一、低速目标信号处理技术（论文文献综述）
曹弘毅[1]（2021）在《碳纤维复合材料超声相控阵无损检测技术研究》文中研究说明碳纤维复合材料作为一种高性能新材料,具有比强度高、比刚度大、耐腐蚀、可设计性好等优点,可满足特殊结构所需的轻质、高强、重载等要求,在航空航天、轨道交通等领域获得了广泛应用。复合材料结构设计及制造工艺复杂,在制造过程中容易出现制造缺陷,此外,由于基体本征脆性和层间强度相对较弱,在受外界冲击载荷作用时容易产生冲击损伤。制造缺陷和冲击损伤会降低复合材料结构件的残余强度和使用寿命,导致结构整体失效或其它灾难性后果。无损检测与评估技术能够提供复合材料内部损伤的特征信息,是对制造缺陷和冲击损伤进行定性分析与定量评估的有效手段。超声相控阵技术作为一种常用的无损检测技术,具有分辨力高、准确度高和对复杂结构件适用性好等优势,在复合材料无损检测领域受到越来越多的关注。本文针对碳纤维复合材料制造缺陷和冲击损伤的准确检测与评估问题,开展了超声相控阵无损检测技术的声场建模方法、超声信号处理方法和超声三维可视化成像方法研究,并进行了典型分层缺陷和冲击损伤的实验测试验证,主要研究内容包括:（1）超声相控阵声场模型构建及声场特性分析。首先,针对超声相控阵固固界面条件下的声场建模问题,基于瑞利积分方法,建立了超声相控阵多点源三维声场模型。然后,通过模型仿真对声场特性进行可视化分析,研究了激活孔径、聚焦深度对声场聚焦深度、声场聚焦区域、主声轴能量等声束聚焦特征的影响。最后,提出了一种基于声场模型的检测参数优化方法,并对该方法进行实验验证。（2）基于HHT的超声信号处理方法研究。针对超声回波到达时间的准确计算问题,提出了一种基于希尔伯特-黄变换（HHT）的自适应超声信号时频分析方法。首先对超声信号进行经验模态分解,通过筛选最优本征模态函数,实现了信号去噪与有效特征提取,利用Hilbert变换获取的重构信号包络来实现超声回波到达时间的计算。通过对加噪超声仿真信号到达时间的计算,验证了所提方法的准确性及抗干扰能力。（3）基于缺陷深度信息的超声三维可视化成像方法研究。针对超声信号缺陷回波的准确识别问题,提出了一种基于类间方差的自适应信号阈值确定方法,实现了缺陷回波的自适应识别。在研究超声回波到达时间计算方法和缺陷回波识别方法的基础上,提出了一种基于缺陷深度的超声三维可视化成像方法,实现了缺陷空间特征的三维展示和智能化评估。对分层缺陷标准试样超声相控阵检测结果进行三维可视化表征,并对分层缺陷进行定量评估,验证了所提方法的可行性与准确性。（4）碳纤维复合材料层压板低速冲击损伤特性研究。针对复合材料层压板冲击损伤特征的准确识别问题,利用超声相控阵无损检测方法,结合超声C扫图像、S扫图像与三维可视化图像,对低速冲击损伤特征及扩展方式进行研究。分析了冲头直径对冲击响应参数、表面损伤特征和内部损伤特征的影响,并对三者之间的相关性进行研究,建立了不同冲击参数下吸收能量、凹坑深度及损伤面积之间的关联模型。论文研究进一步优化了超声相控阵无损检测技术与方法,实现了复合材料内部缺陷和损伤特征的智能化识别,提高了无损检测与评估的准确度和效率,对复合材料结构件生产工艺优化及运行安全保障具有重大工程实用价值。
张浩烽[2]（2021）在《SBX雷达仿真研究》文中研究表明导弹防御系统作为保护国家安全坚实的“盾”,是众多科技人员研究的重点。SBX雷达（Sea-based X-band Radar）作为导弹防御系统重要组成部分,其相关研究对国防建设具有重要意义。SBX雷达是以相控阵天线模块为硬件核心的X波段宽带海基雷达,对远距离弹道导弹进行空域探测、识别、制导以及杀伤评估。由于SBX雷达系统的复杂性,导致研制周期长、实现成本高,为降低系统实现所产生的不必要代价,因此对其进行计算机仿真十分必要。本论文围绕SBX雷达仿真研究,对系统的整体工作方式及组成结构进行分析与仿真,并完成对高速运动目标的计算机仿真,主要包括目标探测的功能级仿真以及ISAR成像的信号级仿真。基于Neyman-Pearson准则实现目标探测功能级仿真,解决信号级目标探测效率低的问题;基于信号的回波相干处理及keystone算法,完成高速运动目标ISAR成像。主要研究内容可概括为如下三个方面:1、针对SBX雷达在信号级上的目标检测与相关信号处理效率低下问题,本文采用功能级仿真提高系统信号处理效率,并基于等效脉冲压缩理论对目标信噪比进行优化,然后通过Neyman-Pearson检测准则以及视距判断完成目标的检测,最后通过对一系列测量误差分析得到目标的测量距离与角度。2、针对弹道导弹在高速运动下距离向频谱展宽与偏移以及匀速旋转运动引起的距离徙动所造成的ISAR成像模糊问题,对于目标在高速运动下速度与加速度引起的距离向频谱的展宽与偏移问题,采用最小二乘拟合法的参数估计与回波相干处理完成对高速运动目标回波进行补偿。对于匀速旋转运动引起的线性走动问题,采用keystone算法对旋转运动时引起的距离徙动现象进行校正,最终得到了高速运动目标在匀速旋转运动下的二维ISAR成像结果。3、采用了Visual Studio软件对SBX雷达仿真系统软件开发,首先对系统整体架构进行说明,然后分析了系统各模块具体功能,依据SBX雷达系统理论完成系统仿真软件实现,最终结合SBX雷达的仿真参数对系统进行测试,并将仿真结果与理论数据处理结果进行对比,验证了系统软件的正确性。
彭宇[3]（2020）在《基于FPGA和DSP架构的空时自适应雷达信号处理设计与实现》文中研究说明空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）技术诞生于1973年,该技术能够在空时二维有效的抑制地（海）强杂波和强干扰,大幅度提升机载雷达微弱低速运动目标的检测性能。经过近半个世纪的发展,STAP理论趋于成熟,STAP技术的工程实现成为该领域的主要研究方向。随着高性能FPGA和DSP处理器技术的发展,赋予了FPGA强大的并行处理能力、DSP强大的浮点运算能力,基于FPGA和DSP架构的STAP实时处理系统成为当今主流。基于以上背景,本文围绕基于FPGA和DSP架构的空时自适应处理实现技术展开了研究。首先对STAP理论算法进行了研究,给出了一套工程化STAP算法方案,该方案适用于非均匀杂波环境,有较好的杂波抑制性能。采用目标导向约束和广义内积（GIP）算法联合对训练样本进行挑选,为估计杂波协方差矩阵提供了相对均匀的训练样本,然后利用m DT降维算法和子空间投影算法分别对均匀样本和非均匀样本进行杂波抑制,最后利用二维CA-CFAR和二维OS-CFAR联合进行恒虚警检测。然后针对STAP算法方案搭建了基于Open VPX标准的雷达信号处理平台,标准化的设计通用性强,兼容不同厂家的VPX板卡,有利于多厂家协同开发。该平台的信号处理核心是4块基于FPGA和DSP架构的信号处理板卡,其结构灵活,适合模块化设计,运算性能强大。同时,设计了基于串行Rapid IO的高速互连网络,使得该平台上的任何Rapid IO设备都可以实现互相通信。每一条链路都采用4通道,单链路理论数据带宽达到18Gbps,数据吞吐量大。接着在雷达信号处理平台上实现了工程化STAP算法方案,这也是本文的研究重点。本文对空时自适应处理的实现过程进行了详细的论述,包括STAP算法模块的划分与分配、FPGA逻辑设计、DSP程序设计、FPGA和DSP的通信传输设计,尤其是为了提高实时性所做的流水设计、内存规划和程序优化,以及为了提高精度所做的定点位宽扩展、归一化及定点转浮点设计。最后,搭建STAP系统测试平台,利用多组仿真雷达回波数据对STAP系统进行测试和分析,包括实时性、精度误差和资源消耗。测试结果表明,平均每个相参处理间隔的处理时间为23.522ms,系统延迟为62.578ms,满足实时性需求。相对于MATLAB双精度浮点运算,STAP系统的目标检测相对误差精度为10-3量级。FPGA和DSP处理器的运算、存储资源消耗占比低于70%,有一定的系统扩展空间。
