[4]（2009）在《复杂环境下雷达信号的分选识别技术研究》文中研究指明为了提高被动雷达导引头在密集、复杂、多变的信号环境中正确分选跟踪信号的能力,本课题围绕雷达信号的分选识别算法在被动雷达导引头中的应用展开研究。在雷达信号分选跟踪器的软硬件设计与实现基础上,分析了传统分选模型存在的不足与缺陷,提出了一种改进的雷达信号分选模型。论文针对该改进模型的同时到达信号的分离、预分选参数的选择提取、脉内调制特征的选择提取等功能模块展开深入细致探讨,并对每个问题提出了相应的解决方法。同时,计算机仿真实验验证了各种方法的有效性和可行性。针对传统分选模型不能分选同时到达信号的缺陷,借助盲源分离技术研究了几种对同时到达信号分离具有明显优势的新方法。首先,将Fast ICA算法应用于分离雷达信号中,提出了基于Fast ICA算法的雷达信号分选算法,它可以很好地分离各种不同调制类型的脉冲雷达信号。其次,结合全局最优盲源分离算法,提出了基于伪信噪比最大化的盲源分离算法,该算法从独立信号完全分离时信噪比最大出发,建立基于源信号与噪声协方差矩阵的伪信噪比目标函数,并将目标函数的寻优过程转换为求解广义特征值的问题·,它不需要任何迭代运算,具有较低的计算复杂度,且信源独立就可以保证算法有解。然后,针对盲源分离开关算法无法有效分离多源信号的缺陷提出了盲源分离拟开关算法,它用峭度作判断函数自适应选择加权激活函数,该算法可以更加有效地分离空间未知多源线性混叠信号。针对单一相位差提取需要较高信噪比的缺陷以及天线往多元化和立体化方向发展的现象,提出了基于纯相位向量的动态聚类预分选算法。它先利用宽带数字信道化接收机提取多个通道间的相位差构造纯相位向量或纯方向角向量,并以此作为聚类对象,采用准C-均值动态聚类法和序列搜索法完成对空间雷达信号的预分选处理。仿真实验表明该算法能更好地实现较低信噪比下的预分选处理。在分析极化特征可作为信号分选参数的基础上,针对现有宽频带被动雷达导引头无法提取极化特征的缺陷,提出了基于双极性曲折臂天线的极化干涉仪的分选支路设计,并给出了基于数字信道化技术的极化参数频域提取的具体模型。将极化分选的概念首次引入被动雷达导引头的信号分选中,为分选同时到达、同频、同向等复杂雷达信号提供全新可靠的途径。针对经典参数无法正确描述脉内调制雷达信号的问题,从硬件可实现和理论前沿研究角度分别提出了基于IF子代特征向量的提取与自动分类算法和基于FRFTα域-包络曲线的特征向量提取与聚类分选算法。前一种方法首先对瞬时频率作相关预处理,提取瞬时频率方差、相关系数及其自相关函数极值个数等多个参数构造子代特征向量,再构造自动分类决策树完成对空间雷达信号的分选；后一种方法先通过FRFT后搜索得到旋转角域的包络函数,提取包络曲线峰值所对应的a值、峰值大小以及包络曲线的峰度等三个参数构造新的特征向量,再结合聚类分选就所提取的新特征向量完成对各种雷达信号的分选。计算机仿真结果证实了上述两种新特征向量作为信号分选参数补充的有效性和可行性。最后,结合数字信道化接收机与分选处理器实际调试所遇到的问题,给出了基于数字信道化的新型分选具体模型及新分选方法。
李峰[5]（2009）在《复杂环境下雷达辐射源信号分选算法研究》文中研究指明随着雷达技术的迅猛发展,雷达体制正朝着多样化、复杂化和综合化方向发展,使得电子对抗面临的电磁环境越来越复杂。如何在复杂的信号环境下实现雷达信号的正确分选与识别成为雷达对抗的一个重要任务。本文详细分析了雷达对抗的信号环境;讨论了可用于信号分选的参数;研究了多种信号分选算法;提出了一种多参数综合分选算法,并且详细叙述了该算法的各个关键流程。在该算法的预分选阶段,本文分析了各分选参数的测量精度,对传统C-均值聚类算法进行了改进,实现了多参数联合预分选;在主分选阶段,讨论了几种常用的重频分选算法,对各种算法的优缺点进行了分析,提出了一种改进的累积差值直方图算法,有效克服了原算法计算量大、分选效率低的缺点。仿真结果表明,本文的方法能实现复杂环境下多种雷达信号的准确分选与识别。
辛小枫[6]（2009）在《机载雷达侦察信号处理和测向算法》文中进行了进一步梳理雷达侦察是利用雷达侦察设备探测、截获和测量敌方各种雷达电磁辐射信号的特征参数和技术参数,为电子战提供信息。由于雷达侦察系统面临复杂的信号环境,甚至接收到的电磁信号是专门设计以避免被侦察截获,因此,随着电子战信号的日益密集,信号形式的日益复杂,雷达侦察系统的信号处理研究有着重要的意义。本文对雷达侦察系统的后端信号处理进行了探索和研究,首先介绍了雷达侦察信号处理的理论知识,然后在此基础之上介绍了机载雷达后端信号处理系统的软件的设计及模块划分。详细论述了直方图法对雷达脉冲信号重复周期的测量和比幅法、相位法对辐射源信号方位的测量,最后给出了系统测试以及校正方案。实测结果证明,程序设计与选用算法可以满足系统要求。
