一、无源雷达协同定位精度仿真研究（论文文献综述）
边利华[1]（2020）在《被动相干定位下接收站的路径优化》文中进行了进一步梳理被动相干定位（Passive Coherent Location,PCL）又称无源协同定位,表示雷达本身不发射电磁波,而是通过直达波信号与经目标反射的信号相干处理实现对目标定位。在PCL背景下,接收站、外辐射源和目标之间的几何关系影响定位的精度,可根据定位跟踪任务调整三者的位置,达到更优的跟踪性能。本文面向被动相干定位系统,通过对机载接收站或者机载合作机载外辐射源路径优化来提高系统定位跟踪的精度,如下所示:（1）针对杂波背景被动相干定位系统中机载接收站路径优化问题,提出了一种基于幅值信息的机载接收站路径优化方法。首先,在测量信息中增加幅值信息,提高目标定位精度。其次以目标状态估计的后验克拉美罗下界的迹最小为优化指标,同时考虑机载接收站的探测能力等实际约束,建立机载接收站路径优化模型,通过内点法优化机载接收站轨迹。最后采用基于幅值信息的概率数据关联滤波算法得到目标估计状态。仿真结果证明了算法的有效性。（2）针对杂波背景被动相干定位系统中机载接收站与机载合作外辐射源联合路径优化问题,在机载合作外辐射源可移动的条件下。提出了一种机载接收站与机载合作外辐射源联合路径优化方法。对机载合作外辐射源路径优化,能提高目标定位精度。首先,以目标状态估计的后验克拉美罗下界的迹最小为优化指标,同时在机载接收站的探测能力和机载合作外辐射源的运动约束等实际约束下,建立机载接收站与机载合作外辐射源联合路径优化模型。其次通过内点法优化机载接收站和机载合作外辐射源轨迹。最后采用基于幅值信息的概率数据关联滤波算法得到目标估计状态。仿真结果证明了算法的有效性。（3）针对杂波背景利用二维测量值估计目标三维状态机载接收站路径优化问题,提出一种基于动态规划和高度参数化的机载接收站路径方法。首先,对目标和外辐射源状态进行预测。其次以目标状态估计的后验克拉美罗下界的迹最小为优化指标,建立接机载收站路径优化模型,通过内点法优化接收站轨迹。最后通过动态规划方法提取杂波中源于目标的测量,采用参数化思想估计目标的高度,并用扩展卡尔曼滤波对目标和非合作外辐射源进行联合估计。仿真实验证明本章方法能够实现目标高度估计和杂波情况下目标检测和跟踪,有效提高了杂波情况下目标的检测跟踪性能。
刘智鑫[2]（2020）在《高速机动辐射源目标无源定位关键技术研究》文中认为现代高科技局部战争的实践表明,如何隐蔽、高效、准确地获取战场态势至关重要。鉴于此,无源定位逐渐成为电磁态势感知和目标信息获取的重要手段之一。近年来,部署在我国周边的敌方空中军事目标日益增多,严重威胁国家安全,对该类高速机动辐射源进行无源侦察,提升我国空天防御能力,成为信息保障的迫切需求。本文根据高速机动辐射源特点,充分利用其动态性和非线性信息,对多站信号分选与配对、动态常规信号的定位参数估计、动态跳频信号的定位参数估计以及目标定位测速等难点问题展开深入研究,完善及丰富了无源定位理论体系,为动目标多站无源定位中的信号分选、参数估计、定位解算提供理论支撑。论文的主要工作如下:1、针对现有多站分选方法虚警、漏警率高,对超低重频脉冲分选正确率低,且不具备稳健单脉冲分选能力的问题,提出了约束准则下的扩展时差直方图脉冲分选配对方法。该方法在获取时差直方图前引入关于脉冲对参数的约束准则,大幅降低无关脉冲配对机会,从根本上减少虚假时差和噪声时差,提高有效时差占比;而后采用扩展和递归算子依次提取各辐射源脉冲序列并完成配对。仿真实验表明,该方法有效提高了复杂电磁环境下脉冲分选的正确率,大幅改善了以往分选高重频和超低重频辐射源虚警率、漏警率高的问题,实现了对脉冲数极少的超低重频和单脉冲的准确分选与配对。2、针对现有高动态条件下定位参数估计算法性能损失严重、抗噪性弱、计算复杂度高的问题,本文提出了基于频域对称自相关和变尺度傅里叶变换（SFT）的距离差（RD）和距离差变化率（RDR）联合估计算法。算法无搜索过程,计算复杂度低。对于存在复杂运动特性的高速机动辐射源,由于接收信号动态性提升,需考虑高阶参量二阶距离差变化率（SRDR）。为此,本文从高效率和高精度两个角度出发,分别提出了基于二阶Keystone变换（SKT）和吕分布（LVD）,以及基于SKT和非均匀傅里叶变换（NUFFT）的RD、RDR和SRDR联合估计算法。两算法均能有效解决高速机动目标复杂距离徙动校正与多普勒徙动补偿的问题,且未使用恒定延迟相关操作,抗噪性明显优于现有算法。前者计算复杂度低,能够良好平衡复杂度与性能之间的矛盾关系;后者估计性能较优,但复杂度有所上升,实际应用中可根据需求进行算法选择。3、针对现有跳频信号的定位参数估计算法高动态场景适应性弱、且频差跳变,信号可利用长度有限,制约估计精度的不足,本文建立了跳频信号的时变基线观测量估计模型,提出了基于频率翻转变换（FRT）和SFT的RD和RDR联合估计算法。算法利用FRT消除由跳频引起的随机相位,而后借助SFT对齐信号包络和相位,充分积累所有脉冲,提升估计性能。对于侦察高速机动跳频辐射源,需要同时面临高动态特性和随机多普勒徙动现象。为此,本文提出了基于SFT和变尺度非均匀傅里叶变换（SNUFFT）的跳频信号RD、RDR和SRDR联合估计算法。算法借助变频互相关函数解决了随机多普勒徙动影响信号相参性的问题;而后利用SFT和SNUFFT校正距离徙动,并对信号能量聚焦,完成参数估计。仿真结果表明,该算法能够适应高动态跳频场景,且估计性能显着优于现有算法。此外,所提算法均能在无载频先验信息的条件下估计RD、RDR和SRDR,可直接用于定位解算,而非估计传统的时差、频差和频差变化率,有效解决了跳频信号中频差和频差变化率不唯一,从而难以精准估计的问题。4、针对传统定位算法稳健性不足,高阶观测量利用不充分,且迭代过程易陷入局部最优的问题,本文提出了联合RD、RDR和SRDR的目标定位测速解析算法。算法遵循两步加权最小二乘的基本框架,通过引入辅助参数,线性化定位方程,借助加权最小二乘初步求解;而后利用辅助参数与目标状态信息之间的函数关系,再次构建线性方程并二次求解,进一步提高定位精度。在此基础上,扩展定位模型,设计了存在站址误差条件下的目标定位测速解析算法,同时给出了该场景下的定位克拉美罗下界。理论分析与实验结果表明,算法无矩阵秩亏现象,消除了传统算法的不稳健区域,且将SRDR纳入解算,无迭代过程,在保证算法收敛性的同时大幅提升了动目标定位测速精度。