张瀚铎[4]（2020）在《毫米波雷达信号处理算法研究》文中认为近年来,随着半导体工艺的进一步完善,毫米波雷达得到很大的发展,毫米波雷达在防撞、安防、无人驾驶等领域的需求也日益增多。其中调频连续波（FMCW）雷达具有结构简单、分辨率高、无距离盲区等特点,逐渐吸引大批科研人员的关注。本文主要对锯齿波FMCW雷达信号和信号处理算法进行了理论和仿真分析,采用24GHz和122GHz雷达芯片,设计搭建FMCW雷达试验系统,完成雷达信号处理和显控软件设计,并进行了性能测试。主要工作如下:（1）对锯齿波FMCW雷达信号和信号处理算法进行理论和仿真分析,提出能提高运算速度的改进有序统计恒虚警算法。首先对锯齿波FMCW信号进行理论研究和公式推导,并对雷达测距、测速的性能进行分析,给出距离-速度耦合导致的误差大小。其次对信号处理算法进行仿真分析。采用动目标显示技术,抑制固定杂波并提高信噪比。在此基础上,采用快速傅里叶变换等效多普勒滤波器组实现动目标检测,分离速度信息。设计了均值类和有序统计类共四种恒虚警算法,实现目标检测,并根据滑窗中数据的特点,提出能提高运算速度的改进有序统计恒虚警算法。采用排序法进行点迹凝聚,消除模糊旁瓣、得到信号峰值。使用距离多普勒补偿公式计算得到目标的真实距离。给出多重信号分类和求根多重信号分类测角算法原理,并对性能差异进行仿真对比。最后通过计算机仿真,对FMCW雷达目标检测算法的性能进行了验证。（2）采用24GHz和122GHz雷达芯片、控制开发电路板和PC机,设计搭建了FMCW雷达试验系统,完成对芯片的配置和控制。首先给出所使用雷达芯片的组成图,并对雷达芯片的技术参数、性能指标和控制开发电路板进行介绍。其次完成对FMCW雷达试验系统的设计,给出完整的系统软件组成和工作流程,并设计了室内与室外两个测试场景,完成对试验平台的搭建。最后完成对控制开发电路板的硬件设置,并对UART通信协议和回波数据格式进行了研究,完成对雷达前端的配置。（3）设计了雷达信号处理及其显示控制软件。首先介绍雷达系统的总体软件界面,包含上位机控制系统和结果显示界面,并对功能进行了介绍。其次完成雷达系统的信号处理软件和显控软件中UART配置、参数配置、数据接收与保存、显示以及历史数据回放等各模块设计,分析了设计思路,并编程实现。（4）对雷达系统进行试验与测试。在所搭建的FMCW雷达试验平台上,完成对距离测量精度、速度测量精度、最大探测距离和信号衰减程度进行试验测试,给出真实值和测试值对比,并对误差进行分析。
梁胜浴[5]（2020）在《MIMO雷达随机等效压缩采样目标参数估计方法研究》文中提出MIMO雷达因其波形分集和空间分集特性,在目标检测和参数估计等方面具有分辨率高和抗干扰能力强等优势。针对大带宽信号,MIMO雷达采用奈奎斯特采样得到的海量数据对信号存储传输和处理造成了巨大压力。利用压缩感知理论可以解决MIMO雷达海量数据与稀疏目标信息之间的不平衡。现有的基于压缩感知的MIMO雷达信号处理方法大多存在着压缩采样的压缩率不高、信号重构导致的目标检测和参数估计精度低和实时性差等问题。因此,本文针对上述问题进行了研究,主要工作如下:1、针对现有压缩采样方法压缩率不高的问题,提出了一种基于随机等效的距离-多普勒维压缩采样方法。本文在基于顺序等效的距离维压缩采样的基础上,将信号采样从距离维拓展到距离-多普勒维,并针对窗函数工作在奈奎斯特率上的问题,结合随机等效理论,提出了一种基于随机等效的距离-多普勒维压缩采样方法,推导了满足信号重构的测量矩阵,证明了该方法不仅结构简单、压缩率高,且信号重构性能较好。2、针对信号重构精度较低且实时性差问题,提出了基于随机等效压缩采样的MIMO雷达参数估计方法。本文首先对MIMO雷达信号进行随机等效压缩采样得到三维压缩量测矩阵;针对波达角估计,推导了压缩后的压缩量测仍保留了相位差信息的结论,提出了一种基于压缩量测的波达角估计方法;针对距离和速度估计,以实际量测与估计量测的相关系数为判决,提出了一种基于压缩量测的距离和速度估计方法;针对目标参数配对问题,结合波束形成理论,提出了一种目标参数联合估计方法。3、针对目标检测耗时较长和杂波干扰问题,提出了基于随机等效压缩采样的跟踪置前压缩检测方法。本文在压缩域目标检测器的基础上,利用前一时刻的目标跟踪结果,提出了一种基于随机等效压缩采样的跟踪置前压缩检测器;针对低信噪比和多杂波时目标检测性能下降的问题,用检测器来获取量测数据,提出了基于无迹卡尔曼的单目标跟踪置前压缩检测方法和基于概率假设密度的多目标跟踪置前压缩检测方法。
郭微[6]（2020）在《运动目标被动声呐信号频域分析关键技术研究》文中进行了进一步梳理对水中目标辐射噪声中线谱信号的检测与估计是被动声呐信号处理的重要研究内容。通常情况下,被动声呐中的线谱信号检测与参数估计是在强背景噪声和强干扰条件下进行的,需要通过增加积分时间,以提高频谱分析的频率分辨力、获取更高的信号处理增益。然而目标辐射线谱信号的频率漂移和目标的运动限制了传统被动声呐信号方法的积分处理时间和信号处理增益。本论文分别对如何在有限数据样本长度下提升功率谱分析的频谱分辨能力、降低谱间干扰、减小目标运动引起的互相关损失进行了深入研究,具体研究内容如下:首先,针对线谱旁瓣干扰背景下运动目标信号功率谱分析问题,提出了频域解卷积高分辨功率谱估计方法。由经典谱估计理论可知,有限长样本的功率谱可以由无限长样本的功率谱与窗函数功率谱的卷积获得。本文提出在窗函数功率谱已知的情况下,通过对有限长接收样本的功率谱在频域进行解卷积运算估计无限长接收样本对应的功率谱,以便在小样本条件下获得更高的频率分辨力,减少谱泄露、降低谱估计结果的旁瓣、提高主旁瓣比,从而降低强线谱旁瓣对邻近微弱线谱信号的掩蔽。采用的解卷积算法的迭代次数是影响谱估计频率分辨力和旁瓣抑制性能的主要因素。通过仿真和实验数据处理对比了MVDR（minimum variance distortionless response）、压缩感知（Compressed Sensing,CS）以及本文提出的解卷积算法高分辨功率谱估计方法的性能。结果表明,解卷积功率谱估计方法可有效提高频率分辨力、抑制谱旁瓣、降低谱间干扰,适用于强线谱干扰影响下的被动声呐信号频谱分析以及运动目标小样本信号的时频分析。其次,建立了双水听器接收运动目标辐射噪信号的互功率谱模型,提出了基于双水听器接收信号互功率谱的多普勒系数（尺度因子）和时延差的分步估计方法,即首先利用双水听器接收信号频谱的幅度谱估计出多普勒系数,然后利用多普勒系数补偿接收信号,再利用补偿后接收信号的互功率相位谱估计两水听器接收信号间的时延差。