唐春城[7]（2008）在《嵌入式脉冲雷达信号处理系统的研究》文中研究说明雷达信号处理是电子对抗的重要组成部分。在电子对抗过程中,只有识别了对方雷达信号才能有效地对敌方进行侦察与干扰。课题主要针对常见雷达信号的特征,根据现代战争对情报的快速性需求,建立通用的数字信号处理平台,以便于我方各火力单位与指挥系统对侦察获得的情报数据实现资源共享。本文提出在高速数字信号处理系统的基础上引入操作系统的设计方案,以满足信号适时识别与情报及时分发的需要。整个系统分为资源管理系统和雷达信号识别系统两大部分,其中资源管理系统主要完成对已经识别信号的进一步分析与情报资源的管理,这部分工作主要在基于ARM处理器的LINUX操作系统下面实现;信号识别系统主要完成对雷达信号重复频率、脉冲宽度、载波频率等参数的获取,这部分工作中要由DSP信号处理子系统完成。这样的设计方案可以使系统在有效地识别雷达信号的同时实现情报资源的共享,并可以为后续开发提供合适的系统平台。本文所述的操作系统在ARM目标板上移植成功,可以通过网络接口和外界其它设备进行通信,自动识别与跟踪算法在基于DSP子系统上得到了验证。
郭晓宇[8]（2008）在《反辐射导引头目标信号非先验分选技术研究》文中进行了进一步梳理辐射源的识别与信号的分选是反辐射导引头设计的关键技术之一。在导引头预先加载的雷达数据库失效的情况下,实现对敌方目标信号的实时分选,是本文的研究内容。论文对辐射源特性进行了分析,探讨了基于雷达序列准确提取的传统时域和频域的非装订分选算法。从导引头空域划分的角度,对空域中脉冲到达角的统计特性进行分析,按导引头测得目标到达角与目标实际位置所处分区得出空域划分的原则:对于同一部雷达目标,应该以脉冲数多的小区为目标区;跟踪小区最优化扩展方法是,以脉冲重心为跟踪区的中心;在跟踪过程中,应不断根据计算的重心刷新跟踪区。在此基础上,本文提出一种基于空域概率统计的新的分选算法,并从算法的可行性与跟踪性能两个方面进行模拟辐射源跟踪仿真,给出Matlab仿真方法与结果。最后给出了该统计分选算法在“反辐射信号处理系统”的FPGA分模块实现方案,重发讨论了统计分选的策略、脉冲参数同步和信息的分级存储等难点问题。该统计算法对未装订目标信息采用小区模糊处理方法,有效弥补了传统算法复杂度随信号密度增加的不足,解决了“优先攻击跳频目标”的难题。仿真结果和实际电磁环境测试表明,该分选算法可以得到良好的结果,具有实际应用价值。
何炜[9]（2007）在《雷达信号分选关键算法研究》文中进行了进一步梳理随着雷达技术的发展,雷达工作体制的多样化、复杂化及各种体制的综合利用,电子对抗面临的电磁环境越来越复杂。如何在复杂信号环境下进行信号的正确分选和识别是雷达侦察机的一个重要的任务。本文主要就是研究复杂电磁环境下的电子对抗系统信号分选关键算法与软件仿真,主要包括以下几个方面:1、对雷达侦察机的信号环境特征进行了详细的分析;对雷达侦察机信号分选的信号源进行了数字模拟;讨论了可用于信号分选的参数及信号分选适用的脉冲重复间隔（PRI）类型;确定了本课题的实现方案和技术指标。2、在雷达信号分选中,重频（PRI）分选是最关键的环节。本文对传统的雷达信号重频分选算法进行了详细的研究,包括重频频域鉴别法、自相关函数法、直方图法（CDIF和SDIF）和动态关联法。3、针对现实信号环境存在脉冲丢失、PRI抖动量大而传统重频分选算法无能为力的情况,深入研究了基于脉冲重复间隔的PRI变换法和平面变换算法,较好地克服这一问题。4、根据某些雷达信号PRI按照一定规律变化的特点,研究了参差PRI、抖动PRI、正弦调制PRI、滑变调制PRI等复杂PRI信号的调制识别方法。5、研究了一种结合SDIF直方图法和PRI变换法的综合分选方法,该方法即使面对同时存在常规PRI和抖动PRI信号且有脉冲干扰（或丢失）信号环境亦有良好的分选效果。6、在以上分析的基础上,将整个雷达信号实时分选与识别在MATLAB上实现,本文详细叙述了分选识别软件的每个过程。在DOA、PW、RF分选过程中引入了动态聚类法,不仅实现了准确的分类,同时实现了存储空间的综合利用;在PRI分选时采用了改进动态关联法和修正PRI变换法联合分选的方法。在序列检索时,采用了曲线拟合的方式,实现了准确的脉冲分选。仿真结果表明,本文采用的方法能够实现复杂环境下多种雷达信号准确的分选和识别。
