一、用DSP实现的高精度雷达目标自动检测录取系统（论文文献综述）
武卯泉[1]（2021）在《陆基三坐标“低慢小”目标自动检测系统的研发》文中进行了进一步梳理"低慢小"目标是指在低空或者超低空领域飞行速度较慢的小型飞行目标,目前,在国内外对这类目标探测技术有光电、无线电侦测、声学、雷达等。采用高精度雷达准确探测、不明飞行物疑似分析、确定跟踪、锁定、反制各类无人机的技术路线研制了一款便携式、多用途陆基三坐标"低慢小"目标自动检测系统。系统由支撑部分、天线部分和与上位机连接的接口设备组成。天线部分包括天线罩、平面阵列天线、频率综合模块、全固态收发模块、信号处理器、二次电源以及伺服驱动器;接口设备包括供电单元和终端显控单元。通过部署和测试,所研制的监视雷达具有较优异的"低慢小"目标探测性能,且已经完成产品定型及部分站点的试装,具备较为真实的实测效果及用户反馈。
王翀[2]（2019）在《车路协同环境下的高速公路匝道区域控制关键技术研究》文中研究指明随着我国社会经济的快速发展以及交通需求的持续增加,道路拥堵,交通安全,环境污染,运输效率低下等问题日益突出。多项研究表明,入口匝道附近的区域是高速公路的瓶颈和事故易发地段。若不对该区域进行控制,极易导致交通拥堵与事故,使高速公路的交通环境进一步恶化,降低路网交通的整体效益。现有的主动交通管控方法,包括可变限速控制和匝道控制方法,能够对匝道瓶颈区的交通流起到明显的调节作用,是缓解高速公路拥堵最有效的控制方式。目前,上述方法主要通过模型预测控制或反馈式控制对交通流进行优化。模型预测控制能够预测交通状态并提前进行控制,但是对建模的精度要求比较高,较难在工程实践中运用。反馈式控制不依赖于模型,但是有滞后性并可能增加交通流的波动。强化学习近年来成为交通领域的研究热点,如果把强化学习和交通主动管理策略相结合,可以使交通控制效果明显提升。但是目前基于强化学习的交通控制研究仍较为初步,只能解决局部优化控制问题。另一方面,车路协同技术作为一种新兴的ITS（Intelligent Transportation System）技术,近年来受到世界各国学者的广泛重视。通过该技术能实时获取更精确稳定的实时宏观交通数据,能保证车辆能按照控制指令行驶,因此可以明显改善控制效率。但到目前为止,和车路协同技术有关的研究主要集中在微观层面（以单车或小范围车队为研究对象）,尚无宏观角度方面的研究。本文尝试将上述技术集成为一个智能控制系统,对一个典型匝道区域（包含主线和出入口匝道）内的交通流进行管控,以达到优化交通流的目的。本论文在现有的理论和实践经验的基础上,将车路协同技术、强化学习技术、可变限速控制技术、匝道控制技术作为匝道区域控制的关键技术展开研究,并将它们整合成一个面向高速公路匝道区域的综合交通控制系统,以提高道路的通行效率以及安全性。该系统包括路侧系统和车辆系统。路侧系统能够采集道路上行驶车辆的交通信息、估计道路交通状态、并通过可变限速和入口匝道的协同控制保障匝道区域内的交通流运行平稳、有序、高效。车辆系统将车辆的实时位置和速度发送给路侧系统,同时保障路侧系统返回的控制指令能准确执行。最后,本文通过计算机仿真技术对该控制系统开发实现,并对控制效果进行评估。具体而言,论文从以下几个方面展开研究:首先,提出一种具有实际应用价值的车路协同控制系统。该系统通过可变限速控制和入口匝道控制对交通流进行调节。该系统具有以下优势:（1）系统为闭环控制系统,可以及时准确的获取路段信息并实施有针对性的控制。车辆将实时数据发送给路侧控制系统,路侧控制系统将车辆数据集计为路段交通状态,生成相应的交通控制指令并传递给车辆,车辆通过车载设备保障控制命令的执行。（2）系统为分布式控制系统。系统中的各控制单元通过相互协作进行交通控制,没有中心控制器。分布式系统基于“去中心化”的设计思路,因此,控制所需的计算量较小,系统单元部署灵活,结构简单,控制的鲁棒性较强。其次,本文在开源微观交通仿真软件MOTUS的基础上,通过二次开发实现了上述控制系统的原型,通过仿真验证了系统的控制效果。仿真软件包括基于微观交通流模型的驾驶员行为仿真模块,基于Google KML文件的地图生城模块,交通状态提取模块,控制模块,二维动画显示模块,文件导出模块等。软件能够根据Google地图建立准确的道路网络,模拟出较为真实合理的车路协同环境,并且能够将结果导入MATLAB中做进一步的分析。第三,论文提出了适用于车路协同环境的多智能体强化学习控制技术。现有的强化学习控制技术以单智能体的控制为主,缺乏多智能体之间的相互协同,区域控制效果较差。本文提出了一种多智能体协同控制算法,该算法主要用于主线可变限速协同控制,也可以辅助主线和匝道的协同控制,能够起到较好的控制效果。在匝道控制和主线的协同控制方面,论文采用匝道控制优先,可变限速控制协同的策略,在保证控制系统本身对高速公路交通流影响最小的前提下,提升道路交通流的通行效率。此外,论文根据“潜在碰撞时间”提出了一种交通安全性评价函数,将该函数作为控制目标够有效地维持匝道区域内的交通流稳定。最后,论文分析了单独使用主线限速控制策略、入口匝道控制策略以及主线和匝道协同控制策略三种方案的控制效果,并分别进行仿真研究。仿真分析了不同策略下的总旅行时间、总停车次数,相邻速度差等指标,对控制效果进行了定量评价,以确定通行效率和安全性较好的控制方案。仿真结果表明,本文所提出的控制系统能够明显的改善匝道区域交通流的通行效率,显着减少主线路段间的速度差,使瓶颈区的交通流变化更稳定,并且能显着减少瓶颈路段在拥堵时段的走停现象。