该算法将参数估计由多普勒和时延的二维搜索转化为两个分别沿多普勒轴和时延轴的一维搜索,不仅有效降低了参数寻优的计算量,也实现了尺度因子与时延参数估计的解耦,避免了参数估计过程中的互相干扰,提高了参数估计结果的准确性。结果表明,互功率谱的多普勒系数和时延差的分步估计方法能够有效提高利用互功率谱进行时延差估计的准确性,从而提高互功率谱测向的性能。最后,建立了目标运动情况下双水听器接收信号关于多普勒系数和时延差的分段数据模型,研究发现目标运动会导致不同数据段的目标辐射声信号互功率谱之间存在较大的频率偏移和相位差异,难以实现不同数据段的互功率谱相干积累。针对这一问题,提出对不同数据段互功率谱的多普勒系数和时延差进行估计和补偿,再对补偿后的不同数据段的互功率谱进行相干积累的基于运动补偿的互功率谱相干积累方法。通过仿真和实验数据处理分析,对比了提出的互功率谱相干积累方法、MUSIC（multiple signal classification）算法、互功率谱相干累加和非相干累加算法的谱估计性能。结果表明,补偿的互功率谱相干积累方法可以克服多普勒效应的影响,有效减小运动目标辐射噪声处理的互相关损失,增加积分处理时间、提高信号处理增益,提升对运动目标微弱线谱信号的检测性能。
许成洋[7]（2020）在《相控阵LFMCW雷达信号处理方法及实现》文中研究表明近年来,城市道路车辆增多给交通部门带来了巨大的压力,缓解拥堵、预警日益成为新的需求。LFMCW雷达在民用领域的应用越来越广泛,特别在交通管控领域。因此,研究高性能、低成本的LFMCW雷达探测系统具有重要的应用价值。本文主要研究内容如下:根据LFMCW工作原理,阐述了LFMCW雷达的信号体制及调制方式,说明了信号模型和信号下变频过程,仿真验证了可实现性,并结合信号模型和多天线振子模型论述了雷达测距、测速、测向原理。讨论了多维度快速傅里叶变换在LFMCW雷达中的应用。设计并实现了LFMCW雷达信号处理方案,给出了LFMCW雷达探测目标的关键算法处理流程,分析了窗函数对旁瓣的抑制效果,完成了动目标指示算法、动目标检测算法设计,并通过仿真验证。面向工程实现,结合脉冲压缩、动目标指示、目标检测等算法构建二维快速傅里叶变换实现测距测速方法,用实际数据进行了测试,测试结果表明本文采用的目标提取算法便于工程实现,且能使雷达探测系统具有稳定性。为了进一步提高检测概率,提出了恒虚警率自适应门限检测方法,设计了CFAR检测器。分析比较了单元平均恒虚警率、选大恒虚警率、选小恒虚警率、有序统计恒虚警率检测算法的计算流程和特点。以一维CFAR检测器为基础拓展到二维CFAR检测器,对检测器性能进行了仿真分析。进行了硬件平台的设计与研发,从总体硬件平台构造,到中频处理系统中的关键模块,分别针对硬件模块做了实测。同时在信号处理算法方面,结合雷达硬件平台对目标探测性能进行了整机测试,测试结果表明,设计的LFMCW雷达探测系统具有动目标区分与识别能力,满足设计要求。
赵一鹤[8]（2020）在《基于FPGA的车载雷达信号处理系统的设计与实现》文中研究说明车载雷达具有机动性能强、设备集成度高等优点,在遇到突发状况时可以快速地隐蔽并转移,具有较强的生存能力,因此被广泛地应用于现代高科技战争中。论文设计并实现了基于FPGA的车载雷达信号处理系统。首先,本文介绍了雷达信号处理系统的相关算法理论,并对各个算法的功能和性能进行仿真,为后续的系统设计与实现奠定了理论基础;其次,根据设计指标确定雷达信号处理系统的总体方案,其中包括雷达整机工作流程、信号处理算法方案及硬件方案;然后,在FPGA平台上对信号处理算法进行了设计与实现,包括带通采样、数字正交解调、多普勒补偿、脉冲压缩、动目标检测、恒虚警检测等模块;最后,在信号处理硬件平台上对信号处理算法进行调试,确认无误后进行雷达系统的验证。实验结果表明,车载雷达信号处理系统工作正常,信号处理算法设计满足要求。
刘显[9]（2019）在《基于单采样回波的MIMO雷达压缩感知信号处理》文中指出MIMO雷达作为一种新体制雷达,在目标检测、参数估计等方面都比传统雷达更有优势,但是随着MIMO雷达带宽的提高,利用奈奎斯特采样定理对雷达信号进行采样将面临着巨大的挑战。在实际应用中,雷达目标往往只占据少数几个分辨单元,即MIMO雷达的目标回波信号是稀疏的。因此,可以利用压缩感知（Compressed Sensing,CS）理论以远低于奈奎斯特速率对信号进行采样,通过获取少量的观测信号得到原始信号的有效信息。模拟信息转换器（Analog-to-information Convertor,AIC）是一种针对稀疏信号,通过获取少量观测信号得到信号全部信息的装置,本文提出了单采样回波雷达信号采样方法,该方法可以实现频域稀疏信号的压缩采样,并搭建完整的雷达信号处理系统,实现雷达信号的实时处理。本文主要工作如下:1)提出了一种新的压缩采样实现方法,单采样回波雷达信号采样方法针对频域稀疏的高重频雷达信号,本文认为连续多个脉冲重复周期（Pulse Repetition Interval,PRI）中的雷达回波信号近似相同,通过时分采样的方式实现对雷达信号的压缩采样。本文使用数学模型对单采样回波雷达信号采样方法进行分析,利用该方案的Simulink仿真模型,获得压缩采样后的观测信号,然后对观测信号进行目标的检测,将检测结果与实际目标位置对比,证明了该采样方法能保留原始信号的有效信息,验证了本方案的可行性。2)实现了基于单采样回波雷达信号采样方法的压缩采样,本文采用AWR1642BOOST雷达板,利用雷达板中连续多个PRI周期可单独设置这一特点,对连续多个PRI中的ADC起始采样时间进行设置,实现了时分方式的单采样回波雷达信号采样方法,并对实测数据进行分析,说明了实现方案可行。3)搭建了单采样回波雷达信号处理系统,将单采样回波雷达信号采样方法应用到实际系统中,设计并实现基于压缩量测的目标检测。本文搭建系统主要分为两个部分:一是雷达信号采集端,利用AWR1642BOOST雷达板实现单采样回波雷达信号采样,获得压缩量测信号;二是信号处理端,设计并编写毫米波雷达信号处理软件,对获得的压缩量测信号进行处理,检测出信号中的目标位置,并通过显示界面将目标信息展示出来。本文提出的单采样回波雷达信号采样方法,利用高重频雷达信号在连续多个PRI中目标位置变化缓慢的特点,使用低速时钟信号控制伪随机序列对频域稀疏模拟信号进行随机积分,从而实现压缩采样,这个过程中不用传统AIC电路中的高速混频电路和高速时钟信号,这种压缩采样方式具有压缩率大、无失真等特点。本系统经过理论分析和实际系统验证后,可利用单采样回波雷达信号处理系统实时处理高带宽雷达信号,且测量误差能控制在一个分辨单元内。