冯清贤[10]（2007）在《复杂体制雷达综合分选技术的研究》文中研究说明辐射源信号分选是电子情报侦察（ELINT）、电子支援侦察（ESM）和雷达威胁告警（RWR）系统中的关键处理过程，也是电子干扰的前提和基础。随着现代电子战的激烈对抗，复杂体制雷达迅速增加并逐渐占居主导地位，复杂多变的信号形式大大弱化并逐渐使传统分选方法失去其有效性。雷达信号分选已面临前所未有的挑战。本文针对目前信号分选存在的问题，进行了研究，主要研究工作如下：1雷达信号参数的测量是信号分选的基础，本文针对目前时间参数测量误差的产生原因，提出了提高时间量化精度的方法，并设计实验电路板验证了该方法的有效性。2从雷达工作的目的出发，分析了雷达信号各参数的变化特点，引入了脉内参数参与分选。3提出了基于二次聚类和多假设脉冲类合并的未知雷达信号分选算法，综合利用雷达信号的多维分量进行分选，避免了传统算法完全依靠PRI不变或具有重复变化规律这一情况。同时特征提取和多假设脉冲类合并更加强调对不同体制的雷达本身特点的把握，并开始从雷达的工作目的对各参数变化的要求着手来设计信号分选算法，有利于解决目前信号分选所存在的问题。4提出了分选已知雷达信号的新算法，用数据融合技术处理卡尔曼跟踪、模糊模式识别等算法的分选结果，解决了单一分选算法面对多个复杂体制的雷达或单个分选算法在不同的环境下，存在分选结果的模糊性甚至无法正确分选的问题，提高了已知雷达信号分选的正确率，从而大大减小了未知雷达信号分选要处理的脉冲流量。
二、重频分选与跟踪算法的研究（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、重频分选与跟踪算法的研究（论文提纲范文）
（1）基于小波包的雷达波形设计与反对抗性能分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的目的和意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 基于小波包雷达波形设计的发展现状 |
| 1.2.2 雷达波形反对抗性能评价的研究现状 |
| 1.3 论文的结构安排 |
| 第二章 基于关联矩阵的雷达波形反对抗性能评价模型 |
| 2.1 雷达波形反对抗的评价指标 |
| 2.1.1 雷达对抗侦察系统的评价指标 |
| 2.1.2 雷达对抗干扰系统的评价指标 |
| 2.1.3 雷达反对抗的评价指标 |
| 2.2 雷达波形反对抗性能评价模型 |
| 2.2.1 反对抗评价指标的关联度 |
| 2.2.2 反对抗评价指标的关联矩阵 |
| 2.2.3 雷达波形反对抗性能评价 |
| 2.3 分析评价指标的数学工具和理论依据 |
| 2.3.1 基于截获因子的低截获性分析 |
| 2.3.2 反脉内脉间特征提取性的评价方法 |
| 2.3.3 抗干扰性的评价方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 传统雷达信号的反对抗性能评价 |
| 3.1 线性调频信号(LFM)概述及反对抗性能评价 |
| 3.1.1 LFM信号的低截获性评价 |
| 3.1.2 LFM信号的反脉内脉间特征提取性评价 |
| 3.1.3 LFM信号的抗干扰性[47]评价 |
| 3.1.4 LFM信号的反对抗性综合评价 |
| 3.2 非线性调频信号(NLFM)概述及反对抗性能评价 |
| 3.2.1 NLFM信号的低截获性评价 |
| 3.2.2 NLFM信号的反脉内脉间特征提取性评价 |
| 3.2.3 NLFM信号的抗干扰性评价 |
| 3.2.4 NLFM信号的反对抗性综合评价 |
| 3.3 频率编码信号的反对抗性能评价 |
| 3.3.1 Costas信号概述 |
| 3.3.2 Costas信号的低截获性评价 |
| 3.3.3 Costas信号的反脉内脉间特征提取性评价 |
| 3.3.4 Costas信号的抗干扰性评价 |
| 3.3.5 Costas信号的反对抗性总体评价 |
| 3.4 相位编码信号的反对抗性能评价 |