万尧[3]（2017）在《多雷达数据分析与评估系统》文中研究表明随着目标数量日益增加的今天,单传感器所能够提供的信息已经不能满足现在的需求,已经逐渐被多传感器所替代,而多传感器带来的大数据让多雷达数据分析成为了热点。本文所研究的重点也在此处,在雷达领域,通过分析数据从而对信息进行检测、结合、关联、估计和组合以获得飞机准确的状态估计和身份估计,这就是数据融合。现有的数据融合中往往面临以下问题:因环境干扰而无法准确跟踪以及缺乏系统性能评估。以解决以上问题为目标,设计并实现了一个基于非合作目标（即没有GPS辅助的目标定位）的多传感器数据分析与评估系统。在此系统中,包括了关联/滤波,状态/身份估计（位置、属性）与系统评估。为了使目标状态在嘈杂环境中的精确度进一步增加,研究对比了不同方式的系统误差评估,做了结合式的关联预处理;对比改进了不同环境下的滤波效果;为了提升关联准确性,研究对比了不同情景下的关联效果,并堆关联算法进行了改进;这些改进可提高目标在复杂环境中的目标跟踪（状态/身份）的精确度;此外,在评估模块中对评估指标进行了筛选,并设计了评估指标的评估算法,通过数据来源的不同把评估指标分类到雷达数据和融合数据两类,从而完成对两类数据的评估。本文通过改进雷达系统误差的预估以及数据融合算法来提升跟踪精度,增加系统评估模块来评测当前系统的性能,也给通过机器学习算法缩减误差的方法（此方法基于合作目标）提供了接口。
陈福喜[4]（2016）在《船用雷达ARPA数据精度算法研究》文中指出船用雷达ARPA功能用于船舶避碰报警,其可靠性和精确性直接关系到船舶交通的安全。本文主要针对ARPA算法在数据精度上的分析,在现有的ARPA算法基础上加以改进,提高ARPA数据的精度。从而进一步提高船用雷达的ARPA性能。本文第一部分首先对船用雷达ARPA功能和作用简单介绍,然后对现有的ARPA算法进行分析,阐述ARPA算法数据处理流程,并对于一些相关技术进行说明。接着详细分析数据处理过程中的误差。第一,追踪误差,在对目标追踪过程中出现目标丢失和误跟踪情况。第二,航迹误差,一方面在获取目标过程中出现航迹点的偏差,另一方面在目标机动情况下航迹偏差。本文第二部分,是针对以上误差提出相应的解决措施。首先对于目标丢失和误跟踪,文中采用更先进的波门算法以提高对目标追踪的准确性。然后对于测量点的偏移采取滤波处理。具体内容包括建立符合现有误差的测量点数学模型,结合均方滤波和α-β滤波等算法实现对航迹,航向和航速的平滑滤波。本文第三部分是对改进算法的精度验证。精度验证包括两个部分,一方面采用MATLAB仿真软件对算法分析,另一方面是利用雷达模拟器模拟船舶运行,并对改进前后的ARPA功能分别测试,根据测量数据分析精度优化效果。最终得出本论文对于ARPA数据的精度做出非常好的优化,船用雷达的ARPA性能更加准确可靠,在船舶的交通安全中启到了重要作用。
杨宝森[5]（2013）在《雷达目标信号检测的研究》文中研究指明随着航运业的高速发展,船舶在海上航行的安全性变得越来越重要。而海况的复杂性日益增大,为了确保船舶航行的安全性,对航海雷达的目标检测性能提出了更高的要求,这需要研发更高效的目标检测算法应用到航海雷达系统中,进而提高航海雷达在复杂条件下的弱目标检测能力。为此,本论文研究航海雷达杂波环境下弱信号检测的课题具有实际应用意义。根据信号统计检测的能量原理,本文的研究主要采用两种方法,以更充分地利用信号回波的能量,一是在窄脉冲下,大幅提高脉冲重复频率,在保持距离高分辨率的同时,以增加信号积累检测可利用的能量；二是利用多扫描相关,在更长的时间中基于目标的动态相关性积累更多的信号能量。本文针对航海雷达信号的非相参积累检测,分析了滑窗检测器和双极点滤波器的检测性能,进而提出在雷达磁控管一定的平均功率的约束条件下,利用高重复频率及其高的脉冲可积累数,提高目标检测性能；而保持高的距离分辨率,有利于雷达系统的目标辨别能力。同时本文也给出了高脉冲重复频率下对测距模糊的解决方案。多次扫描回波点迹的相关性来自于目标的动态特性,特别是在强杂波环境下,这种动态特性是一种辨别目标的有效信息,从而更有效地在杂波与目标模式辨识的意义上充分利用能量原理,进一步提高目标检测性能。本文讨论了直观法、逻辑法、传统Hough变换法、基于逻辑的改进的Hough变换法等四种确定目标轨迹方法,分析了量测噪声对目标轨迹判别的影响,并用匀速直线运动模型分别在低信噪比和高信噪比下对传统Hough变换法和基于逻辑的改进的Hough变换法进行了仿真实验论证。本文的算法在SDZ616硬件平台上对FAR-2827航海雷达的实测信号进行了实验,通过在DSP上进行嵌入式软件编程实现检测算法,然后在CCS软件平台上和雷达终端显示器上显示了滑窗检测器输出的效果,取得了预计的效果。
郑天明[6]（2012）在《船舶智能监控导航技术研究》文中研究表明目前，船用电子设备相对独立，各产品的功能应用无法得到统一，各终端产品数据利用率低。随着国际海事组织和国内外船舶监管部门对船舶航行安全性的日益重视，船舶驾驶者对船舶电子产品高性价比、高可靠性的要求逐步提高，对船舶导航监控的智能化、综合化应用的要求越来越高，正推动着船舶电子产品技术朝数字化、自动化、集成化、智能化和综合化的方向发展。船舶导航监控产品的技术由单产品技术逐渐向系统化、网络化发展是当前船舶电子发展的趋势，特别是类似综合监控导航这类功能强大，技术复杂的系统。由于系统中各子系统间要不断的进行数据交换，因此信息的传输途径非常重要。如何利用现有的船用监控、导航、通信设备和网络技术，构建一个智能化的、综合性的、高可靠性的船舶智能监控导航平台产品，是全世界共同面对的课题。本文主要工作如下：（1）总结现阶段船用电子产品的现状，结合国际海事组织的要求和船用设备相关技术，提出了船舶智能监控导航系统的构想。（2）结合现有船用设备情况，从系统功能的实现出发，对系统整体进行规划组建；提出了系统的总体设计方案和导航、动态监控两个子系统的设计思路。（3）提出硬件电路设计电路原理，优化系统功能，分析关键技术的原理对系统性能提升的作用以及所解决的实际应用问题。（4）针对系统的功能、技术应用效果进行测试分析，总结分析测试结果。（5）提出了系统扩展应用的方向和船舶电子智能监控导航技术的发展设想。