孙珊珊[10]（2019）在《基于杂波图的目标检测算法研究与实现》文中认为雷达需要在具有起伏特性的杂波、噪声以及干扰的影响下进行目标的自动检测,恒虚警处理是雷达目标检测技术的核心。杂波图恒虚警处理适用于空域强度变化剧烈的杂波环境,是雷达恒虚警处理的重要研究方向,且其作为零多普勒处理的重要组成部分,在低速目标检测中发挥着不可替代的作用。本文的研究重点是杂波图恒虚警处理及其在低速目标检测中的应用。基于某脉冲压缩体制雷达信号处理系统,本文结合Kalmus滤波器和改进的选大杂波图恒虚警处理,给出一种基于杂波图的目标检测算法,其在杂波边缘环境下具有更优的低速目标检测性能。本文首先研究了雷达恒虚警处理的基本理论。分析了常规雷达杂波特性、Neyman-Pearson准则及其作为雷达通用检测准则的原因;研究了确知恒定高斯白噪声条件下的单脉冲最优检测;对于恒虚警处理算法,重点研究了CA-CFAR、GO-CFAR、SO-CFAR三种ML类CFAR算法,仿真分析了每种算法的检测过程及适用条件,研究了参考单元数目对ML类CFAR算法检测性能的影响,并对比分析了三种ML类算法的检测性能。针对随时间变化缓慢,而空域变化剧烈的杂波环境,本文着重研究了杂波图恒虚警处理。研究了杂波图的基本原理,包括建立方法、杂波图分类及各类杂波图的作用等。重点研究了Nitzberg杂波图检测技术、CACM-CFAR、混合CM/L-CFAR、选大杂波图CFAR四种杂波图CFAR算法,仿真分析了每种算法的检测过程并说明了算法的适用条件,研究了遗忘因子、迭代次数、阈值因子、参考单元数目等对算法检测性能的影响,并讨论了杂波图CFAR算法的最优遗忘因子取值问题。针对低速目标检测问题,研究了零多普勒处理中的零速滤波器和杂波图CFAR算法,仿真分析了采用零多普勒处理的原因。着重研究了Kalmus滤波器,并对选大杂波图进行了改进,使之更适用于杂波边缘环境下的低速目标检测;接着基于Kalmus滤波器和改进的选大杂波图,给出一种基于杂波图的低速目标检测算法,完成强地物杂波背景下的低速目标的检测。在算法实现时,基于某脉冲压缩体制雷达信号处理系统,给出系统实现方案。结合对消支路和零多普勒处理进行目标检测算法整体设计,在TS201 DSP上进行算法实现。在机场附近进行了数据采集,处理实测数据并分析检测结果,证明了本文所述算法的有效性。
二、低速目标信号处理技术（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、低速目标信号处理技术（论文提纲范文）
（1）碳纤维复合材料超声相控阵无损检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 复合材料无损检测方法 |
| 1.2.2 超声相控阵声场建模方法 |
| 1.2.3 超声信号处理方法 |
| 1.2.4 超声三维可视化成像方法 |
| 1.2.5 复合材料层压板低速冲击损伤研究 |
| 1.3 主要研究内容及创新点 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 本文创新点 |
| 第2章 超声相控阵声场建模及仿真分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 超声相控阵检测原理 |
| 2.3 超声相控阵三维声场模型 |
| 2.3.1 单阵元声场模型 |
| 2.3.2 阵列延时法则 |
| 2.3.3 相控阵声场模型 |
| 2.4 超声相控阵声场特性分析 |
| 2.4.1 相控阵声场仿真 |
| 2.4.2 聚焦深度分析 |
| 2.4.3 聚焦区域分析 |
| 2.4.4 主声轴幅值分析 |
| 2.5 基于声场仿真的检测参数优化方法 |
| 2.5.1 检测参数优化方法 |
| 2.5.2 实验验证 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 基于HHT的超声信号处理方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 超声回波到达时间计算方法 |
| 3.2.1 经验模态分解方法 |
| 3.2.2 基于Hilbert变换的信号包络分析方法 |
| 3.2.3 基于模糊熵的信号复杂度评估方法 |
| 3.2.4 超声回波到达时间计算方法 |
| 3.3 仿真验证 |
| 3.3.1 高斯回波模型 |
| 3.3.2 仿真信号处理与分析 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 超声相控阵三维可视化成像方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 超声相控阵三维可视化成像方法 |
| 4.2.1 超声检测信号缺陷回波识别方法 |
| 4.2.2 基于深度信息的超声三维可视化成像方法 |
| 4.3 超声相控阵检测数据处理与分析 |
| 4.3.1 分层缺陷试样制备 |
| 4.3.2 超声相控阵检测数据采集 |
| 4.3.3 实验信号处理与分析 |
| 4.4 分层缺陷三维可视化表征与分析 |
| 4.4.1 分层缺陷三维可视化表征 |
| 4.4.2 分层缺陷定量评估 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 碳纤维复合材料层压板低速冲击损伤特征研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 复合材料层压板低速冲击实验 |
| 5.2.1 复合材料层压板试样制备 |
| 5.2.2 落锤低速冲击试验 |
| 5.2.3 超声相控阵无损检测方法 |
| 5.3 低速冲击响应参数分析 |
| 5.3.1 冲击力-时间 |
| 5.3.2 冲击力-位移 |
| 5.3.3 吸收能量 |
| 5.4 表面冲击损伤特征分析 |
| 5.5 内部冲击损伤特征分析 |
| 5.5.1 冲击损伤C扫图像 |
| 5.5.2 冲击损伤S扫图像 |
| 5.5.3 冲击损伤三维可视化图像 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（2）SBX雷达仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 SBX雷达仿真研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 雷达功能级仿真 |
| 1.2.2 高速运动目标ISAR成像 |
| 1.2.3 雷达系统仿真软件 |
| 1.3 本文安排 |
| 第二章 SBX雷达仿真系统总体设计 |
| 2.1 SBX雷达仿真系统工作方式分析 |
| 2.2 SBX雷达仿真系统整体设计 |
| 2.3 SBX雷达仿真系统主要模块仿真流程 |
| 2.3.1 功能级仿真流程 |
| 2.3.2 ISAR成像系统仿真流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 SBX雷达信号处理功能级仿真 |
| 3.1 雷达接收信号建模 |
| 3.1.1 目标回波功率模型 |
| 3.1.2 接收机噪声模型 |
| 3.2 功能级信号处理建模 |
| 3.2.1 脉冲压缩 |
| 3.2.2 目标检测 |
| 3.2.3 距离、角度测量 |
| 3.3 相关仿真与结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 高速运动目标ISAR成像 |
| 4.1 目标回波模型及去调频处理 |
| 4.1.1 目标回波模型 |
| 4.1.2 目标低速运动时去调频处理 |
| 4.1.3 目标高速运动时去调频处理 |
| 4.2 目标ISAR成像分析 |
