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窄带组网雷达航迹贯序连接和目标匹配识别技术研究

摘要第4-7页
Abstract第7-10页
第1章 绪论第17-32页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第17-18页
    1.2 本文的相关工作第18-28页
        1.2.1 窄带雷达目标识别的历史与发展第18-19页
        1.2.2 GID的应用及坐标系的选择第19-21页
        1.2.3 窄带雷达的目标识别研究的关键问题及现状分析第21-28页
    1.3 本文主要研究内容第28-30页
    1.4 章节安排第30-32页
第2章 基于大地坐标系的组网雷达三维定位第32-56页
    2.1 引言第32-33页
    2.2 虚拟平面的建立第33-43页
        2.2.1 大地坐标转换第33-34页
        2.2.2 虚拟平面及其坐标系的确立第34-35页
        2.2.3 数据转换第35-39页
        2.2.4 坐标系变换第39-43页
    2.3 多站雷达三维定位算法第43-46页
        2.3.1 极小化误差法第43-44页
        2.3.2 改进的极小化误差法第44-45页
        2.3.3 置信度判断第45页
        2.3.4 算法的框图第45-46页
        2.3.5 虚拟平面的优势第46页
    2.4 雷达探测威力图辅助测高第46-49页
        2.4.1 单站雷达三维定位算法第47-48页
        2.4.2 两站雷达三维定位算法第48-49页
    2.5 仿真与分析第49-55页
        2.5.1 三模型高度量测的误差分析第49-51页
        2.5.2 多站雷达定位算法的精度分析第51-54页
        2.5.3 单站雷达测高算法的例子第54-55页
    2.6 本章小结第55-56页
第3章 非连续航迹的贯序连接第56-78页
    3.1 引言第56-57页
    3.2 幅度起伏引起的目标丢失重构处理第57-65页
        3.2.1 模型建立第57-58页
        3.2.2 改进的目标丢失速度谱重构算法第58-61页
        3.2.3 仿真和实测数据分析第61-65页
    3.3 地形遮蔽引起的非连续航迹贯序连接第65-72页
        3.3.1 盲跟踪算法第65-66页
        3.3.2 距离和时间门限的计算第66-68页
        3.3.3 盲跟踪点迹的修正第68-69页
        3.3.4 实测数据分析第69-72页
    3.4 组网雷达的航迹数据接力第72-76页
        3.4.1 数据转换第73页
        3.4.2 距离和时间门限的计算第73-74页
        3.4.3 实测数据分析第74-76页
    3.5 本章小结第76-78页
第4章 基于相关因子的雷达航迹匹配判决第78-89页
    4.1 引言第78页
    4.2 匹配算法的预处理第78-80页
        4.2.1 经验航段的初步选取第78-79页
        4.2.2 匹配点的选取第79-80页
    4.3 航迹匹配算法第80-83页
        4.3.1 因子的决定第80-81页
        4.3.2 相关度指标的定义及匹配准则第81-82页
        4.3.3 关联监控第82-83页
    4.4 仿真与分析第83-88页
    4.5 本章小结第88-89页
第5章 基于RCS时间序列的目标匹配识别第89-111页
    5.1 引言第89页
    5.2 获取RCS时间序列第89-91页
        5.2.1 计算RCS时间序列第90页
        5.2.2 选取RCS时间序列第90-91页
    5.3 基于经验模态分解的目标匹配识别算法第91-93页
        5.3.1 经验模态分解第91-92页
        5.3.2 目标匹配识别算法第92-93页
    5.4 仿真和实测数据分析第93-110页
        5.4.1 算法的有效性和稳定性验证第93-101页
        5.4.2 仿真数据库的建立第101-102页
        5.4.3 航迹匹配结果分析第102-103页
        5.4.4 目标识别结果分析第103-110页
    5.5 本章小结第110-111页
结论第111-114页
参考文献第114-124页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第124-126页
致谢第126-127页
个人简历第127页

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