杜芳磊[7]（2012）在《训练模拟器雷达模拟技术的研究》文中认为目前，将训练模拟器用于系统研究和操作训练已成为航海导航装备发展的必然趋势。本文设计的雷达模拟系统是气垫船训练模拟器的一部分，不仅可以使用在航海教学和船员培训中，还可以在雷达系统的分析、信号处理以及各种雷达数据处理理论的研究中得到进一步的应用。首先，对雷达目标和雷达工作环境进行了数学建模。依据雷达原理推导出目标视频信号的数学模型，该模型包含了雷达视频信号的主要参量，并对这些参量分别进行建模。目标模型主要包括目标的运动、距离、方位和回波幅度四个特性，对于目标和本船（气垫船）的运动进行建模分析，从而得到目标的运动、距离和方位三个要素，回波幅度是由船舶的雷达截面积来决定的。环境模型主要包括海杂波、雨雪杂波和内部噪声模型。本文主要推导并建立了相关瑞利（Rayleigh;RL）分布、对数正态（Log-Normal;LN）分布、韦布尔（Weibull;WB）分布和K分布数学模型来模拟不同海况下的海杂波；建立了相关瑞利分布模型来模拟雨雪杂波；建立了非相关瑞利分布模型来模拟雷达内部噪声。另外，本文对雷达的信号处理和数据处理也进行了初步探讨，用以模拟雷达系统的功能，主要采用噪声恒虚警处理和杂波恒虚警处理两种方法来达到恒虚警的目的，并采用了基于模糊自适应的卡尔曼滤波算法来完成雷达的目标跟踪。然后，根据建立的数学模型，设计了雷达模拟系统的结构，结合GDI+技术在VC++6.0界面上进行仿真，实现了上述算法，产生雷达回波信号并动态的仿真生成雷达回波视频图像。雷达模拟系统采用模块化分布式设计方法，分为教练机和用户机两部分，通过TCP/IP协议进行通信，并可根据训练需求进行软件设置，模拟航海雷达的各种功能。根据航海雷达的实际功能要求，解决了坐标转换、余辉显示等关键问题，仿真雷达的光栅扫描界面，可产生并显示目标回波、海杂波、雨雪杂波、内部噪声等回波信号，将目标船舶与静态电子海图叠加显示在雷达模拟机显示控制界面终端上，并可以通过人机交互界面完成雷达控制操作。
丁拉拉[8]（2011）在《航海雷达中频信号的数字化接收和滤波处理》文中研究指明目前,国内外航海雷达和交管雷达大都采用非相参脉冲体制,处理手段多是在视频段和显示终端采用数字处理技术,使目标检测和动目标跟踪的性能方面得到了改善,在一定程度上增强了雷达信息的显示功能；但是由于数字化处理技术的运用主要集中在雷达回波信息的视频段,使得对海杂波的抑制,相关积累信噪比的提高,目标特性的识别能力等方面受到了限制。本文在交通部基础应用研究项目“航海雷达中频信号数字处理方法的研究”（项目编号：2007329225010）的资助下,主要设计实现了一种以FPGA和DSP为硬件平台的航海雷达中频信号数字化接收和信号检测的通用处理方案。文中针对航海雷达信号的中频特性展开了广泛而深入的研究,重点分析了航海雷达信号的中频数字化接收技术和雷达信号检测技术,在硬件平台上实现了雷达中频信号的数字下变频接收和传统模拟雷达信号处理机中目标特征提取及信号检测的部分功能,并对所讨论的算法进行了大量的软件仿真、硬件测试和理论分析。雷达中频信号数字化接收部分：分析了软件无线电数字接收机的基本结构、通带信号数字采样理论、数字下变频各个子模块的算法研究,并对非相参雷达的信号特性进行了相应的分析和讨论,最后指出了基于ISE/Modelsim/Matlab的联合仿真技术的一般开发方法,给出了数字下变频的硬件实现的具体过程：数控振荡器的设计、数字混频、数字滤波器和数字抽取的实现。非相参雷达信号检测部分：主要研究了航海雷达的信号检测问题,并在FPGA硬件平台上验证了雷达信号检测算法。自相关技术能够有效地提高弱小信号的检测性能,通过自相关处理,被噪声淹没的小信号幅值能突显出来,解决了低信噪比条件下的目标提取问题；通过滑窗积累,能有效提高雷达回波信号的信噪比,改善接收机的灵敏度；恒虚警检测能够保持在恒定虚警率下降低噪声背景的干扰,提供自适应的判决阈值。
李淼[9]（2009）在《基于小波变换的雷达信号采集与处理方法研究》文中指出在末制导雷达对海试验及电子对抗试验中,雷达视频信号的采集、降噪、传输和记录是一个重要的组成部分。而目前以模拟方式对雷达信号进行的采集、降噪、传输和记录存在着降噪效果不好、存储数据量大的问题。针对上述问题,本设计利用FPGA和DSP芯片,结合小波理论,设计了一个数字化的雷达原始信号采集、处理和压缩系统,并对其进行了具体设计和讨论。设计主要包括三部分:雷达视频信号的采集、杂波抑制以及信号的压缩。在硬件结构上,设计采用适配器电路完成信号的采集,通过FPGA完成信号的简单预处理,利用DSP实现杂波抑制处理,而视频信号压缩由工控机来完成。本文在理论方法上主要涉及两个方面:对视频信号的杂波抑制,由于基于小波变换的杂波抑制方法对雷达信号的各种杂波都具有很好的抑制能力,在不损失目标分辨率的情况下,能有效地抑制雷达杂波的尖峰成份,通过仿真比对,设计选用了降样算法下尺度4的Haar小波进行杂波抑制,并给出了理论分析和试验仿真结果。对视频信号的压缩,采用小波变换和熵编码结合的方式予以实现。利用小波变换的高性能时频特性,可以较好的抑制高频噪声信号,降低数据的熵和能量对数,同时对回波信号的损失较小。设计选用Bior3.3小波进行小波分解和重构,通过熵编码确定的游码与原码相结合的方式,实现了雷达视频信号的压缩,并给出了雷达失真度分析和压缩比。通过上述方法,可以较好的实现末制导雷达在对海试验时视频信号的杂波降噪和压缩,更加有效的判读目标和长时间存储视频信号。