| 4.2.1 旋转运动下距离多普勒成像算法 |
| 4.2.2 高速运动目标的ISAR成像 |
| 4.3 成像结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 SBX雷达仿真系统软件实现 |
| 5.1 SBX雷达仿真流程 |
| 5.1.1 作战预备阶段 |
| 5.1.2 作战执行阶段 |
| 5.2 软件介绍 |
| 5.2.1 指挥系统 |
| 5.2.2 SBX雷达数字模拟器 |
| 5.2.3 工作状态界面 |
| 5.2.4 通信方式 |
| 5.3 仿真系统测试 |
| 5.3.1 仿真条件 |
| 5.3.2 仿真结果 |
| 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 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）基于FPGA和DSP架构的空时自适应雷达信号处理设计与实现（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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 降维STAP算法研究现状 |
| 1.2.2 STAP实时系统研究现状 |
| 1.3 论文主要工作和结构安排 |
| 第二章 STAP基本原理和工程化STAP算法方案 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 全自由度STAP算法原理 |
| 2.2.1 最优STAP处理器 |
| 2.2.2 杂波协方差矩阵估计 |
| 2.3 工程化STAP算法方案 |
| 2.4 m DT降维STAP算法 |
| 2.5 非均匀检测器 |
| 2.5.1 目标导向约束样本挑选 |
| 2.5.2 GIP非均匀检测器 |
| 2.6 子空间投影算法 |
| 2.7 二维CFAR |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 基于Open VPX标准的雷达信号处理平台设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Open VPX标准 |
| 3.3 雷达信号处理平台组成 |
| 3.4 基于FPGA和DSP架构的信号处理板卡 |
| 3.4.1 XC7VX690T FPGA性能简介 |
| 3.4.2 TMS320C6678 DSP性能简介 |
| 3.5 串行Rapid IO高速互连网络设计 |
| 3.5.1 串行Rapid IO简介 |
| 3.5.2 串行Rapid交换芯片CPS1848简介 |
| 3.5.3 VPX背板串行Rapid IO互连网络 |
| 3.5.4 高速交换板串行Rapid IO互连网络 |
| 3.5.5 信号处理板串行Rapid IO互连网络 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于FPGA和DSP架构STAP系统实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 总体方案 |
| 4.2.1 预处理实现流程 |
| 4.2.2 自适应实现流程 |
| 4.3 接收存储 |
| 4.3.1 SRIO接收距离多普勒图 |
| 4.3.2 DDR3存储距离多普勒图 |
| 4.4 样本挑选 |
| 4.4.1 目标导向约束样本挑选实现 |
| 4.4.2 GIP样本挑选实现 |
| 4.5 杂波抑制 |
| 4.5.1 m DT降维STAP算法实现 |
| 4.5.2 子空间投影SVD分解算法实现 |
| 4.5.3 二维CFAR检测及目标上传 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 STAP系统测试与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统测试平台 |
| 5.3 系统测试流程 |
| 5.3.1 仿真雷达回波数据 |
| 5.3.2 雷达回波模拟发送 |
| 5.3.3 目标结果实时显示 |
| 5.4 实时性分析 |
| 5.4.1 样本挑选运算时间统计 |
| 5.4.2 杂波抑制处理时间统计 |
| 5.5 精度误差分析 |
| 5.5.2 目标导向约束误差分析 |
| 5.5.3 GIP样本挑选误差分析 |
| 5.5.4 杂波抑制结果误差分析 |
| 5.5.5 CFAR检测结果误差分析 |
| 5.6 资源消耗统计与分析 |
| 5.6.1 FPGA资源统计与分析 |
| 5.6.2 DSP资源统计与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 工作总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）毫米波雷达信号处理算法研究（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 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展动态及研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作与结构安排 |
| 第二章 FMCW雷达信号分析 |
| 2.1 FMCW雷达信号调制方式分类 |
| 2.2 FMCW雷达的系统框图与工作原理 |
| 2.3 锯齿波FMCW信号分析 |
| 2.3.1 差拍信号分析 |
| 2.3.2 周期锯齿波FMCW信号分析 |
| 2.4 测距、测速与耦合效应 |
| 2.4.1 测距原理与性能分析 |
| 2.4.2 测速原理与性能分析 |
| 2.4.3 距离-速度耦合效应 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 FMCW雷达目标检测算法 |
| 3.1 FMCW雷达动目标显示技术 |
| 3.1.1 MTI基本原理 |
| 3.1.2 数字延时对消器 |
| 3.1.3 MTI算法仿真验证 |
| 3.2 FMCW雷达动目标检测技术 |
| 3.2.1 MTD基本原理 |
| 3.2.2 基于MTI+FFT的MTD滤波器组 |
| 3.2.3 MTD算法仿真验证 |
| 3.3 恒虚警检测技术 |
| 3.3.1 均值类恒虚警算法 |
| 3.3.2 有序统计恒虚警算法 |
| 3.3.3 改进的有序统计恒虚警算法 |
| 3.3.4 恒虚警算法仿真验证 |
| 3.4 点迹凝聚 |
| 3.4.1 排序法点迹凝聚 |
| 3.4.2 点迹凝聚算法仿真验证 |
| 3.5 距离-速度解耦合 |
| 3.6 MUSIC和root-MUSIC测角算法 |
| 3.6.1 MUSIC算法 |
| 3.6.2 root-MUSIC算法 |
| 3.6.3 MUSIC和root-MUSIC测角算法仿真验证 |