余思伟[3]（2020）在《机载雷达能量资源约束的协同目标跟踪研究》文中指出为了获取空中优势,如在电子对抗中提高我方雷达的射频隐身性能,基于多机雷达协同的射频隐身技术成为了未来射频隐身技术发展的一个重要趋势。本文的研究内容包括机载雷达功率、驻留时间、采样间隔设计和机载雷达协同无源探测系统的目标跟踪策略,主要工作有:（1）详细介绍了机载雷达射频隐身,以及机载雷达协同目标探测与跟踪的国内外研究现状与发展趋势。（2）研究了机载雷达目标跟踪技术及其射频隐身表征参量。分析了交互式多模型卡尔曼滤波算法;对截获距离、截获因子、截获概率等射频隐身性能表征参量进行了分析,并指出功率域截获概率是评估无源探测系统截获性能的关键指标。（3）研究了单机雷达目标跟踪过程的射频隐身策略。针对机载雷达的驻留时间资源,仿真对比了目标跟踪过程中最小驻留时间和固定驻留时间策略对机载雷达射频隐身性能的影响。根据交互式多模型卡尔曼滤波过程中的滤波残差与协方差误差标准差的比例关系改进了基于递推法的采样间隔设计方法,并将其应用于机载雷达目标跟踪的采样间隔设计,仿真对比表明,该方法优于传统的采样间隔分级设计方法,并且获得了后验克拉美罗界采样间隔方法的射频隐身性能。（4）研究了基于辐射能量约束的多机雷达协同目标跟踪射频隐身策略。分别针对目标距离与RCS,推导了满足多机雷达协同辐射能量约束的数学模型。仿真表明,所提方法在双机与目标距离相差很大时,双机雷达协同目标跟踪比单机具有更好的射频隐身性能。根据双站RCS动态变化的协同目标跟踪仿真表明,所提模型有利于同时改善目标跟踪性能与射频隐身性能。针对目标上搭载有源电子设备工作的情况,提出了基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波的双机有源与无源协同的目标跟踪策略。仿真表明,所提方法的射频隐身性能优于双机协同方法、Li的最小化测量误差方法和E.Zandi基于融合系数的协同方法,且保持了与Li方法相近的跟踪性能。
祝茜[4]（2020）在《非合作双基地雷达杂波干扰抑制与目标跟踪关键技术研究》文中研究表明非合作双基地雷达探测系统由于具有“四抗”特性且成本较低,成为近年来雷达领域的研究热点。利用非合作雷达信号作为外辐射源的被动探测系统不仅提高了外辐射源雷达的探测威力性能,而且扩展了可利用的外辐射源种类。但系统的研究面临诸多问题和挑战,特别是系统探测过程中的杂波干扰以及低检测概率下的目标跟踪问题。本文围绕非合作双基地雷达的杂波干扰抑制以及目标跟踪关键技术开展了深入研究工作。主要内容概况如下:第二章分析了非合作双基地雷达系统的探测性能。首先研究了非合作双基地雷达系统的工作原理和系统结构组成。然后在双基地雷达方程基础上构建了以线性调频脉冲信号为外辐射源的非合作双基地雷达距离方程,并分析了辐射源的非合作性对系统探测性能的影响。最后分析了系统探测中存在的主要问题。第三章研究了非合作双基地雷达探测系统信号处理阶段的近程杂波干扰抑制算法。在时域扩展相消算法的基础上,结合脉冲信号辐射源特点,充分利用数字阵列接收天线优势,提出了一种基于阻塞矩阵的分步自适应扩展相消算法。实验结果表明,本文所提算法在杂波干扰抑制过程中能够较好保留目标回波信号分量的同时尽可能抑制掉直达波干扰以及多径地物杂波干扰,有助于后续近程目标的检测。第四章研究了非合作双基地雷达数据中的杂波干扰抑制算法。首先结合双基地量测模型,提出了一种迭代的非均匀双基地量测网格单元构建算法。然后基于构建的量测网格单元模型,针对非合作双基地雷达数据中的虚警干扰,提出了一种基于非均匀网格形态学膨胀的虚警抑制算法。仿真和实测实验结果表明,所提算法能够抑制掉大量虚警数据,同时与数据关联算法相结合能够有效提高密集杂波干扰环境下非合作双基地雷达数据关联算法的性能。针对非合作双基地雷达数据中的静态地物杂波干扰以及其他剩余杂波问题,提出一种基于网格化形态学处理与多维随机抽样一致性（Random Sample Consensus,RANSAC）的杂波抑制算法。实测实验表明,所提算法能够有效抑制掉地物杂波和其他剩余杂波干扰,同时能较为完整地保留目标数据,特别是低信噪比的目标数据,且不受辐射源信号脉冲间隔时间捷变的影响。第五章研究了低检测概率下基于随机有限集的多目标跟踪算法。针对非合作双基地雷达探测系统多目标跟踪中面临的目标检测概率低、新生目标出现位置和出现时间未知且随机等复杂场景问题,在随机有限集（Random Finite Set,RFS）多目标跟踪算法框架下,提出了一种带有自适应新生强度估计的改进PHD（Probability Hypothesis Density）滤波器。针对低目标检测概率问题,在经典PHD滤波器中,建立了正式状态集和临时状态集,并在临时状态集中引入了状态的遗忘因子参数,从而实现临时状态集内动态检测概率的构建。结合所提改进PHD滤波器结构,针对新生目标出现位置随机、出现时间随机问题,提出一种自适应新生强度估计方法。仿真和实测实验结果表明,相比其他带有自适应强度估计的多目标跟踪算法,所提算法在低目标检测概率下性能表现优异。
仪飞[5]（2020）在《基于多类型外辐射源协同的目标被动探测技术》文中研究说明基于外类型辐射源的无源雷达定位系统本身不向外界发射信号,而是利用第三方辐射源发射的信号进行目标探测,外辐射源雷达探测系统具有较强的隐蔽性和抗干扰能力,对隐身目标也有较强的探测能力,外辐射源雷达系统就是利用外辐射源如FM调频广播,GSM基站,GPS卫星,地面电视广播等发射的信号对目标进行探测的。这些辐射源在内陆地区特别是接近城市的地区分布较为密集,如果采取相应的信号处理算法综合利用这些不同种的外辐射源信号,设计合理的多类型外辐射源协同的探测系统,相比于仅仅依赖于单一外辐射源的探测系统而言,雷达系统探测的稳定性和可靠性都会有很大提升。本文通过以多个种类的民用辐射源作为外辐射源,提出了一种基于多类型辐射源协同的目标被动探测方法。本文主要工作和创新如下:（1）本文针对高斯噪声背景下传统DOA估计算法受阵列误差影响较大的问题,利用均匀线阵在自编码器网络和卷积神经网络的基础上提出了一个AE-CNN网络框架,用于解决DOA估计问题,所提出的AE-CNN网络包括一个线性分类器和一个卷积神经网络估计器。该方法首先将天线输出信号协方差矩阵元素的实部和虚部提取出来构建成一个一维矩阵,然后将其送入线性分类器进行初步分类,线性分类器分为一个编码器和多个解码器,来自某一空间子区域的信号会在对应解码器输出;然后对解码器的输出进行矩阵变换变成一个实部矩阵和一个虚部矩阵;最后将实部矩阵与虚部矩阵一起送入卷积神经网络中实现DOA估计。本文通过仿真实验验证了AE-CNN算法的有效性,证明了所提出的算法相比于MUSIC算法对阵列误差的适应性较强,且能对半平面内角度范围内的信号进行DOA估计。（2）针对高斯噪声背景下多类型外辐射源协同的目标探测受噪声影响大,估计精度不高的问题,本文首先基于线性正则变换（LCT）提出了基于线性正则变换的模糊函数（LCTCAF）方法对目标到接收站的距离和目标的径向速度进行估计,又根据目标距离,径向速度与时延和多普勒的映射关系提出了一种距离-径向速度变换的互模糊函数（RECAF）,将互模糊函数中的时延和多普勒参量由距离参量和径向速度参量表征,然后对RECAF函数进行谱峰搜索即可实现对目标的距离和径向速度的直接估计;然后将两种方法的估计结果转化为对目标的位置和速度的估计;本文通过仿真实验验证了两种方法的有效性,并证明了RECAF方法对噪声的抑制作用,且相比于模糊函数（CAF）方法和LCTCAF方法都具有更好的估计性能。