| 3.4.1 巴克伪随机二相编码(Barker码)信号概述 |
| 3.4.2 Barker码信号的低截获性评价 |
| 3.4.3 Barker码信号的反脉内脉间特征提取性评价 |
| 3.4.4 Barker码信号的抗干扰性评价 |
| 3.4.5 Barker码信号的反对抗性总体评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于小波包的雷达波形设计与反对抗性能分析 |
| 4.1 基于小波包的雷达波形设计基础和理论依据 |
| 4.1.1 基于多分辨分析构造正交小波 |
| 4.1.2 构造正交小波包 |
| 4.1.3 级联小波包的雷达信号的时频关系 |
| 4.1.4 小波包自相关性的研究 |
| 4.2 基于coif4 小波包的雷达波形设计与反对抗性能评价 |
| 4.2.1 基于coif4 小波包的雷达波形设计 |
| 4.2.2 反对抗性能分析 |
| 4.3 基于高斯小波包的雷达波形设计与性能评价 |
| 4.3.1 高斯小波包的构造与级联 |
| 4.3.2 反对抗性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（2）基于机载火控雷达电子侦察的信号分选方法（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 概 述 |
| 2 传统重频分选方法 |
| 3 一种新的重频分选方法 |
| 3.1 PRI变换的原理 |
| 3.2 改进的重频分选方法 |
| 3.3 改进的重频分选法与传统方法的比较 |
| 4 仿 真 |
| 5 结束语 |
（3）宽带数字信道化接收机技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 概述 |
| 1.2 研究目的及国内外研究现状 |
| 1.3 本文的研究工作及内容安排 |
| 第二章 宽带数字信道化接收机理论研究 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 带通采样 |
| 2.3 基于多相滤波器组的数字信道化接收理论研究 |
| 2.3.1 数字信道化接收系统介绍 |
| 2.3.1.1 信道划分 |
| 2.3.1.2 信道化处理过程 |
| 2.3.2 多相滤波器组高效算法的推导 |
| 2.4 系统仿真与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 信号检测及参数估计 |
| 3.1 协调旋转数字计算机算法 |
| 3.1.1 协调旋转数字计算机算法简介 |
| 3.1.2 CORDIC 算法仿真 |
| 3.2 相位差分法测频 |
| 3.3 信号检测方法的研究 |
| 3.3.1 频域检测法 |
| 3.3.2 滑窗检测法 |
| 3.3.3 信道判决 |
| 3.4 瞬时测频算法仿真与性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 雷达信号分选概述 |
| 4.1 雷达信号分选参数 |
| 4.2 雷达信号的PRI 特征及描述 |
| 4.3 雷达信号分选系统的组成 |
| 4.4 雷达信号分选方法的研究 |
| 4.4.1 雷达信号的分选方法 |
| 4.4.2 未知辐射源信号的分选方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 重频分选算法研究 |
| 5.1 直方图法 |
| 5.1.1 累积差值直方图算法(CDIF) |
| 5.1.2 序列差值直方图算法(SDIF) |
| 5.1.3 直方图分选法总结 |
| 5.2 PRI 变换法 |
| 5.2.1 PRI 变换法的原理 |
| 5.2.2 修正PRI 变换法 |
| 5.2.3 PRI 变换的检测门限 |
| 5.2.4 PRI 变换法仿真 |
| 5.2.5 一种改进的PRI 变换法 |
| 5.3 平面变换法 |
| 5.3.1 平面变换法的原理 |
| 5.3.2 平面变换法总结 |
| 5.4 一种高密度辐射源信号分选方法 |
| 5.4.1 信号分选流程 |
| 5.4.2 系统综合仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在读期间研究成果 |