王建林[10]（2008）在《基于DSP的雷达信息录取系统》文中研究指明超大规模集成电路技术的发展,特别是高性能数字信号处理器（DSP）架构的提升和大规模可编程逻辑器件的出现,为雷达信号的数字化处理带来了新的突破。本文以VTS系统关键技术的研究为背景,对基于DSP的雷达信息录取系统做了设计和实现,该系统采用了SD7541A高速DSP处理板构成系统的硬件核心平台,通过DSP软件编程实现雷达显示信息和跟踪信息提取的优化设计。由于SD7541A板集成了高速A/D、高性能TMS320C6416DSP和FPGA等器件,因而使基于DSP雷达信息录取系统的设计更侧重于软件编程。利用DSP软件编程实现雷达信息处理可以适应处理参数的动态变更,从而对处理过程实现灵活控制,大大提高了设计的灵活性、兼容性和可升级能力,缩短了研发周期。雷达信息录取系统的设计主要包括三部分:雷达信号的数字化采集、视频信息和目标信息的录取以及基于PC机的目标显示和跟踪。雷达信息录取过程首先利用信息采集板中的高速A/D进行雷达视频信号的数字化采集,在获取了雷达目标回波数据后,利用DSP强大的数据处理能力,完成雷达回波的杂波抑制,然后采用相关或邻域检测方法实现信息录取,最后将录取到的视频信息和目标信息两个数据文件通过PCI总线传输到PC机终端实现雷达图像的显示和目标的跟踪处理。本文简单分析了系统硬件平台的资源和构成框架,重点研究了雷达信息录取处理的邻域检测方法,深入探讨了基于DSP/BIOS实时操作系统的软件设计和优化,并通过显示终端实现了实验测试和分析。实验结果表明,基于高性能DSP通用硬件处理平台SD7541A,采用高效的信息录取方法,通过DSP软件的优化设计很好地完成了雷达信息录取处理。
二、用DSP实现的高精度雷达目标自动检测录取系统（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、用DSP实现的高精度雷达目标自动检测录取系统（论文提纲范文）
（1）陆基三坐标“低慢小”目标自动检测系统的研发（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 “低慢小”目标自动检测系统结构设计 |
| 1.1 总体设计 |
| 1.2 天馈线分系统 |
| 1.3 收发系统 |
| 1.4 信号处理器 |
| 1.5 伺服驱动器 |
| 1.6 雷达遥控终端 |
| 1.7 定位定向设备 |
| 1.8 电磁兼容性设计 |
| 2 系统检测所能达到的技术指标 |
| 2.1 工作频率 |
| 2.2 威力范围 |
| 2.3 探测精度(误差) |
| 2.4 分辨力 |
| 2.5 可靠性与维修性 |
| 2.6 环境适应性 |
| 2.7 连续工作时间 |
| 3 结论 |
（2）车路协同环境下的高速公路匝道区域控制关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.1.1 立题背景 |
| 1.1.2 立题意义 |
| 1.2 研究目标和内容 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.2.3 论文的研究步骤与技术路线 |
| 第二章 国内外研究和应用现状评述 |
| 2.1 车路协同系统及关键技术研究 |
| 2.1.1 国外车路协同系统及关键技术研究 |
| 2.1.2 国内车路协同系统及关键技术研究 |
| 2.2 在线交通状态估计方法研究 |
| 2.3 可变限速控制策略研究 |
| 2.3.1 经典的可变限速控制策略 |
| 2.3.2 基于车路协同的可变限速控制策略 |
| 2.3.3 基于强化学习的可变限速控制策略 |
| 2.4 匝道控制策略研究 |
| 2.4.1 经典的匝道控制策略 |
| 2.4.2 基于车路协同的匝道控制策略 |
| 2.4.3 基于强化学习的匝道控制策略 |
| 2.5 交通仿真软件综述 |
| 2.5.1 商业交通仿真软件 |
| 2.5.2 开源交通仿真软件 |
| 2.6 研究现状总结及分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于车路协同的匝道区域控制与仿真 |
| 3.1 基于车路协同的匝道区域控制系统整体设计 |
| 3.1.1 高速路主线控制系统设计 |
| 3.1.2 入口匝道控制系统设计 |
| 3.1.3 网联自动车辆控制系统设计 |
| 3.1.4 基于现有的高速公路交通检测器与控制器的控制系统设计 |
| 3.2 基于车路协同的匝道区域控制系统仿真软件的实现 |
| 3.2.1 车路协同控制系统仿真软件的总体结构设计 |
| 3.2.2 车路协同控制系统仿真软件的输入输出 |
| 3.2.3 路侧控制系统的仿真实现 |
| 3.3 车辆跟驰与换道行为的微观交通模型 |
| 3.3.1 IDM+跟驰模型 |
| 3.3.2 LMRS换道模型 |
| 3.3.3 模型调参方法 |
| 3.3.4 微观交通流仿真执行流程及结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于并行计算和改进卡尔曼滤波算法的实时交通状态估计 |
| 4.1 实时交通状态估计模块总体设计 |
| 4.1.1 实时交通状态估计模块的作用 |
| 4.1.2 基于并行计算的实时交通状态估计方法 |
| 4.1.3 数据一致化处理方法 |
| 4.2 基于宏观交通流模型的实时交通状态估计 |
| 4.2.1 高速公路路段宏观交通流建模 |
| 4.2.2 基于遗传算法在线参数校正的宏观交通流模型估计算法 |
| 4.2.3 基于交通模型的交通状态估计效果分析 |
| 4.3 基于改进卡尔曼滤波算法的实时交通状态估计 |
| 4.3.1 卡尔曼滤波算法在交通状态估计中的应用 |
| 4.3.2 基于自适应平滑算法的观测数据估计 |
| 4.3.3 基于改进的卡尔曼滤波算法的实时交通状态估计 |
| 4.4 交通状态估计结果仿真及分析 |
| 4.4.1 数值仿真环境 |
| 4.4.2 改进的卡尔曼滤波算法效果分析 |
| 4.4.3 和扩展卡尔曼滤波算法的比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于强化学习的车路协同可变限速控制 |
| 5.1 强化学习与可变限速控制 |
| 5.1.1 马尔科夫决策过程 |
| 5.1.2 基于单智能体强化学习的可变限速控制方法 |
| 5.1.3 多智能体强化学习策略 |
| 5.2 基于多智能体强化学习的可变限速控制策略 |
| 5.2.1 基于多智能体强化学习的可变限速控制策略设计 |
| 5.2.2 DQL算法的价值函数和行为选择策略 |