周夏磊[6]（2020）在《观测站误差下多基外辐射源雷达协同定位方法研究》文中研究指明多基外辐射源雷达不主动发射电磁信号,利用外辐射源实现静默探测,近二十年来受到国内外学者广泛关注。多基外辐射源雷达定位系统从目标散射外辐射源信号和直达波信号中提取时延和多普勒频差参数,并基于上述参数估计目标的位置和速度。在实际应用中,多基外辐射源雷达接收站往往部署在飞机、导弹、舰艇等运动平台上,其位置和速度往往无法精确获知,雷达观测站位置和速度扰动引起的误差对目标定位性能的影响很大。多基外辐射源雷达观测的强非线性和观测站位置/速度存在偏差,已有定位算法不能直接应用于多基外辐射源雷达协同定位。对此,本文研究观测站误差下多基外辐射源协同定位问题,在不同的外辐射源雷达定位场景和定位体制下,根据各自定位方程的代数特征和误差分析提出有效的定位算法。本文主要工作如下1.对观测站位置误差下单站多外辐射源定位问题,首先分析观测站位置误差对目标位置估计的影响,根据单站多外辐射源时差定位的代数特征推导了相应的伪线性估计方程。其次融合观测站位置误差统计特性提出了两种稳健的定位算法改进的总体最小二乘算法（Constrained Total Least Squares,CTLS）和改进的约束加权最小二乘算法（Constrained Weighted Least Squares,CWLS）。最后进行了理论分析和仿真验证,分析了不同观测站位置误差、不同信噪比（Signal Noise Ratio,SNR）、不同外辐射源个数、以及近场目标和远场目标等参数对定位误差的影响,仿真验证了理论结果。2.对观测站位置和速度误差下单站多外辐射源运动目标定位问题,首先根据单站多外辐射源时差/频差定位的代数特征推导了目标位置和速度估计伪线性方程。其次利用观测站位置和速度扰动误差统计特性修正目标状态估计误差权系数矩阵,提出了两种基于误差修正的CTLS算法和CWLS算法。最后,进行了理论分析和仿真验证。仿真结果显示当量测误差和观测站误差适中时,基于误差修正的CTLS算法和CWLS算法达到CRLB。3.对观测站位置误差下多站多外辐射源定位问题,首先设计了新的辅助变量将多组双基距离量测伪线性化。接着将观测站位置误差统计特性融入定位算法,提出了两种改进定位算法三步加权最小二乘算法（Three-Stage Least Squares,3WLS）和分组CWLS算法。通过考虑辅助变量和目标位置的关联约束,进一步改进目标定位性能。最后,推导了CRLB并进行仿真验证。大量的对比仿真结果显示分组CWLS算法和3WLS算法比分组两步加权最小二乘算法和不分组两步加权最小二乘算法定位精度更高,具有良好的测量噪声适应能力。4.对观测站位置和速度误差下多站多外辐射源雷达运动目标定位问题,联合双基距和双基距变化率量测对运动目标定位,根据多站多外辐射源双基距/双基距变化率定位的代数特征推导了目标位置和速度估计伪线性方程。将观测站位置误差和速度误差的统计特性融入定位算法,提出了两种改进算法3WLS和分组CWLS算法,并进行了理论分析和仿真验证。
刘楯[7]（2020）在《多站时差定位的站址布局优化与直接定位算法研究》文中研究说明随着电子侦察和对抗技术的不断发展,作为有源雷达有效补充手段的无源定位系统得到了快速发展,向着定位速度更快、定位精度更高的方向发展。论文围绕着多站时差定位方法的基本原理、多站时差定位误差分析、多站时差定位站址布局方式分析以及基于时延的直接定位方法等方面展开研究。针对当前无源多站时差定位方法所存在的一些问题提出对应的解决方案,通过仿真实验验证其的有效性。主要研究内容为:首先,对常用的传统多站时差定位算法进行介绍,分析了牛顿迭代算法与Chan算法。对传统多站时差定位算法中常用的牛顿迭代算法进行改进,提出一种结合人工蜂群算法的多站时差定位方法,解决牛顿迭代算法的迭代初始值设置问题,利用人工蜂群算法进行初步求解,得到目标初始估计位置,将其作为牛顿迭代算法的迭代初始值,进行更加精确的位置估计。推导了多站时差定位的GDOP,分析了影响定位精度的主要因素。仿真结果表明,所提出的定位方法可有效解决牛顿迭代算法的初始值设置问题,可稳健获得定位结果。其次,针对多站时差定位精度影响因素中的站址布局方式,将多站时差定位系统与无人机编队相结合进行研究。结合定位精度影响因素的研究结果可知,在时差、站址等测量误差不变时,通过改变无人机编队的站址布局方式可有效提升无源时差定位精度。提出了一种改进的樽海鞘群算法,将其应用于无人机编队的站址布局进行优化。通过优化无人机编队的站址布局方式,实现目标所在区域的平均定位误差最小化。仿真结果表明,该方法可提升解决无人机编队的站址优化问题时的寻优成功率,所得到的站址布局方式的定位精度也优于传统多站时差定位中的站址布局方式。然后,针对无源多站时差定位中的传统两步法存在的信息损失,参数测量精度限制定位精度等缺陷,研究了基于最大似然估计的直接定位算法,采用改进樽海鞘群算法进行求解。该方法可以降低计算量,提升定位速度,在低信噪比条件下,可以提高多站无源定位的精度。进行多目标的无源定位时,多站直接定位方法可以有效避免传统两步法多站时差定位过程中所要进行的多目标信号测量参数数据关联问题。仿真结果表明,相较于传统两步法多站时差定位,本方法可以有效提高低信噪比条件下的定位精度,避免多目标定位时的数据关联工作。最后,采用DSP加FPGA架构,基于芯片TMS320C6678平台实现了基于牛顿迭代算法的多站时差定位算法。通过片上定位算法测试实验,验证了优化后的站址布局方式可有效提升多站时差定位系统的定位精度。
张天宇[8]（2019）在《被动多基站雷达分布式航迹融合方法》文中进行了进一步梳理被动多基站雷达（Passive Multistatic Radar,PMR）,又称无源协同定位（Passive Coherent Location,PCL）,利用调频信号、数字电视、GPS、GSM等合作或非合作的外辐射源信号来探测目标。由于本身不配置发射天线,PMR自身静默、成本低且安装灵活;更重要的是,PMR充分利用探测系统的空间多样性和频率多样性,能有效探测隐身目标,在雷达领域受到日益关注。当PMR中存在多个接收站时,通过信息融合技术,能进一步改善目标航迹质量。本文针对杂波环境下PMR多接收站航迹的分布式融合问题,开展了如下研究:首先,针对理想环境下的航迹融合问题,系统分析了几种经典航迹融合方法（协方差凸组合、信息矩阵融合、协方差交互）的性能。仿真结果表明,协方差凸组合方法简单易行,但忽略了局部估计的相关性;信息矩阵融合方法利用了局部估计的预测信息,部分改善了融合航迹的跟踪精度;协方差交互方法对局部估计误差的互协方差信息进行加权融合,能有效提高航迹质量。其次,针对局部估计误差互协方差未知时的PMR航迹融合问题,分别提出带记忆的快速协方差交互融合方法和带记忆的快速容错广义凸组合融合方法。前者通过将前一帧的融合状态进行反馈,利用信息理论优化准则求解权值的闭式解。后者在前者的框架下,引入自适应权重参数优化权值求解过程,进一步改善了融合航迹的跟踪精度。仿真结果验证了所提两种方法的有效性。最后,针对杂波环境下局部估计误差互协方差未知时的PMR航迹融合问题,提出考虑目标存在概率的两种综合广义凸组合航迹融合方法,提升了正确航迹率和跟踪精度。第一种是不带记忆的综合广义凸组合融合方法,它通过综合概率数据关联得到单接收站的候选航迹集合和对应的目标存在概率,再将目标存在概率引入航迹融合过程改善融合航迹质量。第二种通过将前一帧的融合状态进行反馈,得到带记忆的综合广义凸组合融合方法。仿真验证了所提方法的有效性。