| 3.7 目标检测算法仿真验证分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 FMCW雷达试验系统设计 |
| 4.1 FMCW雷达芯片介绍 |
| 4.2 FMCW雷达试验系统设计与搭建 |
| 4.2.1 试验系统设计 |
| 4.2.2 试验平台搭建 |
| 4.3 系统参数配置 |
| 4.3.1 雷达前端硬件配置 |
| 4.3.2 UART通信协议 |
| 4.3.3 回波数据格式 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 软件设计 |
| 5.1 总体软件 |
| 5.2 显控软件设计 |
| 5.2.1 UART配置模块 |
| 5.2.2 参数配置模块 |
| 5.2.3 数据接收与保存模块 |
| 5.2.4 显示模块 |
| 5.2.5 历史数据回放模块 |
| 5.3 信号处理软件设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 试验与测试 |
| 6.1 距离测量精度分析测试 |
| 6.2 速度测量精度分析测试 |
| 6.3 目标探测试验测试 |
| 6.4 信号衰减试验测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）MIMO雷达随机等效压缩采样目标参数估计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 压缩采样研究现状 |
| 1.2.2 基于压缩感知的目标检测与参数估计研究现状 |
| 1.3 本论文主要工作及结构 |
| 第2章 基于随机等效的距离-多普勒维压缩采样方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 压缩采样 |
| 2.2.1 压缩感知基本理论 |
| 2.2.2 压缩采样 |
| 2.2.3 模拟信息转换器 |
| 2.3 等效采样理论 |
| 2.3.1 顺序等效时间采样 |
| 2.3.2 随机等效时间采样 |
| 2.4 基于顺序等效的距离-多普勒维压缩采样方法 |
| 2.4.1 距离维压缩采样 |
| 2.4.2 距离-多普勒维压缩采样 |
| 2.5 基于随机等效的距离-多普勒维压缩采样方法 |
| 2.5.1 基本结构 |
| 2.5.2 信号模型 |
| 2.5.3 仿真实验 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于随机等效压缩采样的MIMO雷达参数估计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 MIMO雷达信号随机等效压缩采样 |
| 3.2.1 MIMO雷达信号模型 |
| 3.2.2 MIMO雷达信号随机等效压缩采样 |
| 3.3 基于随机等效压缩采样的DOA估计方法 |
| 3.3.1 传统的DOA估计方法 |
| 3.3.2 基于随机等效压缩采样的DOA估计方法 |
| 3.3.3 仿真实验 |
| 3.4 基于随机等效压缩采样的目标距离-速度估计方法 |
| 3.4.1 传统的距离-速度估计方法 |
| 3.4.2 基于随机等效压缩采样的距离-速度估计方法 |
| 3.4.3 仿真实验 |
| 3.5 基于随机等效压缩采样的目标参数联合估计方法 |
| 3.5.1 整体流程 |
| 3.5.2 仿真实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于随机等效压缩采样的跟踪置前检测方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 传统目标检测方法 |
| 4.3 基于随机等效压缩采样的跟踪置前压缩检测器 |
| 4.4 基于UKF的单目标跟踪置前压缩检测方法 |
| 4.4.1 运动模型和量测模型 |
| 4.4.2 基于UKF的单目标跟踪置前压缩检测 |
| 4.4.3 仿真实验 |
| 4.5 基于PHD的多目标跟踪置前压缩检测方法 |
| 4.5.1 运动模型和量测模型 |
| 4.5.2 基于PHD的多目标跟踪置前压缩检测 |
| 4.5.3 仿真实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 指导教师对研究生学位论文的学术评语 |
| 研究生学位论文答辩委员会决议书 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位论文期间的研究成果 |
（6）运动目标被动声呐信号频域分析关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 被动声呐探测目标特性及其发展和应用 |
| 1.2.1 舰船辐射噪声特性 |
| 1.2.2 被动声呐技术的发展及应用 |
| 1.3 水下目标被动探测研究进展 |
| 1.3.1 水下目标被动探测研究现状 |
| 1.3.2 舰船辐射噪声的特征提取 |
| 1.3.3 被动声呐信号处理的难点及发展趋势 |
| 1.4 本文主要内容 |
| 第2章 基于经典理论的被动声呐信号频域分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 被动声呐信号的物理模型 |
| 2.3 经典谱估计 |
| 2.3.1 功率谱估计 |
| 2.3.2 经典谱估计的基本方法 |
| 2.3.3 窗函数的影响 |
| 2.3.4 解卷积算法 |
| 2.4 多普勒频移影响下的被动声呐信号单频分量检测 |
| 2.4.1 积分时间与处理增益 |
| 2.4.2 仿真分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 强线谱干扰下的低速目标被动声呐信号频域分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 强线谱干扰影响下的低速目标被动声呐信号频域分析方法研究 |
| 3.2.1 频域解卷积高分辨功率谱估计方法 |
| 3.2.2 MVDR算法 |
| 3.2.3 压缩感知算法 |
| 3.3 强线谱干扰影响下的低速目标被动声呐信号频域分析方法仿真分析 |
| 3.3.1 频域解卷积高分辨功率谱估计方法的性能分析 |
| 3.3.2 多种高分辨谱估计方法的性能对比和分析 |
| 3.4 实验数据处理结果对比与分析 |
| 3.4.1 强线谱干扰下的目标线谱检测 |
| 3.4.2 背景起伏干扰下的目标线谱检测 |
| 3.4.3 运动目标线谱的时频分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于互谱的运动目标多普勒系数和时延差估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多普勒系数和时延差估计方法研究 |
| 4.2.1 多普勒效应对经典互功率谱时延差估计的影响 |
| 4.2.2 尺度因子和时延差参数联合估计方法 |