| 5.2.3 DQL算法的状态空间和奖励函数 |
| 5.2.4 速度变化限制模块的实现 |
| 5.3 可变限速控制策略的仿真评价与分析 |
| 5.3.1 仿真环境搭建 |
| 5.3.2 仿真结果评价与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于强化学习的主线和匝道协同控制 |
| 6.1 主线匝道协同控制对交通流的影响机理 |
| 6.1.1 匝道控制对交通流的影响 |
| 6.1.2 主线匝道协同控制策略对交通流的影响 |
| 6.2 反馈式主线匝道协同控制系统 |
| 6.3 基于强化学习的主线匝道协同控制策略 |
| 6.3.1 主线匝道协同控制策略框架 |
| 6.3.2 基于通行效率改善的强化学习匝道控制方法 |
| 6.3.3 基于RBF神经网络实时参数优化的可变限速协同控制方法 |
| 6.4 主线匝道联合控制策略的仿真评价 |
| 6.4.1 仿真环境搭建 |
| 6.4.2 仿真结果评价与分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 论文研究工作总结 |
| 7.2 论文创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
（3）多雷达数据分析与评估系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究的内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 多雷达数据分析与评估系统的需求分析 |
| 2.1 系统总体需求 |
| 2.2 系统数据分析的需求 |
| 2.2.1 数据分析的功能需求 |
| 2.2.2 数据分析的性能需求 |
| 2.3 系统数据评估的需求 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 多雷达数据分析与评估系统的设计 |
| 3.1 系统的组成结构 |
| 3.2 数据分析模块 |
| 3.2.1 关联预处理 |
| 3.2.2 雷达系统误差估计 |
| 3.2.3 航迹关联 |
| 3.2.4 综合滤波 |
| 3.3 数据评估模块 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 多雷达数据分析与评估系统的实现 |
| 4.1 雷达的系统误差估计 |
| 4.1.1 算法原理 |
| 4.1.2 算法分析与改进 |
| 4.1.3 试验仿真 |
| 4.2 数据关联前的预处理 |
| 4.2.1 动态分区 |
| 4.2.2 试验仿真 |
| 4.3 传感器级的航迹融合 |
| 4.3.1 关联算法的分析与改进 |
| 4.3.2 滤波算法的分析与改进 |
| 4.3.3 试验仿真 |
| 4.4 评估模块的实现 |
| 4.4.1 评估指标的初步设定 |
| 4.4.2 评估指标的筛选 |
| 4.4.3 雷达原始数据评估 |
| 4.4.4 融合数据评估 |
| 4.4.5 系统评估策略 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 系统测试流程 |
| 5.2 系统数据分析模块的测试 |
| 5.3 数据评估模块的测试 |
| 5.3.1 数据评估指标 |
| 5.3.2 插件与数据评估模块的交互 |
| 5.3.3 数据管理 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）船用雷达ARPA数据精度算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外的研究现状及分析 |
| 1.3 发展趋势 |
| 1.4 本文研究内容与论文结构 |
| 1.4.1 本文研究内容 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 第二章 ARPA简介 |
| 2.1 ARPA发展历史 |
| 2.2 ARPA系统组成和工作原理 |
| 2.2.1 系统组成 |
| 2.2.2 工作原理 |
| 2.3 ARPA的基本功能 |
| 2.3.1 目标录取功能 |
| 2.3.2 自动跟踪功能 |
| 2.3.3 目标运动状态 |
| 2.3.4 报警功能 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 算法分析 |
| 3.1 ARPA算法流程 |
| 3.1.1 雷达图像预处理 |
| 3.1.2 目标追踪 |
| 3.1.3 参数计算 |
| 3.2 经典ARPA误差 |
| 3.2.1 算法误差 |
| 3.2.2 固有误差 |
| 3.3 误差解决思路 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 误差优化方案 |
| 4.1 数据关联方式优化 |
| 4.1.1 波门简介 |
| 4.1.2 常用波门形式 |
| 4.1.3 波门量化 |
| 4.1.4 波门中心点量测 |
| 4.1.5 波门与量程匹配及效果 |
| 4.2 航迹滤波算法优化 |
| 4.2.1 均值滤波 |
| 4.2.2 卡尔曼滤波 |
| 4.2.3 α-β滤波 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 精度验证 |
| 5.1 Matlab简介 |
| 5.2 仿真算法对比 |
| 5.2.1 直线仿真对比 |
| 5.2.2 曲线滤波对比 |
| 5.3 雷达模拟器 |
| 5.4 模拟数据比较 |
| 5.4.1 验证平台 |
| 5.4.2 精度分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 大摘要 |