陈婉迎[9]（2019）在《基于移动通信信号的“低慢小”目标检测与定位技术》文中研究说明无源雷达相比传统的有源雷达,具有很好的“四抗”（抗反辐射导弹和轰炸、反隐身、抗超低空突防、抗侦察和电子干扰）性能。随着现代无线通信技术的不断发展,通信体制不断更新,第四代移动通信技术已普及,第五代移动通信技术也在不断研制中,利用民用信号作为外辐射源的无源雷达系统研究一直备受重视。“低慢小”目标由于反射截面小、低空/超低空飞行且飞行速度缓慢,很难被雷达侦测到,为了抵抗其带来的威胁,提高防空系统对低空/超低空目标的探测识别能力,本论文利用通信基站所发射的移动通信信号作为外辐射源,对“低慢小”目标进行检测和定位做了研究。本论文主要完成了以下内容:1.以模糊函数为工具对GSM、WCDMA、LTE三种移动通信信号应用于无源雷达探测的性能进行分析,通过比较得出LTE信号具有较好的距离分辨率和速度分辨率,非常适用于做无源雷达探测。2.针对外辐射源雷达探测系统中的直达波对消模块,采用基于信号解调再调制的方法进行直达波提纯后对消,相比传统的辅助天线方法能够更加有效地抑制直达波干扰,从而分离出目标回波和直达波,为后续信号处理提供良好基础。3.针对“低慢小”目标检测对时延和多普勒信息提取的特点,提出一种对目标回波信号和直达波信号的分段方法,应用于分段匹配滤波-FFT联合处理,能够有效降低运算量,实现对杂波的抑制,并以CFAR检测技术实现“低慢小”动目标检测。4.针对“低慢小”目标低空/超低空飞行这一特点,研究高度参差的多站系统无源时差定位,并以GDOP分布衡量对比多种布站方式的定位精度并分析定位精度的影响因素,最后研究选取最优布站方式,采用星形布站实现对“低慢小”目标较高精度的定位和飞行高度的测量。
沙文浩[10]（2017）在《网络雷达对抗系统反隐身问题研究》文中认为在未来信息化战争中,战场形势瞬息万变,传统体制雷达面临着隐身突防的严峻挑战,如今仅靠单部雷达和雷达对抗装备或者是对其进行简单组合、叠加已不能满足联合作战的需要,网络雷达对抗系统正是在这种困境中出现的一种新型综合电子战系统。论文围绕“网络雷达对抗系统反隐身问题研究”这一课题,深入开展网络雷达对抗系统反隐身性能分析、反隐身优化部署方法分析及反隐身动态任务规划等问题的研究,使得网络雷达对抗系统研究迈出了从理论研究向实践应用的关键一步。论文主要包括以下几个方面:一、网络雷达对抗系统反隐身工作原理分析。论文详细描述了网络雷达对抗系统有源探测模式、无源侦察模式和一体化综合模式三种反隐身工作模式,对隐身目标动态RCS起伏特性模型进行了深入研究分析。然后,结合双（多）基地雷达具备的单基地-双基地等效模型,并根据网络雷达对抗系统自身特点对目标RCS进行简化,提出了网络雷达对抗系统反隐身等效模型,为目标检测模型构建和优化布站奠定了一定的基础。二、网络雷达对抗系统反隐身信号检测模型。根据系统在不同模式下的信号模型和工作原理,构建了网络雷达对抗系统反隐身检测模型。从单节点检测和综合检测两个角度,分别对有源、无源以及一体化工作模式的信号模型和检测模型进行了理论分析和试验仿真,验证了网络雷达对抗系统反隐身的有效性。三、网络雷达对抗系统反隐身优化布站算法研究。介绍了网络雷达对抗系统线型配置、环形配置和综合配置三种布站形式,详细阐述了网络雷达对抗系统优化布站原则和评价指标,列举比较了几种常见的优化算法并分析其各自特点,进而得到适用于网络雷达对抗系统的反隐身优化部署算法。紧接着,设计了一种网络雷达对抗系统收发节点优化部署算法。最后,在一定作战背景下进行仿真验证,得到最优化布站数量,并验证了本文优化部署算法的有效性和可靠性。四、网络雷达对抗系统反隐身探测任务规划。阐述了网络雷达对抗系统反隐身探测任务规划问题,引入了基于模型预测控制的任务规划框架,并将反隐身探测任务分为目标状态预测、在线任务优化和反馈调节控制三部分,建立了目标状态预测模型,构建了在线滚动优化模型。最后,通过对比分析距离优先决策、随机采样决策和滚动优化决策三种典型搜索决策方法的检测概率,验证了任务规划策略的有效性、实时性。
二、无源雷达协同定位精度仿真研究（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、无源雷达协同定位精度仿真研究（论文提纲范文）
（1）被动相干定位下接收站的路径优化（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 被动相干定位下跟踪算法研究现状 |
| 1.2.2 基于协方差的传感器路径优化研究现状 |
| 1.2.3 基于信息熵的传感器路径优化研究现状 |
| 1.2.4 基于克拉美罗下界的传感器路径优化研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 被动相干定位工作原理 |
| 2.3 被动相干定位理论基础 |
| 2.3.1 目标模型 |
| 2.3.2 测量模型 |
| 2.4 传感器路径优化理论基础 |
| 2.4.1 信息熵和信息增量 |
| 2.4.2 克拉美罗下界 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于幅值信息的机载接收站路径优化方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.2.1 运动模型 |
| 3.2.2 测量模型 |
| 3.3 优化指标以及优化模型 |
| 3.4 基于幅值信息的机载接收站路径优化方法 |
| 3.4.1 预测 |
| 3.4.2 采用内点法进行优化求解 |
| 3.4.3 航迹更新 |
| 3.5 仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于幅值信息的机载接收站与机载外辐射源联合路径优化方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述与优化模型 |
| 4.3 基于幅值信息的机载接收站与机载合作外辐射源联合路径优化方法 |
| 4.3.1 预测 |
| 4.3.2 采用内点法进行优化求解 |
| 4.3.3 航迹更新 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于动态规划和高度参数化的机载接收站路径优化方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.2.1 运动模型 |
| 5.2.2 测量模型 |
| 5.3 优化指标以及优化模型 |
| 5.4 机载接收站路径优化方法 |
| 5.4.1 预测 |
| 5.4.2 采用内点法进行优化求解 |
| 5.5 基于动态规划和高度参数化方法 |
| 5.5.1 计算状态转移范围 |
| 5.5.2 幅值积累和门限状态回溯 |
| 5.5.3 高度参数化及联合估计 |
| 5.6 仿真分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 |
（2）高速机动辐射源目标无源定位关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要缩略词术语表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无源定位系统的发展历史 |
| 1.2.2 信号分选方法研究现状 |
| 1.2.3 参数估计算法研究现状 |
| 1.2.4 无源定位算法研究现状 |
| 1.3 关键问题与本文主要工作 |
| 1.3.1 关键问题与研究思路 |
| 1.3.2 本文主要工作与结构 |
| 第二章 辐射源目标无源定位基本原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 无源定位系统信号处理流程 |