| 4.2.3 采用互功率谱的多普勒系数和时延差分步估计方法 |
| 4.3 多普勒系数和时延差估计方法性能分析 |
| 4.3.1 仿真分析 |
| 4.3.2 实验数据处理 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 低信噪比下的运动目标被动声呐信号频域分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 低信噪比下的运动目标被动声呐信号频谱分析方法研究 |
| 5.2.1 MUSIC算法 |
| 5.2.2 频域相干累加 |
| 5.2.3 基于互功率谱的长时间相干积累 |
| 5.3 低信噪比下的运动目标被动声呐信号频谱分析方法性能分析 |
| 5.3.1 仿真分析 |
| 5.3.2 实验数据处理结果分析 |
| 5.4 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 |
（7）相控阵LFMCW雷达信号处理方法及实现（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 选题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 LFMCW雷达发展现状 |
| 1.2.2 交通中雷达技术应用发展现状 |
| 1.3 主要工作和各章节安排 |
| 第二章LFMCW雷达的基本原理与系统结构 |
| 2.1 信号模型 |
| 2.1.1 发射信号模型 |
| 2.1.2 接收信号模型 |
| 2.1.3 信号混频 |
| 2.2 测距、测速、测向原理 |
| 2.2.1 雷达测距、测速原理 |
| 2.2.2 雷达测向原理 |
| 2.3 FFT在雷达信号处理中的应用 |
| 2.3.1 FFT与DFT的对比及优点 |
| 2.3.2 FFT在雷达中的应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章LFMCW雷达信号处理方案设计及系统仿真 |
| 3.1 信号处理算法流程 |
| 3.2 窗函数的选择 |
| 3.2.1 频谱泄露与窗函数 |
| 3.2.2 窗函数性能仿真对比 |
| 3.3 MTI算法设计 |
| 3.3.1 数字延时对消器 |
| 3.3.2 MTI算法仿真 |
| 3.4 MTD算法设计 |
| 3.4.1 MTD原理 |
| 3.4.2 MTD算法仿真 |
| 3.5 二维FFT实现测距测速 |
| 3.5.1 实现原理 |
| 3.5.2 数据测试 |
| 3.6 测向算法设计 |
| 3.6.2 相差法实现测角 |
| 3.6.3 空间FFT实现测角 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 恒虚警率自适应门限检测方法 |
| 4.1 检测原理 |
| 4.2 检测器的设计 |
| 4.2.1 理论知识 |
| 4.2.2 一维CFAR算法 |
| 4.2.3 二维CFAR算法 |
| 4.3 检测器的性能分析与数据测试 |
| 4.3.1 CFAR性能仿真对比 |
| 4.3.2 实测验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 信号处理平台设计与测试 |
| 5.1 系统总体设计 |
| 5.2 关键模块设计 |
| 5.2.1 射频前端选择及其原理结构 |
| 5.2.2 电源模块分析与设计 |
| 5.2.3 中频数据采集设计 |
| 5.2.4 数据存储与传输模块设计 |
| 5.3 系统平台测试 |
| 5.3.1 电源测试 |
| 5.3.2 数据流测试 |
| 5.4 探测目标的性能测试与分析 |
| 5.5 本章总结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 待解决的问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）基于FPGA的车载雷达信号处理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要工作及结构安排 |
| 1.3.1 论文的主要工作 |
| 1.3.2 论文的内容安排 |
| 2 雷达信号处理算法理论 |
| 2.1 带通采样 |
| 2.2 数字正交解调 |
| 2.3 多普勒补偿 |
| 2.4 脉冲压缩 |
| 2.4.1 脉冲压缩原理 |
| 2.4.2 脉冲压缩实现方式 |
| 2.5 动目标显示 |
| 2.6 动目标检测 |
| 2.7 恒虚警检测 |
| 2.8 角度测量 |
| 2.9 本章小结 |
| 3 雷达信号处理系统方案设计 |
| 3.1 信号处理系统设计指标 |
| 3.2 信号处理系统总体方案设计 |
| 3.2.1 雷达整机工作流程 |
| 3.2.2 信号处理系统架构 |
| 3.3 信号处理算法方案设计 |
| 3.3.1 系统参数设计 |
| 3.3.2 信号处理算法方案 |
| 3.3.3 信号处理工作模式 |
| 3.4 硬件方案设计 |
| 3.4.1 AD芯片选型 |
| 3.4.2 FPGA芯片选型 |
| 3.4.3 CPLD芯片选型 |
| 3.4.4 存储芯片选型 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于FPGA的信号处理算法的设计与实现 |
| 4.1 FPGA算法流程 |
| 4.2 带通采样模块 |
| 4.2.1 AD芯片配置 |
| 4.2.2 AD数据采集 |
| 4.3 数字正交解调模块 |
| 4.4 多普勒补偿模块 |
| 4.5 脉冲压缩模块 |
| 4.6 动目标检测模块 |
| 4.7 恒虚警检测模块 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 系统验证 |
| 5.1 信号处理系统调试平台 |
| 5.2 中频信号产生模块 |
| 5.3 信号处理算法模块 |
| 5.3.1 带通采样 |
| 5.3.2 数字正交解调 |
| 5.3.3 脉冲压缩 |
| 5.3.4 动目标检测和多普勒补偿 |
| 5.3.5 恒虚警检测 |
| 5.4 以太网通信接口 |
| 5.5 整机验证 |
| 5.6 项目成果 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）基于单采样回波的MIMO雷达压缩感知信号处理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 课题研究意义 |
| 1.1.2 课题来源 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本论文研究内容与论文结构 |
| 1.3.1 论文的研究内容 |
| 1.3.2 论文的框架结构 |
| 第2章 压缩感知基本理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 压缩感知理论 |