（5）雷达目标信号检测的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 雷达目标检测技术发展历程 |
| 1.3 雷达弱目标检测技术面临的问题 |
| 1.4 DSP的发展情况 |
| 1.5 DSP在雷达目标检测技术中的应用 |
| 1.6 本论文研究内容和结构安排 |
| 1.7 本章小结 |
| 第2章 雷达目标检测 |
| 2.1 雷达探测原理 |
| 2.1.1 雷达作用距离 |
| 2.1.2 雷达距离分辨力 |
| 2.1.3 最小可检测信号 |
| 2.2 雷达探测性能分析 |
| 2.2.1 检测概率和虚警概率 |
| 2.2.2 脉冲积累检测 |
| 2.3 多脉冲积累对检测性能的改善 |
| 2.3.1 多脉冲积累对检测概率的影响 |
| 2.3.2 多周期脉冲积累对信噪比的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 雷达目标积累检测基本方法 |
| 3.1 航海雷达信号检测基本方法 |
| 3.1.1 二进制积累器 |
| 3.1.2 滑窗检测器 |
| 3.1.3 双极点滤波器 |
| 3.2 高脉冲重复频率造成雷达测距模糊的问题 |
| 3.2.1 雷达测距产生模糊的原因 |
| 3.2.2 解决雷达距离模糊 |
| 3.3 解决雷达距离模糊具体方法 |
| 3.3.1 中国余数定理 |
| 3.3.2 余差查表法 |
| 3.4 解距离模糊问题中的遮挡问题 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 雷达目标检测中回波点迹的相关处理 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 雷达目标点迹处理 |
| 4.2.1 点迹位置相关的门限检测 |
| 4.2.2 相关检测的点迹凝聚 |
| 4.3 确定目标轨迹传统方法 |
| 4.3.1 直观法 |
| 4.3.2 逻辑法 |
| 4.4 运用Hough变换解决确定目标轨迹的方法 |
| 4.4.1 传统Hough变换 |
| 4.4.2 基于逻辑的改进的Hough变换 |
| 4.5 仿真分析 |
| 4.5.1 四种轨迹判断方法的性能分析 |
| 4.5.2 传统Hough变换、改进的Hough变换对轨迹判别的仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于DSP的雷达目标信号检测 |
| 5.1 实验系统介绍 |
| 5.1.1 实验平台主要技术指标 |
| 5.1.2 系统工作原理 |
| 5.2 系统软件设计 |
| 5.2.1 CCS简介 |
| 5.2.2 软件设计流程 |
| 5.2.3 实验效果 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究生履历 |
（6）船舶智能监控导航技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 船舶智能监控导航技术研究的意义 |
| 1.2.1 对科技进步的意义 |
| 1.2.2 对社会经济发展的意义 |
| 1.3 论文研究方法 |
| 1.4 论文的组织 |
| 第二章 总体设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统目标 |
| 2.3 系统设计 |
| 2.3.1 系统功能 |
| 2.3.2 系统构成 |
| 2.4 子系统设计 |
| 2.4.1 船舶导航子系统 |
| 2.4.2 船舶动态监控子系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 船舶导航子系统关键技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 船舶导航子系统关键技术 |
| 3.2.1 ENC 数据模型与显示技术 |
| 3.2.2 基于 kalman 滤波算法的船位检测技术 |
| 3.2.3 基于 LOG 算子的雷达图像边界提取算法 |
| 3.2.4 坐标投影变换技术 |
| 3.2.5 基于 real COM 技术的数据融合技术 |
| 3.2.6 hausdorff 算法与航迹推算 |
| 3.2.7 曲线计划航线设计和距离优化航向算法 |
| 3.2.8 海浪雨雪杂波抑制 |
| 3.2.9 结合小波变换和自修正卡尔曼（Kalman）跟踪滤波技术 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 船舶航行动态监控子系统关键技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 船舶航行动态监控子系统关键技术 |
| 4.2.1 高速 VHF 无线数据电台设计 |
| 4.2.2 SOTDMA 和 CSTDMA 技术 |
| 4.2.3 自适应图像压缩算法和基于音频混合板的音频采集技术 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 系统功能测试及应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 雷达边界提取测试 |
| 5.3 曲线航行设计测试 |
| 5.4 海浪抑制测试 |
| 5.5 VHF 无线电台功能测试 |
| 5.6 CSTDMA 测试 |
| 5.7 船舶智能监控导航系统总体指标 |
| 5.8 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（7）训练模拟器雷达模拟技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究目的和意义 |