| 2.3 传统准静止目标无源定位原理 |
| 2.3.1 静态接收信号模型与参数估计方法 |
| 2.3.2 定位模型 |
| 2.4 高速机动目标无源定位原理 |
| 2.4.1 动态接收信号模型 |
| 2.4.2 动态信号参数估计的难点问题 |
| 2.4.3 定位模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 多站脉冲分选与配对 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多目标时差直方图数学模型 |
| 3.3 约束准则下扩展时差直方图脉冲分选配对方法 |
| 3.3.1 引入约束准则 |
| 3.3.2 构建扩展时差直方图 |
| 3.3.3 算法步骤总结 |
| 3.4 仿真实验分析 |
| 3.4.1 方法有效性验证 |
| 3.4.2 分选正确率对比 |
| 3.4.3 分选实时性对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 常规信号的定位参数估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 高速匀速目标的定位参数估计 |
| 4.2.1 接收信号模型 |
| 4.2.2 基于FSAF-SFT的距离差和距离差变化率联合估计算法 |
| 4.2.3 算法实现 |
| 4.2.4 计算复杂度分析 |
| 4.2.5 仿真实验分析 |
| 4.3 高速机动目标的定位参数估计 |
| 4.3.1 接收信号模型 |
| 4.3.2 基于SKT-LVD的快速定位参数估计算法 |
| 4.3.3 基于SKT-NUFFT的高精度定位参数估计算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 跳频信号的定位参数估计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 高速跳频辐射源目标的定位参数估计 |
| 5.2.1 算法原理 |
| 5.2.2 算法流程 |
| 5.2.3 计算复杂度分析 |
| 5.2.4 仿真实验分析 |
| 5.3 高速机动跳频辐射源目标的定位参数估计 |
| 5.3.1 算法原理 |
| 5.3.2 算法流程 |
| 5.3.3 计算复杂度分析 |
| 5.3.4 仿真实验分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 目标高精度稳健定位与测速 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 联合距离差、距离差变化率和二阶距离差变化率的目标稳健定位测速算法 |
| 6.2.1 算法原理 |
| 6.2.2 理论性能分析 |
| 6.2.3 仿真实验分析 |
| 6.3 存在站址误差时的目标稳健定位测速算法 |
| 6.3.1 定位模型 |
| 6.3.2 定位CRLB分析 |
| 6.3.3 算法原理 |
| 6.3.4 理论性能分析 |
| 6.3.5 仿真实验分析 |
| 6.4 目标位置、速度和加速度的联合求解 |
| 6.4.1 定位模型 |
| 6.4.2 定位CRLB分析 |
| 6.4.3 算法原理 |
| 6.4.4 仿真实验分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者信息 |
（3）机载雷达能量资源约束的协同目标跟踪研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无源探测系统研究现状 |
| 1.2.2 射频隐身技术研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 雷达目标跟踪与射频隐身表征参量 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 雷达目标探测与目标跟踪模型 |
| 2.2.1 雷达目标探测模型 |
| 2.2.2 目标运动模型与目标跟踪算法 |
| 2.3 射频隐身表征参量 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 单机雷达目标跟踪的辐射能量控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 目标跟踪观测模型 |
| 3.3 最小驻留时间分析 |
| 3.4 后验克拉美罗界与雷达采样间隔设计 |
| 3.4.1 后验克拉美罗界 |
| 3.4.2 目标跟踪采样间隔设计 |
| 3.5 仿真分析 |
| 3.5.1 驻留时间设计的仿真分析 |
| 3.5.2 雷达采样间隔仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 多机雷达协同目标跟踪的辐射能量约束 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多传感器数据的凸组合融合算法 |
| 4.3 多机雷达协同的辐射能量约束分析 |
| 4.3.1 基于目标距离与RCS的辐射能量分析 |
| 4.3.2 机载雷达与无源探测系统协同的目标跟踪 |
| 4.4 仿真结果与分析 |
| 4.4.1 理论分析的仿真验证 |
| 4.4.2 双机雷达与无源探测系统协同的目标跟踪仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 全文总结 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（4）非合作双基地雷达杂波干扰抑制与目标跟踪关键技术研究（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 国内外研究发展现状 |
| 1.2.1 非合作双基地雷达探测系统的研究历史和发展现状 |
| 1.2.2 非合作双基地雷达杂波干扰抑制算法研究进展 |
| 1.2.3 多目标跟踪算法研究及其在无源雷达中的应用现状 |
| 1.3 本文主要研究内容和章节安排 |
| 1.3.1 论文的研究内容 |
| 1.3.2 论文的章节安排 |
| 第二章 非合作双基地雷达系统探测性能分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 非合作双基地雷达系统工作原理 |
| 2.2.1 目标探测原理 |
| 2.2.2 系统结构与算法处理流程 |
| 2.3 辐射源的非合作性对系统探测性能影响分析 |
| 2.3.1 双基地雷达方程 |
| 2.3.2 以线性调频脉冲信号为外辐射源的非合作双基地雷达方程 |
| 2.3.3 仿真分析 |
| 2.4 系统探测中存在的主要问题分析 |
| 2.4.1 非合作双基地雷达系统主要杂波和干扰来源 |
| 2.4.2 近程杂波干扰对目标检测的影响 |