（4）复杂环境下雷达信号的分选识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题的研究意义与来源 |
| 1.3 国内外研究现状分析 |
| 1.3.1 基于PRI的信号分选 |
| 1.3.2 多参数匹配法 |
| 1.3.3 基于脉内调制特征的信号分选 |
| 1.3.4 基于盲信号处理的信号分选算法 |
| 1.3.5 聚类分选算法 |
| 1.3.6 基于神经网络和人工智能技术的信号分选 |
| 1.4 论文主要研究成果和内容安排 |
| 第2章 分选跟踪器设计实现及新分选模型的提出 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 论计算与分析 |
| 2.2.1 主要功能和技术指标 |
| 2.2.2 PRI判决门限的确定 |
| 2.2.3 FIFO深度的研究 |
| 2.2.4 分选参数及算法的选择 |
| 2.3 具体设计与实现 |
| 2.3.1 系统总体设计 |
| 2.3.2 分选跟踪硬件设计 |
| 2.3.3 分选跟踪软件设计 |
| 2.4 实验结果及分析 |
| 2.5 一种改进的分选模型结构 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于盲源分离的信号分选算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 盲信号处理概念 |
| 3.2.1 盲处理的原理及处理方法 |
| 3.2.2 独立分量分析 |
| 3.2.3 预处理及算法性能评价准则 |
| 3.3 基于Fast ICA的雷达信号分选算法研究 |
| 3.3.1 盲信号抽取分选算法 |
| 3.3.2 仿真实验及其结果分析 |
| 3.4 基于伪信噪比最大化的盲源分离算法 |
| 3.4.1 建立目标函数及分离算法推导 |
| 3.4.2 仿真实验及其结果分析 |
| 3.5 基于峭度的盲源分离拟开关算法 |
| 3.5.1 源信号概率密度函数、激活函数与峭度 |
| 3.5.2 盲信源分离拟开关算法 |
| 3.5.3 仿真实验及其结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于纯相位向量和极化信息的预分选算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于纯相位向量的动态聚类预分选算法 |
| 4.2.1 单基线相位干涉仪基本工作原理 |
| 4.2.2 C-均值算法 |
| 4.2.3 纯相位向量和纯方向角向量 |
| 4.2.4 准C-均值动态聚类预分选算法 |
| 4.2.5 仿真实验及其结果分析 |
| 4.3 基于双极性曲折臂天线的极化参数提取 |
| 4.3.1 雷达信号的极化特征 |
| 4.3.2 双极性曲折臂天线 |
| 4.3.3 极化波的Jones矢量描述 |
| 4.3.4 基于双极性曲折臂天线的极化接收机分选支路设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于脉内调制特征的信号分选方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于IF子代特征向量的提取与自动分类 |
| 5.2.1 基本原理介绍 |
| 5.2.2 IF子代特征向量提取 |
| 5.2.3 IF子代特征向量的性能分析 |
| 5.3 基于FRFTα域-包络曲线的特征提取与聚类分选 |
| 5.3.1 分数阶傅里叶变换 |
| 5.3.2 新特征向量的提取与聚类分选 |
| 5.3.3 仿真实验及其结果分析 |
| 5.4 基于宽带数字信道化的新型分选模型及新分选方法 |
| 5.4.1 基于宽带数字信道化的新型分选模型 |
| 5.4.2 基于脉间脉内参数完备特征向量的综合分选法 |
| 5.5 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 |
（5）复杂环境下雷达辐射源信号分选算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 论文的研究背景和意义 |
| 1.3 雷达脉冲分选技术发展现状 |
