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PD雷达信号处理若干关键技术研究

第一章 绪论第1-18页
 1.1 引言第10页
 1.2 PD技术的起源与发展第10-12页
 1.3 PD雷达信号处理研究的现状第12-17页
  1.3.1 雷达自动检测和CFAR处理第13-16页
  1.3.2 PD雷达解模糊第16-17页
 1.4 本文的主要内容第17-18页
第二章 机载PD雷达杂波模型与杂波仿真第18-38页
 2.1 概述第18页
 2.2 机载PD雷达杂波分析与杂波模型第18-26页
  2.2.1 机载PD雷达杂波分析第18-25页
  2.2.2 机载PD雷达杂波模型第25-26页
 2.3 改进的距离-多普勒单元法第26-31页
  2.3.1 杂波积分式第26-28页
  2.3.2 积分式计算第28-30页
  2.3.3 高度线杂波第30-31页
 2.4 陆、海交界杂波第31-32页
  2.4.1 陆、海交界几何关系第31-32页
  2.4.2 陆、海交界杂波仿真第32页
 2.5 杂波仿真结果第32-37页
  2.5.1 杂波平均功率第32-34页
  2.5.2 陆、海交界杂波平均功率第34页
  2.5.3 杂波样本第34-36页
  2.5.4 与实测杂波比较第36-37页
 2.6 本章小节第37-38页
第三章 非线性滤波器设计第38-53页
 3.1 概述第38-40页
 3.2 K邻域滤波器及其应用第40-44页
  3.2.1 K邻域滤波器第40-41页
  3.2.2 K邻域滤波器在杂波预处理中的应用第41-44页
 3.3 形态滤波技术第44-48页
  3.3.1 形态滤波器第44-46页
  3.3.2 结构元素的设计与优化第46-48页
 3.4 塔形形态滤波器第48-52页
  3.4.1 塔形形态滤波器第49-50页
  3.4.2 塔形形态滤波器的实现与改进第50-52页
 3.5 本章小结第52-53页
第四章 杂波跟踪技术研究第53-69页
 4.1 概述第53页
 4.2 模糊C均值法第53-60页
  4.2.1 模糊C均值法第54-56页
  4.2.2 杂波跟踪中的图像分割第56-58页
  4.2.3 结果第58-60页
 4.3 局部熵法第60-67页
  4.3.1 图像的熵与局部熵第60-61页
  4.3.2 局部熵的滤波性能第61-64页
  4.3.3 杂波边缘提取(局部熵法)第64-67页
 4.4 结果比较第67-68页
 4.5 本章小结第68-69页
第五章 基于杂波跟踪的CFAR检测研究第69-84页
 5.1 非均匀杂波背景的CFAR检测器第69-73页
 5.2 杂波属性CFAR检测器第73-78页
  5.2.1 杂波属性CFAR检测器原理第73-75页
  5.2.2 分析与仿真第75-78页
 5.3 杂波结构单元CFAR检测器第78-83页
  5.3.1 结构元素CFAR检测器原理第78-80页
  5.3.2 分析与仿真第80-83页
 5.4 两种CFAR检测器比较第83页
 5.5 本章小节第83-84页
第六章 PD雷达解模糊研究第84-99页
 6.1 概述第84-85页
 6.2 聚类算法和相关器算法第85-89页
  6.2.1 聚类算法和滑窗相关器算法第85-86页
  6.2.2 滑窗相关器算法的分析第86-88页
  6.2.3 滑窗相关器算法特点第88-89页
 6.3 基于DSP实现的解模糊系统第89-93页
  6.3.1 采用的硬件结构体系第89-90页
  6.3.2 算法的高速实现第90-93页
 6.4 遗传算法在PD雷达解模糊中的应用第93-98页
  6.4.1 实数编码遗传算法及交叉策略第94-96页
  6.4.2 适应度函数第96-97页
  6.4.3 性能分析与结果第97-98页
 6.5 本章小结第98-99页
第七章 全文总结第99-101页
致谢第101-102页
在学期间的研究成果第102-103页
参考文献第103-110页

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