| 2.4.3 非合作双基地雷达数据处理中面临的问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 非合作双基地雷达近程杂波干扰抑制算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 典型的无源雷达自适应杂波干扰抑制算法 |
| 3.2.1 自适应旁瓣对消技术 |
| 3.2.2 时域扩展相消技术 |
| 3.3 基于阻塞矩阵的分步自适应扩展相消算法 |
| 3.3.1 回波通道天线接收信号模型 |
| 3.3.2 信号的分段提取 |
| 3.3.3 基于阻塞矩阵的杂波子空间重构 |
| 3.3.4 自适应扩展相消 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 仿真场景设置 |
| 3.4.2 算法处理结果对比与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 非合作双基地雷达数据中的杂波干扰抑制算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于非均匀网格形态学膨胀的无源雷达虚警抑制算法 |
| 4.2.1 一种迭代的非均匀双基地量测网格单元划分算法 |
| 4.2.2 基于网格形态学膨胀的虚警数据分离算法 |
| 4.2.3 实验结果与分析 |
| 4.3 基于网格化形态学处理与多维RANSAC的地物杂波干扰抑制算法研究 |
| 4.3.1 一种两步级联的无源雷达杂波抑制处理机制 |
| 4.3.2 算法原理 |
| 4.3.3 实测数据实验验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 低检测概率下基于随机有限集的多目标跟踪算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 RFS框架下的多目标跟踪算法 |
| 5.2.1 多目标跟踪的RFS模型 |
| 5.2.2 多目标贝叶斯跟踪理论 |
| 5.2.3 标准PHD滤波器 |
| 5.3 带有自适应新生强度估计的改进PHD滤波器 |
| 5.3.1 量测集的预处理 |
| 5.3.2 基于量测驱动的新生强度估计 |
| 5.3.3 改进的PHD滤波器 |
| 5.3.4 改进PHD滤波器的GM实现形式 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 仿真数据实验验证 |
| 5.4.2 无源雷达实测数据实验验证 |
| 5.4.3 算法复杂度分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文主要工作及创新点 |
| 6.2 下一步工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录A 矩阵S的分析及式(5.14)的详细推导 |
| 附录B 改进PHD滤波器的更新表达式的推导 |
| 附录C 改进PHD滤波器的GM实现形式伪代码 |
（5）基于多类型外辐射源协同的目标被动探测技术（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 |
| 1.3 本论文的主要工作内容及组织结构 |
| 第二章 多类型外辐射源下运动目标测向及探测理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 DOA估计理论基础 |
| 2.3 外辐射源定位关键技术理论基础 |
| 2.3.1 外辐射源信号可行性分析 |
| 2.3.2 空域滤波理论基础 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 多类型外辐射源协同的目标回波DOA估计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多类型外辐射源下运动目标的被动探测系统模型 |
| 3.3 多类型外辐射源下运动目标被动探测信号模型 |
| 3.4 多类型外辐射源协同的运动目标回波信号DOA估计 |
| 3.4.1 AE-CNN网络的设计 |
| 3.4.2 AE-CNN网络输入特征的构建 |
| 3.4.3 线性分类网络的设计 |
| 3.4.4 卷积神经网络设计 |
| 3.5 仿真实验与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于多类型外辐射源协同的目标被动探测方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 信号模型 |
| 4.3 监测通道中直达波干扰和多径干扰的抑制 |
| 4.4 基于线性正则变换互模糊函数的距离和径向速度估计 |
| 4.4.1 基于线性正则变换的互模糊函数 |
| 4.4.2 目标距离和径向速度的估计 |
| 4.5 基于R-V变换互模糊函数的距离和径向速度估计 |
| 4.5.1 基于R-V变换的互模糊函数 |
| 4.5.2 多类型外辐射源的特征级融合 |
| 4.6 运动目标的速度的估计 |
| 4.7 仿真实验与分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）观测站误差下多基外辐射源雷达协同定位方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语对照表 |
| 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 无源定位研究现状 |
| 1.2.2 观测站存在误差的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 外辐射源协同定位理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 外辐射源定位的观测模型 |
| 2.2.1 单站多外辐射源定位问题 |
| 2.2.2 多站多外辐射源定位问题 |
| 2.3 基于外辐射源定位的估计理论 |
| 2.3.1 最小二乘估计方法 |
| 2.3.2 加权最小二乘估计方法 |
| 2.3.3 约束总体最小二乘估计方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 观测站位置误差下单站多外辐射源定位算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.2.1 观测模型 |
| 3.2.2 伪线性化处理 |
| 3.3 观测站位置误差下单站多外辐射源BRD定位算法 |
| 3.3.1 约束加权最小二乘估计算法 |
| 3.3.2 约束总体加权最小二乘估计算法 |
| 3.3.3 讨论 |
| 3.4 理论分析 |
| 3.4.1 定位误差克劳美罗下界(CRLB) |
| 3.4.2 未考虑观测站位置误差下目标定位MSE |
| 3.5 仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 观测站误差下单站多外辐射源运动目标定位算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.2.1 观测模型 |