| 2.3 AIC模型 |
| 2.3.1 随机采样 |
| 2.3.2 随机滤波 |
| 2.3.3 随机解调 |
| 2.3.4 调制带宽转换器 |
| 2.3.5 多相随机子采样FFT模拟信息转换器 |
| 2.4 压缩采样信号处理方法 |
| 2.4.1 基于压缩采样的识别分类技术 |
| 2.4.2 基于压缩采样的目标检测方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 单采样回波雷达信号采样方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多相随机子采样FFT模拟信息转换器 |
| 3.2.1 基本原理 |
| 3.2.2 观测矩阵 |
| 3.3 单采样回波雷达信号采样系统 |
| 3.3.1 单采样回波雷达信号采样系统框图 |
| 3.3.2 输入信号 |
| 3.3.3 控制信号 |
| 3.3.4 伪随机序列 |
| 3.3.5 输出信号 |
| 3.3.6 系统工作流程 |
| 3.4 单采样回波雷达信号采样系统原理仿真验证 |
| 3.4.1 AIC系统模型 |
| 3.4.2 控制器模块 |
| 3.4.3 积分采样模块 |
| 3.4.4 伪随机序列发生器模块 |
| 3.4.5 AIC系统实验 |
| 3.4.6 仿真结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于AWR1642BOOST的单采样回波雷达信号采样方法实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 AWR1642BOOST雷达开发平台 |
| 4.2.1 AWR1642 介绍 |
| 4.2.2 AWR1642 的架构 |
| 4.2.3 AWR1642 的内存区 |
| 4.2.4 AWR1642与PC端连接 |
| 4.2.5 AWR1642 的射频结构 |
| 4.3 单采样回波雷达信号采样方式的实现 |
| 4.3.1 压缩采样配置 |
| 4.3.2 单采样回波雷达信号采样流程 |
| 4.4 单采样回波雷达信号采样的实现过程分析 |
| 4.5 实验结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 单采样回波雷达信号处理系统设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统总体设计 |
| 5.2.1 系统框架结构 |
| 5.2.2 系统功能模块 |
| 5.2.3 单采样回波雷达信号处理系统处理流程 |
| 5.3 雷达信号采集端软件设计 |
| 5.3.1 开发工具 |
| 5.3.2 程序设计 |
| 5.4 信号处理端设计 |
| 5.4.1 开发工具 |
| 5.4.2 信号处理系统总体框架 |
| 5.4.3 信号处理模块 |
| 5.4.4 参数配置模块 |
| 5.4.5 数据保存模块 |
| 5.4.6 显示模块设计 |
| 5.5 通信模块设计 |
| 5.5.1 数据帧设计 |
| 5.5.2 数据传输设计 |
| 5.6 系统实现结果分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位论文期间的研究成果 |
（10）基于杂波图的目标检测算法研究与实现（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 研究背景及意义 |
| 1.2 雷达目标检测算法发展概述 |
| 1.2.1 目标检测及恒虚警处理 |
| 1.2.2 杂波图恒虚警处理 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 第二章 雷达恒虚警处理 |
| 2.1 常规雷达杂波特性 |
| 2.1.1 杂波散射特性 |
| 2.1.2 杂波统计特性 |
| 2.2 假设检验理论 |
| 2.2.1 Bayes准则 |
| 2.2.2 Neyman-Pearson准则 |
| 2.3 固定门限检测 |
| 2.4 均值类恒虚警处理 |
| 2.4.1 未知干扰对虚警概率的影响 |
| 2.4.2 CA-CFAR |
| 2.4.3 CA-CFAR的局限性 |
| 2.4.4 GO-CFAR和SO-CFAR |
| 2.5 恒虚警损失及均值类CFAR算法对比 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 杂波图恒虚警处理 |
| 3.1 杂波图基本原理 |
| 3.2 杂波图恒虚警处理 |
| 3.2.1 Nitzberg杂波图检测技术 |
| 3.2.2 单元平均杂波图CFAR平面检测技术 |
| 3.2.3 混合CM/L-CFAR检测技术 |
| 3.3 低速目标检测问题及解决思路 |
| 3.4 基于杂波图的低速目标检测算法 |
| 3.4.1 Kalmus滤波器 |
| 3.4.2 改进的选大杂波图CFAR处理 |
| 3.4.3 基于杂波图的低速目标检测算法 |
| 3.5 杂波图CFAR算法对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于杂波图的目标检测算法实现 |
| 4.1 信号处理系统实现方案 |
| 4.2 目标检测算法设计 |
| 4.3 DSP实现及算法复杂度分析 |
| 4.4 实测数据处理及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、低速目标信号处理技术（论文参考文献）
- [1]碳纤维复合材料超声相控阵无损检测技术研究[D]. 曹弘毅. 山东大学, 2021(11)
- [2]SBX雷达仿真研究[D]. 张浩烽. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]基于FPGA和DSP架构的空时自适应雷达信号处理设计与实现[D]. 彭宇. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [4]毫米波雷达信号处理算法研究[D]. 张瀚铎. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [5]MIMO雷达随机等效压缩采样目标参数估计方法研究[D]. 梁胜浴. 深圳大学, 2020(10)
- [6]运动目标被动声呐信号频域分析关键技术研究[D]. 郭微. 哈尔滨工程大学, 2020(04)
- [7]相控阵LFMCW雷达信号处理方法及实现[D]. 许成洋. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [8]基于FPGA的车载雷达信号处理系统的设计与实现[D]. 赵一鹤. 南京理工大学, 2020(01)
- [9]基于单采样回波的MIMO雷达压缩感知信号处理[D]. 刘显. 深圳大学, 2019(01)
- [10]基于杂波图的目标检测算法研究与实现[D]. 孙珊珊. 西安电子科技大学, 2019(02)