| 1.4 论文内容安排 |
| 第二章 雷达信号分选概述 |
| 2.1 现代雷达对抗的信号环境 |
| 2.2 雷达信号分选的主要依据 |
| 2.3 雷达信号分选的方法 |
| 2.4 雷达信号分选系统的组成 |
| 第三章 雷达信号预分选算法 |
| 3.1 已知辐射源的匹配与扣除 |
| 3.2 DOA、PW、RF联合分选 |
| 3.2.1 C-均值聚类算法概述 |
| 3.2.2 改进的C-均值聚类算法 |
| 3.2.3 算法仿真 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 雷达信号的主分选 |
| 4.1 雷达信号的PRI特性及其描述 |
| 4.2 典型的PRI分选算法 |
| 4.2.1 动态关联法 |
| 4.2.2 直方图法 |
| 4.2.3 PRI变换法 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 雷达信号分选的综合实现 |
| 5.1 雷达信号综合分选流程概述 |
| 5.1.1 多参数聚类处理 |
| 5.1.2 改进的CDIF算法 |
| 5.1.3 参差识别 |
| 5.1.4 序列检索 |
| 5.1.5 跳频信号(HOP)分选 |
| 5.1.6 剩余脉冲分选 |
| 5.1.7 统计分析与虚假脉冲处理 |
| 5.1.8 综合分选算法总流程图 |
| 5.2 雷达信号分选综合仿真 |
| 5.3 本章小结 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）机载雷达侦察信号处理和测向算法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 |
| 1.3 论文的主要内容及章节安排 |
| 第二章 雷达侦察的信号处理 |
| 2.1 对雷达侦察流程简介 |
| 2.2 信号处理的基本流程和工作原理 |
| 2.2.1 雷达侦察常用分选特征参数介绍 |
| 2.2.2 信号处理的基本流程和工作原理 |
| 2.3 雷达信号的预处理 |
| 2.3.1 对已知雷达信号的预处理子空间分划 |
| 2.3.2 对未知雷达信号的预处理子空间分划 |
| 2.3.3 预处理的基本算法 |
| 2.4 雷达信号的主处理 |
| 2.4.1 雷达信号的t_(PRI) 特性及其描述 |
| 2.4.2 对已知雷达信号的主处理 |
| 2.4.3 对未知雷达信号的主处理 |
| 第三章 系统组成与工作模式概述 |
| 3.1 机载雷达侦察系统特点简介 |
| 3.2 系统硬件组成概述 |
| 3.3 系统的逻辑功能划分 |
| 3.4 系统工作模式概述 |
| 3.4.1 雷达侦察接收机工作的基本流程 |
| 3.4.2 雷达告警（粗测向）模式 |
| 3.4.3 干涉仪测向（精测向）模式 |
| 3.4.4 维护（自检）模式 |
| 3.4.5 各个模式间的切换 |
| 3.4.6 系统运算量分析 |
| 第四章 系统的软件设计与实现 |
| 4.1 软件开发环境介绍 |
| 4.2 系统软件模块设计 |
| 4.2.1 数据处理模块设计 |
| 4.2.2 流程控制管理模块设计 |
| 4.3 代码优化 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 测试设备和环境 |
| 5.2 系统测试 |
| 5.2.1 基本参数的测量 |
| 5.2.2 比幅测向模块的测试 |
| 5.2.3 干涉测向模块的测试 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在硕士期间参加的课题和发表的论文 |
（7）嵌入式脉冲雷达信号处理系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 雷达辐射源信号识别问题 |
| 1.3 雷达信号处理领域现状及发展趋势 |
| 1.4 研究目标及主要工作 |
| 2 整体方案设计 |
| 2.1 系统硬件方案设计 |
| 2.2 系统软件方案设计 |
| 2.3 系统软件开发流程 |
| 2.4 可行性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 雷达信号分选处理 |