| 1.2 国内外雷达模拟技术的研究现状 |
| 1.2.1 国外雷达模拟技术发展现状 |
| 1.2.2 国内雷达模拟技术发展现状 |
| 1.3 论文的主要内容和章节安排 |
| 第2章 训练模拟器雷达模拟系统设计 |
| 2.1 训练模拟器雷达模拟系统方案设计 |
| 2.1.1 训练模拟器雷达模拟系统实现方法 |
| 2.1.2 训练模拟器雷达模拟系统结构组成 |
| 2.1.3 训练模拟器雷达模拟系统框图 |
| 2.2 系统模块介绍 |
| 2.2.1 主控计算机 |
| 2.2.2 雷达模拟机 |
| 2.3 主控计算机的工作原理与软件实现 |
| 2.3.1 参数输入模块 |
| 2.3.2 船舶模型解算模块 |
| 2.3.3 数据传输模块 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 训练模拟器雷达回波信号的模拟 |
| 3.1 雷达目标模拟 |
| 3.1.1 雷达目标回波信号 |
| 3.1.2 目标的运动 |
| 3.1.3 目标的距离和方位 |
| 3.1.4 目标的回波幅度 |
| 3.1.5 目标模拟的计算机实现 |
| 3.2 海杂波模拟 |
| 3.2.1 海杂波幅度分布特性 |
| 3.2.2 海杂波功率谱的确定 |
| 3.2.3 海杂波模拟的计算机仿真 |
| 3.3 雨雪杂波模拟 |
| 3.4 噪声模拟 |
| 3.4.1 接收机内部噪声数学模型的建立 |
| 3.4.2 计算机模拟生成内部噪声 |
| 3.5 雷达回波信号综合仿真 |
| 3.6 恒虚警处理(CFAR) |
| 3.6.1 噪声恒虚警处理 |
| 3.6.2 杂波恒虚警处理 |
| 3.7 雷达目标跟踪算法 |
| 3.7.1 野值检测与剔除 |
| 3.7.2 目标跟踪模型的建立 |
| 3.7.3 卡尔曼滤波器参数选择 |
| 3.7.4 量测噪声协方差的模糊自适应估计 |
| 3.7.5 模糊系统的设计 |
| 3.7.6 仿真验证 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 雷达模拟机软件设计与实现 |
| 4.1 雷达模拟机软件总体设计 |
| 4.1.1 雷达模拟机软件功能 |
| 4.1.2 操作系统及开发工具选取 |
| 4.1.3 雷达模拟机软件的设计结构 |
| 4.2 雷达模拟机显示系统的实现 |
| 4.2.1 坐标变换 |
| 4.2.2 雷达图像的显示方式 |
| 4.2.3 图像显示的软件实现 |
| 4.3 雷达模拟机控制系统的实现 |
| 4.4 显示控制系统软件调试及结果 |
| 4.5 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）航海雷达中频信号的数字化接收和滤波处理（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 雷达信号数字化接收的研究和发展 |
| 1.2.2 雷达信号检测的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究工作及论文结构安排 |
| 第2章 中频信号数字化接收理论论证 |
| 2.1 中频数字化系统基本结构 |
| 2.2 带通信号采样频率的选取 |
| 2.2.1 Nyquist采样定理 |
| 2.2.2 带通信号采样理论 |
| 2.3 数字混频正交变换 |
| 2.4 数字滤波器的设计 |
| 2.4.1 FIR数字滤波器的基本结构 |
| 2.4.2 积分梳状滤波器的设计 |
| 第3章 航海雷达中频信号的数字化接收模块实现 |
| 3.1 系统整体结构 |
| 3.2 基于FPGA的DDC设计实现 |
| 3.2.1 数字下变频处理基本结构 |
| 3.2.2 NCO的设计 |
| 3.2.3 数字混频的实现 |
| 3.3 基于FPGA的数字滤波器的实现 |
| 3.3.1 FIR滤波器的实现 |
| 3.3.2 CIC滤波器的实现 |
| 第4章 系统接口单元设计及雷达信号检测算法的实现 |
| 4.1 处理板的时钟管理 |
| 4.2 硬件接口模块的时序控制 |
| 4.2.1 AD采样的时序控制 |
| 4.2.2 I、Q数据传输时序 |
| 4.2.3 FPGA与DSP的数据传输和中断控制 |
| 4.3 雷达信号检测算法的FPGA实现 |
| 4.3.1 自相关检测算法的实现 |
| 4.3.2 雷达回波幅值和相位信息提取 |
| 4.3.3 雷达回波目标积累算法的实现 |
| 4.3.4 恒虚警处理算法的实现 |
| 第5章 系统性能测试及分析 |
| 5.1 各模块的仿真测试 |
| 5.2 系统资源占用分析 |
| 总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究生履历 |
（9）基于小波变换的雷达信号采集与处理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 相关技术发展状况 |
| 1.2.1 雷达视频信号杂波抑制 |
| 1.2.2 雷达视频信号压缩编码 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 |
| 第2章 雷达对海试验检查台系统方案设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统方案设计 |
| 2.3 雷达适配器接口电路设计 |
| 2.4 FPGA电路设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 小波分析理论 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 连续小波变换 |
| 3.3 离散小波变换 |
