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基于空间谱估计的风廓线雷达数据处理研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-14页
   ·课题研究背景及其意义第9-10页
     ·课题研究背景第9页
     ·课题研究意义第9-10页
   ·风廓线雷达的发展及研究现状第10-12页
   ·课题来源第12页
   ·本文的主要工作和结构安排第12-14页
第二章 相控阵风廓线雷达系统第14-30页
   ·相控阵风廓线雷达及探测原理第14-18页
     ·相控阵风廓线雷达第14-15页
     ·探测原理第15-17页
     ·风廓线雷达基本工作方式第17-18页
   ·风廓线雷达数据格式简介第18-22页
   ·雷达回波信号机制及特点第22-23页
     ·雷达回波信号机制第22-23页
     ·雷达回波信号特点第23页
   ·风廓线雷达探测资料特点第23-24页
   ·相控阵风廓线雷达结构第24-26页
   ·风廓线雷达信号与数据处理系统第26-29页
     ·信号处理系统第26-28页
     ·数据处理系统第28-29页
   ·本章小结第29-30页
第三章 风廓线雷达数据处理理论基础第30-43页
   ·相参及非相参概述第30-31页
   ·回波信号处理第31页
   ·地物杂波抑制处理第31-32页
   ·多普勒现象第32-34页
   ·脉冲积累及脉冲对处理第34-35页
   ·傅立叶变换第35-36页
   ·抽样分析第36-40页
   ·大气湍流目标性质第40-41页
     ·湍流目标反射率特征第40页
     ·湍流目标相关特性第40-41页
   ·雷达信号的模糊函数及技术特点第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第四章 空间谱估计在风廓线雷达数据处理中应用第43-58页
   ·引言第43-44页
   ·经典频谱估计的算法第44-47页
   ·现代功率谱估计算法第47-49页
   ·各种改进的算法概述第49-50页
   ·探测数据背景第50-51页
   ·风廓线雷达谱估计第51-52页
     ·矩估计法第51页
     ·风廓线雷达经典的谱矩估计方法第51-52页
   ·最小方差的谱矩估计算法第52-54页
     ·最小方差算法第52-53页
     ·ARMA模型第53-54页
   ·基于最小方差的雷达谱估计实现第54-57页
     ·算法实现流程第54-55页
     ·运用探测数据分析与经典的方法仿真对比第55-57页
   ·本章小结第57-58页
第五章 极大似然估计及子空间拟合在数据处理中实现第58-78页
   ·引言第58页
   ·风廓线雷达信号与数据处理概述第58-62页
     ·信号处理的基本流程第58-62页
     ·数据处理目的及质量控制第62页
   ·极大似然估计算法描述第62-66页
     ·信号模型第63-64页
     ·极大似然估计第64-66页
   ·子空间拟合算法第66-71页
     ·信号子空间的拟合第67-68页
     ·噪声子空间拟合第68页
     ·极大似然估计及子空间拟合(MLE-SF)算法实现第68-71页
   ·极大似然及子空间拟合算法谱估计实现第71-74页
     ·算法谱估计实现流程第71-72页
     ·运用探测数据分析与经典的方法仿真对比第72-74页
   ·空间谱估计算法对比分析第74-77页
   ·本章小结第77-78页
第六章 总结与展望第78-80页
   ·本文工作总结第78-79页
   ·展望第79-80页
参考文献第80-84页
致谢第84-85页
附录一第85-95页
附录二第95页

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