| 3.1 雷达信号分选参数 |
| 3.2 雷达信号分选的一般方法 |
| 3.3 重频分选算法 |
| 3.4 数字滤波器设计 |
| 3.5 FFT 算法应用 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 系统平台的构建 |
| 4.1 DSP/BIOS 应用 |
| 4.2 HPI 接口访问 |
| 4.3 U-BOOT 移植 |
| 4.4 LINUX 内核移植 |
| 4.5 文件系统建设与移植 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 应用软件实现 |
| 5.1 应用软件总体设计 |
| 5.2 信号流的产生 |
| 5.3 距离自动跟踪 |
| 5.4 特征抽取 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 调试结果分析 |
| 6.1 大信噪比下信号识别实验 |
| 6.2 小信噪比下信号识别实验 |
| 6.3 系统总体性能分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）反辐射导引头目标信号非先验分选技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 |
| 1.2.1 课题的研究目的 |
| 1.2.2 课题研究的意义 |
| 1.3 国内外相关研究动态 |
| 1.4 论文主要内容 |
| 第二章 分选技术研究及其实现 |
| 2.1 技术指标要求 |
| 2.2 信号处理系统面临的难题 |
| 2.3 辐射源的特征与分选参数选用 |
| 2.3.1 辐射源特征的表征与信号分选 |
| 2.3.2 分选参数的选用 |
| 第三章 非装订目标的时域和频域分选 |
| 3.1 辐射源PRI特性与重频分选 |
| 3.1.1 辐射源PRI特性分析 |
| 3.1.2 复杂环境中辐射源的表示 |
| 3.1.3 非装订目标的时域分选 |
| 3.2 辐射源频域特性与信号分选 |
| 第四章 空域统计分选算法 |
| 4.1 辐射源空域统计特性分析 |
| 4.2 空域统计分选算法及仿真 |
| 4.2.1 空域统计分选算法 |
| 4.2.2 空域统计算法仿真 |
| 第五章 空域统计分选算法在系统中的实现 |
| 5.1 反辐射导引头信号处理系统 |
| 5.2 基于FPGA的非装订目标分选系统实现方案 |
| 5.2.1 FPGA的开发 |
| 5.2.2 非装订目标的分选策略 |
| 5.2.3 FPGA实现方案 |
| 5.2.4 QuartusII仿真结果 |
| 第六章 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）雷达信号分选关键算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 雷达对抗面临的挑战 |
| 1.2 雷达对抗的信号环境 |
| 1.3 雷达信号分选的意义及国内外研究现状 |
| 1.4 本文内容介绍和章节安排 |
| 第二章 雷达信号分选概述 |
| 2.1 雷达信号分选参数 |
| 2.2 雷达信号的 PRI 特性及其描述 |
| 2.3 雷达信号分选的一般方法 |
| 2.4 雷达信号分选系统的组成 |
| 2.5 本课题设计方案 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 典型的重频分选算法 |
| 3.1 重频频域鉴别法 |
| 3.2 相关函数法重频鉴别技术 |
| 3.3 直方图法 |
| 3.4 动态关联法 |
| 3.5 雷达信号的序列检索 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 重频分选新算法研究 |
| 4.1 PRI 变换法 |
| 4.2 雷达脉冲重复间隔的调制识别 |
| 4.3 平面变换法 |
| 4.4 一种复杂环境下的雷达信号综合分选方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 雷达信号分选的 MATLAB 实现 |
| 5.1 信号流的产生 |
| 5.2 分选算法流程 |