| 4.2.2 伪线性化 |
| 4.3 观测站位置误差下单站多外辐射源BRD/BRRD定位算法 |
| 4.3.1 约束加权最小二乘算法 |
| 4.3.2 约束总体加权最小二乘算法 |
| 4.4 CRLB推导 |
| 4.5 仿真分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 观测站位置误差下多站多外辐射源定位算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.2.1 观测模型 |
| 5.2.2 伪线性化处理 |
| 5.3 观测站位置误差下多站多外辐射源雷达定位算法 |
| 5.3.1 三步加权最小二乘估计算法 |
| 5.3.2 约束加权最小二乘估计 |
| 5.4 CRLB推导 |
| 5.5 仿真分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 观测站误差下多站多外辐射源运动目标定位算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.2.1 观测模型 |
| 6.2.2 伪线性化处理 |
| 6.3 观测站误差下多站外辐射源雷达运动目标定位算法 |
| 6.3.1 三步加权最小二乘 |
| 6.3.2 约束加权最小二乘 |
| 6.4 CRLB推导 |
| 6.5 仿真分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（7）多站时差定位的站址布局优化与直接定位算法研究（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 无源定位系统发展现状 |
| 1.2.2 无源定位算法研究现状 |
| 1.2.3 直接定位算法研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与章节安排 |
| 第2章 传统多站时差定位 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 四站时差定位 |
| 2.2.1 牛顿迭代算法 |
| 2.2.2 Chan算法 |
| 2.2.3 基于人工蜂群的时差定位 |
| 2.3 多站时差定位精度分析 |
| 2.4 仿真结果与分析 |
| 2.4.1 定位算法仿真 |
| 2.4.2 定位精度影响因素仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 站址布局优化分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 时差定位站址布局优化模型 |
| 3.3 SSA介绍 |
| 3.3.1 算法描述 |
| 3.3.2 SSA步骤 |
| 3.4 SSA的改进算法 |
| 3.4.1 反向学习策略 |
| 3.4.2 SSA改进方案 |
| 3.4.3 SSA改进后运算步骤 |
| 3.5 仿真结果与分析 |
| 3.5.1 OSSA与其它算法性能对比 |
| 3.5.2 SSA、OSSA性能对比 |
| 3.5.3 站址布局优化效果对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 多站直接定位算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 信号模型 |
| 4.3 最大似然直接定位算法 |
| 4.4 多目标直接定位 |
| 4.5 仿真结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 多站时差定位系统实现 |
| 5.1 多站无源时差定位系统硬件方案设计 |
| 5.2 多站无源定位系统软件方案设计 |
| 5.3 多站时差定位算法DSP软件实现 |
| 5.3.1 EMIF初始化 |
| 5.3.2 GPIO中断初始化配置 |
| 5.3.3 多站时差定位算法实现 |
| 5.3.4 Bootloader与程序烧写 |
| 5.4 多站时差定位系统测试 |
| 5.4.1 测试步骤 |
| 5.4.2 测试结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（8）被动多基站雷达分布式航迹融合方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 被动多基站雷达 |
| 1.2.2 航迹融合技术 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 被动多基站雷达航迹融合技术理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 被动多基站雷达数学模型 |
| 2.2.1 目标运动模型 |
| 2.2.2 系统测量模型 |
| 2.3 航迹融合理论基础 |
| 2.3.1 扩展卡尔曼滤波方法 |
| 2.3.2 综合概率数据关联方法 |
| 2.3.3 融合结构和基本理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 理想环境下的传统航迹融合方法性能分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 传统的航迹融合方法 |
| 3.3.1 协方差凸组合融合方法 |
| 3.3.2 信息矩阵融合方法 |
| 3.3.3 协方差交互融合方法 |
| 3.4 算法仿真 |
| 3.5 总结 |
| 第4章 理想环境下的被动多基站雷达航迹融合方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 航迹融合方法 |
| 4.3.1 带记忆的快速协方差交互融合方法 |
| 4.3.2 带记忆的快速容错广义凸组合融合方法 |
| 4.4 算法仿真 |
| 4.5 总结 |
| 第5章 杂波环境下的被动多基站雷达航迹融合方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 航迹融合方法 |
| 5.3.1 综合概率数据关联方法 |
| 5.3.2 不带记忆的综合广义凸组合融合方法 |
| 5.3.3 带记忆的综合广义凸组合融合方法 |
| 5.4 算法仿真 |
| 5.5 总结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）基于移动通信信号的“低慢小”目标检测与定位技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 背景介绍 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无源雷达发展 |
| 1.2.2 “低慢小”目标检测 |
| 1.3 本论文的主要研究工作 |
| 第二章 三种移动通信信号介绍 |
| 2.1 GSM信号 |
| 2.1.1 GSM信号系统参数和帧结构 |
