| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第17-27页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第17-18页 |
| 1.2 研究现状 | 第18-21页 |
| 1.2.1 基本积累方法 | 第18-19页 |
| 1.2.2 脉冲积累方法研究现状 | 第19-21页 |
| 1.2.3 小结 | 第21页 |
| 1.3 发展趋势分析 | 第21-24页 |
| 1.3.1 搜索思想 | 第22页 |
| 1.3.2 雷达信号空间处理维度 | 第22-23页 |
| 1.3.3 DBT与TBD的特征对比 | 第23-24页 |
| 1.4 论文结构与主要研究内容 | 第24-27页 |
| 第二章 分布式相参射频探测系统简介 | 第27-37页 |
| 2.1 基本内涵 | 第27-28页 |
| 2.2 阵列处理模型 | 第28页 |
| 2.3 阵列处理输出SNR提高因子 | 第28-31页 |
| 2.4 相控阵雷达阵列处理输出SNR提高因子 | 第31-32页 |
| 2.5 信号长时间积累问题 | 第32-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 DBT中信号长时间积累方法 | 第37-54页 |
| 3.1 走动产生机理及其补偿原理 | 第37-45页 |
| 3.1.1 距离走动和多普勒走动 | 第37-40页 |
| 3.1.2 走动补偿原理 | 第40-42页 |
| 3.1.3 三种补偿方式的递推性能 | 第42-43页 |
| 3.1.4 三种补偿方式的等价性证明 | 第43-45页 |
| 3.2 基于匹配滤波后走动补偿的信号长时间积累方法 | 第45-48页 |
| 3.2.1 Keystone变换距离走动补偿方法 | 第45-46页 |
| 3.2.2 解线性调频多普勒走动补偿方法 | 第46页 |
| 3.2.3 基于移位的时延信息补偿方法 | 第46-48页 |
| 3.3 基于匹配滤波器设计的信号长时间积累方法 | 第48-50页 |
| 3.3.1 基于二维匹配滤波器设计的方法 | 第48-49页 |
| 3.3.2 基于一维匹配滤波器设计的方法 | 第49-50页 |
| 3.4 仿真实验 | 第50-52页 |
| 3.5 四大类信号积累方法对比 | 第52-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 粒子滤波检测前跟踪方法 | 第54-72页 |
| 4.1 粒子滤波理论简介 | 第54-61页 |
| 4.1.1 跟踪问题的非线性贝叶斯框架 | 第54-56页 |
| 4.1.2 序贯重要度采样 | 第56-59页 |
| 4.1.3 重要度密度函数的选择 | 第59页 |
| 4.1.4 粒子退化及重采样 | 第59-60页 |
| 4.1.5 目标状态估计 | 第60页 |
| 4.1.6 SIR粒子滤波 | 第60-61页 |
| 4.2 基于粒子滤波的信号检测方法 | 第61-63页 |
| 4.3 基于粒子滤波的检测前跟踪方法 | 第63-68页 |
| 4.3.1 目标状态模型 | 第63-64页 |
| 4.3.2 目标量测模型 | 第64-65页 |
| 4.3.3 似然函数 | 第65-67页 |
| 4.3.4 粒子滤波检测前跟踪算法流程 | 第67-68页 |
| 4.4 仿真实验 | 第68-69页 |
| 4.5 数据级TBD与信号级TBD | 第69-71页 |
| 4.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 基于相参积累的粒子滤波检测前跟踪算法 | 第72-85页 |
| 5.1 径向匀速直线运动条件下模型建立 | 第72-74页 |
| 5.1.1 信号模型 | 第72-73页 |
| 5.1.2 状态模型 | 第73页 |
| 5.1.3 量测模型 | 第73-74页 |
| 5.2 基于相参积累的粒子滤波 | 第74-76页 |
| 5.3 检测器设计 | 第76-77页 |
| 5.4 径向匀加速直线运动条件下检测前跟踪 | 第77-78页 |
| 5.4.1 模型建立 | 第77-78页 |
| 5.4.2 基于相参积累的粒子滤波 | 第78页 |
| 5.4.3 检测器设计 | 第78页 |
| 5.5 仿真实验 | 第78-84页 |
| 5.5.1 参数设置 | 第78-80页 |
| 5.5.2 均方根误差 | 第80-82页 |
| 5.5.3 检测性能 | 第82-83页 |
| 5.5.4 四种算法性能对比 | 第83-84页 |
| 5.6 本章小结 | 第84-85页 |
| 第六章 基于匹配滤波器设计的粒子滤波检测前跟踪算法 | 第85-96页 |
| 6.1 径向匀速直线运动条件下模型建立 | 第85-86页 |
| 6.1.1 信号模型 | 第85页 |
| 6.1.2 状态模型 | 第85-86页 |
| 6.1.3 量测模型 | 第86页 |
| 6.2 粒子滤波器设计 | 第86-87页 |
| 6.3 基于匹配滤波器设计的相参积累检测器 | 第87-89页 |
| 6.4 径向匀加速直线运动条件下检测前跟踪 | 第89-90页 |
| 6.4.1 模型建立 | 第89页 |
| 6.4.2 粒子滤波器设计 | 第89页 |
| 6.4.3 检测器设计 | 第89-90页 |
| 6.5 仿真实验 | 第90-94页 |
| 6.5.1 参数设置 | 第90-91页 |
| 6.5.2 均方根误差 | 第91-92页 |
| 6.5.3 检测性能 | 第92-94页 |
| 6.5.4 两种算法性能对比 | 第94页 |
| 6.6 本章小结 | 第94-96页 |
| 第七章 结论 | 第96-99页 |
| 7.1 全文总结 | 第96-97页 |
| 7.2 工作展望 | 第97-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-105页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第105-106页 |