| 3.4 多分辨分析 |
| 3.5 常见小波基及其性质 |
| 3.6 小波基的选取原则 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于小波变换的雷达杂波抑制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 雷达信号和雷达杂波的基本特征 |
| 4.2.1 雷达视频回波信号分析 |
| 4.2.2 雷达杂波分析 |
| 4.3 小波变换在雷达杂波抑制中的应用 |
| 4.4 小波变换雷达杂波抑制算法的选择 |
| 4.4.1 阈值的处理方法 |
| 4.4.2 边界的处理 |
| 4.4.3 降样算法与非降样算法运算量的比较 |
| 4.5 不同小波和算法的杂波抑制性能比较 |
| 4.5.1 仿真信号杂波抑制效果比较 |
| 4.5.2 不同尺度杂波抑制效果比较 |
| 4.5.3 雷达信号杂波抑制效果比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于小波变换和熵编码的信号压缩 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数据压缩的基本原理 |
| 5.3 基于小波变换的雷达视频信号有损压缩 |
| 5.3.1 小波变换的特性 |
| 5.3.2 小波基的选取 |
| 5.3.3 小波变换压缩算法设计 |
| 5.4 基于熵编码的雷达视频信号无损压缩 |
| 5.4.1 独立信源的熵的概念和无干扰编码定理 |
| 5.4.2 熵编码压缩算法设计 |
| 5.5 雷达信号失真度 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于DSP的雷达信息录取系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的提出和研究背景 |
| 1.2 DSP的特点及发展趋势 |
| 1.3 基于DSP技术的雷达信号处理的研究与发展 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 结构安排 |
| 第2章 基于DSP的雷达信息录取系统总体方案设计 |
| 2.1 系统功能模型设计 |
| 2.2 基于 DSP的雷达信息录取系统设计方案 |
| 2.2.1 硬件平台方案 |
| 2.2.2 软件系统方案 |
| 2.3 系统实现基本要求 |
| 2.3.1 系统功能要求 |
| 2.3.2 系统性能要求 |
| 第3章 雷达信息录取方法研究 |
| 3.1 常规录取方法 |
| 3.1.1 目标环和目标块思想 |
| 3.1.2 雷达信息录取过程 |
| 3.2 邻域检测实现录取 |
| 3.2.1 邻域检测思想 |
| 3.2.2 目标和视频模型的确定 |
| 3.3 邻域检测实现录取的修正 |
| 3.3.1 修正一 |
| 3.3.2 修正二 |
| 3.3.3 实际中的断裂判断和信息融合 |
| 3.3.4 修正后的录取流程 |
| 第4章 基于 VC显示平台的录取模拟 |
| 4.1 基于邻域检测方法的视频显示 |
| 4.2 基于邻域检测方法的目标信息标注 |
| 4.2.1 目标重心标注 |
| 4.2.2 目标几何信息标注 |
| 4.3 数据文件传输分析 |
| 4.3.1 视频信息传输分析 |
| 4.3.2 目标信息传输分析 |
| 4.4 数据文件传输的自适应调节 |
| 4.4.1 录取视频传输的自适应调节 |
| 4.4.2 目标信息传输的自适应调节 |
| 4.4.3 数据文件传输的调节方案 |
| 第5章 系统的设计与实现 |
| 5.1 系统平台分析 |
| 5.1.1 系统核心 SD7541A |
| 5.1.2 平台开发框架 |
| 5.2 平台通信机制设计 |
| 5.2.1 DSP与 FPGA的通信设计 |
| 5.2.2 DSP与 PC机的通信设计 |
| 5.2.3 DSP与 PC机的执行机制设计 |
| 5.3 以DSP和 SDRAM为核心的数据传输和存储设计 |
| 5.3.1 EDMA传输设置 |
| 5.3.2 QDMA的应用 |
| 5.4 软件系统设计与实现 |
| 5.4.1 软件平台架构 |
| 5.4.2 基于 DSP/BOOS-Ⅱ的模块化设计 |
| 5.5 程序剖析和优化处理 |
| 5.6 计算机终端的显示和标绘 |
| 5.6.1 基于 DirectDraw的显示终端设计 |
| 5.6.2 基于 DirectDraw的显示和标绘效果图 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究生履历 |
四、用DSP实现的高精度雷达目标自动检测录取系统（论文参考文献）
- [1]陆基三坐标“低慢小”目标自动检测系统的研发[J]. 武卯泉. 机械工程与自动化, 2021(02)
- [2]车路协同环境下的高速公路匝道区域控制关键技术研究[D]. 王翀. 东南大学, 2019(05)
- [3]多雷达数据分析与评估系统[D]. 万尧. 东南大学, 2017(12)
- [4]船用雷达ARPA数据精度算法研究[D]. 陈福喜. 江苏科技大学, 2016(03)
- [5]雷达目标信号检测的研究[D]. 杨宝森. 大连海事大学, 2013(09)
- [6]船舶智能监控导航技术研究[D]. 郑天明. 华南理工大学, 2012(01)
- [7]训练模拟器雷达模拟技术的研究[D]. 杜芳磊. 哈尔滨工程大学, 2012(02)
- [8]航海雷达中频信号的数字化接收和滤波处理[D]. 丁拉拉. 大连海事大学, 2011(09)
- [9]基于小波变换的雷达信号采集与处理方法研究[D]. 李淼. 哈尔滨工业大学, 2009(05)
- [10]基于DSP的雷达信息录取系统[D]. 王建林. 大连海事大学, 2008(02)