| 2.1.2 GSM信号的产生 |
| 2.2 WCDMA信号 |
| 2.2.1 WCDMA信号概述和系统参数 |
| 2.2.2 WCDMA信号下行链路扩频与调制 |
| 2.3 LTE信号 |
| 2.3.1 LTE关键技术 |
| 2.3.2 LTE帧结构与系统参数 |
| 2.3.3 LTE信号调制 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于移动通信信号的无源雷达系统 |
| 3.1 系统总体概述 |
| 3.2 移动通信信号应用于无源雷达探测的性能分析 |
| 3.2.1 模糊函数 |
| 3.2.2 三种移动通信信号的模糊图分析 |
| 3.3 直达波干扰抑制 |
| 3.3.1 直达波对系统性能的影响 |
| 3.3.2 LTE信号的调制解调过程 |
| 3.3.3 基于解调的直达波干扰抑制 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于移动通信信号的“低慢小”目标检测 |
| 4.1 脉冲雷达动目标检测 |
| 4.2 连续波雷达动目标检测 |
| 4.2.1 距离-多普勒法 |
| 4.2.2 分段匹配滤波 |
| 4.3 恒虚警检测 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 多站无源时差定位研究 |
| 5.1 时差定位原理 |
| 5.1.1 四站无源时差定位模型 |
| 5.1.2 定位求解分析 |
| 5.2 定位精度分析 |
| 5.3 系统布站研究 |
| 5.3.1 几种典型布站方式的定位精度分析 |
| 5.3.2 定位精度影响因素分析 |
| 5.3.3 “低慢小”目标定位实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（10）网络雷达对抗系统反隐身问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.1.1 课题的研究背景 |
| 1.1.2 雷达反隐身技术及存在的问题 |
| 1.1.3 网络雷达对抗系统概述 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 雷达反隐身优化布站技术发展现状 |
| 1.2.2 网络雷达对抗系统反隐身研究现状 |
| 1.3 论文主要工作及组织结构 |
| 1.3.1 论文结构 |
| 1.3.2 论文的主要工作 |
| 第二章 网络雷达对抗系统反隐身工作原理分析 |
| 2.1 网络雷达对抗系统反隐身工作模式 |
| 2.1.1 网络雷达对抗系统有源探测模式 |
| 2.1.2 网络雷达对抗系统无源侦察模式 |
| 2.1.3 网络雷达对抗系统一体化综合模式 |
| 2.2 目标动态RCS起伏的统计模型 |
| 2.2.1 χ~2分布模型 |
| 2.2.2 对数正态分布模型 |
| 2.2.3 赖斯分布模型 |
| 2.2.4 勒让德多项式模型 |
| 2.3 网络雷达对抗系统反隐身等效模型 |
| 2.3.1 单基地—双基地等效模型 |
| 2.3.2 RCS简化模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 网络雷达对抗系统反隐身信号检测模型 |
| 3.1 网络雷达对抗系统有源工作模式的目标检测 |
| 3.1.1 信号模型 |
| 3.1.2 目标检测 |
| 3.1.3 仿真分析 |
| 3.2 网络雷达对抗系统无源工作模式的目标检测 |
| 3.2.1 信号模型 |
| 3.2.2 目标检测 |
| 3.2.3 仿真分析 |
| 3.3 网络雷达对抗系统一体化工作模式的目标检测 |
| 3.3.1 信号模型 |
| 3.3.2 目标检测 |
| 3.3.3 仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 网络雷达对抗系统反隐身优化布站算法研究 |
| 4.1 网络雷达对抗系统的一般布站形式 |
| 4.1.1 线型配置 |
| 4.1.2 环形配置 |
| 4.1.3 综合配置 |
| 4.2 网络雷达对抗系统布站原则与指标 |
| 4.2.1 网络雷达对抗系统优化布站原则 |
| 4.2.2 网络雷达对抗系统优化布站评价指标 |
| 4.3 网络雷达对抗系统反隐身优化部署算法设计与实现 |
| 4.3.1 优化布站算法的选择 |
| 4.3.2 基于粒子群算法的网络雷达对抗系统节点覆盖算法模型 |
| 4.3.3 网络雷达对抗系统反隐身探测区域划分 |
| 4.3.4 网络雷达对抗系统反隐身有效覆盖范围计算 |
| 4.3.5 网络雷达对抗系统收发节点优化部署 |
| 4.4 优化部署实例仿真分析 |
| 4.4.1 仿真环境构建 |
| 4.4.2 实验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 网络雷达对抗系统反隐身探测任务规划 |
| 5.1 网络雷达对抗系统反隐身探测任务规划问题 |
| 5.1.1 反隐身探测任务规划问题描述 |
| 5.1.2 基于模型预测控制的任务规划框架 |
| 5.2 目标状态预测模型 |
| 5.2.1 模型预测要素 |
| 5.2.2 状态预测模型 |
| 5.3 在线滚动优化模型 |
| 5.3.1 收益函数 |
| 5.3.2 优化模型 |
| 5.4 仿真分析 |
| 5.4.1 仿真环境设定 |
| 5.4.2 仿真结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 下一步工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
四、无源雷达协同定位精度仿真研究（论文参考文献）
- [1]被动相干定位下接收站的路径优化[D]. 边利华. 杭州电子科技大学, 2020(02)
- [2]高速机动辐射源目标无源定位关键技术研究[D]. 刘智鑫. 战略支援部队信息工程大学, 2020(01)
- [3]机载雷达能量资源约束的协同目标跟踪研究[D]. 余思伟. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [4]非合作双基地雷达杂波干扰抑制与目标跟踪关键技术研究[D]. 祝茜. 国防科技大学, 2020(01)
- [5]基于多类型外辐射源协同的目标被动探测技术[D]. 仪飞. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [6]观测站误差下多基外辐射源雷达协同定位方法研究[D]. 周夏磊. 杭州电子科技大学, 2020(02)
- [7]多站时差定位的站址布局优化与直接定位算法研究[D]. 刘楯. 哈尔滨工程大学, 2020(05)
- [8]被动多基站雷达分布式航迹融合方法[D]. 张天宇. 杭州电子科技大学, 2019(01)
- [9]基于移动通信信号的“低慢小”目标检测与定位技术[D]. 陈婉迎. 南京航空航天大学, 2019(02)
- [10]网络雷达对抗系统反隐身问题研究[D]. 沙文浩. 国防科技大学, 2017(02)