| 5.3 雷达信号分选仿真实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 撰写的学术论文 |
（10）复杂体制雷达综合分选技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 雷达信号分选的问题 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.3 研究内容介绍和文章结构安排 |
| 第2章 雷达信号参数描述与测量 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 时域参数的测量 |
| 2.2.1 时间参数的测量 |
| 2.3 脉内特征简述 |
| 2.4 雷达信号参数描述 |
| 2.4.1 单脉冲参数 |
| 2.4.2 脉间特征参数 |
| 2.4.3 跟踪参数 |
| 2.5 影响信号分选与去交错的因素 |
| 2.5.1 辐射源及其外部因素 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 综合信号分选算法的模型结构 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 传统信号分选算法及分选识别的系统结构 |
| 3.2.1 现用的分选识别模型结构 |
| 3.2.2 对已知雷达信号的 PRI的分选与检测 |
| 3.2.3 对未知雷达信号的主处理 |
| 3.2.4 传统方法的潜在问题 |
| 3.3 新的信号分选算法 |
| 3.3.1 信号分选识别、结构的改进 |
| 3.3.2 新信号分选算法的结构 |
| 第4章 雷达辐射源信号的主处理 |
| 4.1 多参数聚类分析 |
| 4.1.1 聚类算法原理 |
| 4.1.2 多参数聚类分析流程 |
| 4.1.3 单阈值加权聚类 |
| 4.1.4 双阈值加权聚类 |
| 4.1.5 奇异类剔除 |
| 4.1.6 辐射源特征提取 |
| 4.1.7 奇异脉冲处理 |
| 4.2 多假设脉冲类合并 |
| 4.2.1 未做假设合并前各个类的相似性分析 |
| 4.2.2 做多假设合并后各个类的相似性分析 |
| 4.3 小结 |
| 第5章 脉冲跟踪与跟踪管理 |
| 5.1 跟踪管理 |
| 5.1.1 跟踪库管理 |
| 5.1.2 求取匹配结果 |
| 5.2 己知雷达信号的跟踪过程 |
| 5.2.1 利用参数PA跟踪己知雷达信号 |
| 5.2.2 利用参数DOA跟踪己知雷达信号 |
| 5.2.3 模糊模式识别建立基于多参数的模糊隶属度矩阵 |
| 5.2.4 用时间连续性求取隶属度 |
| 5.2.5 通过数据融合推理分选结果 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 仿真实验 |
| 6.1 多假设脉冲类合并仿真示例 |
| 6.2 仿真实验结果分析 |
| 6.3 结论分析 |
| 第7章 工作总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
四、重频分选与跟踪算法的研究（论文参考文献）
- [1]基于小波包的雷达波形设计与反对抗性能分析[D]. 金天祥. 国防科技大学, 2017(02)
- [2]基于机载火控雷达电子侦察的信号分选方法[J]. 宋小梅,吴涛,倪国新. 现代雷达, 2010(06)
- [3]宽带数字信道化接收机技术研究[D]. 田芬芳. 西安电子科技大学, 2010(12)
- [4]复杂环境下雷达信号的分选识别技术研究[D]. 柴娟芳. 哈尔滨工程大学, 2009(02)
- [5]复杂环境下雷达辐射源信号分选算法研究[D]. 李峰. 西安电子科技大学, 2009(07)
- [6]机载雷达侦察信号处理和测向算法[D]. 辛小枫. 西安电子科技大学, 2009(S2)
- [7]嵌入式脉冲雷达信号处理系统的研究[D]. 唐春城. 华中科技大学, 2008(05)
- [8]反辐射导引头目标信号非先验分选技术研究[D]. 郭晓宇. 西安电子科技大学, 2008(07)
- [9]雷达信号分选关键算法研究[D]. 何炜. 电子科技大学, 2007(03)
- [10]复杂体制雷达综合分选技术的研究[D]. 冯清贤. 西南交通大学, 2007(04)