导读:本文包含了脉冲分选论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:脉冲分选,多DSP,直方图,PRI变换
脉冲分选论文文献综述
吕新正,闵威,张敏[1]（2019）在《基于多DSP并行处理的脉冲分选技术》一文中研究指出脉冲分选技术是雷达对抗领域的一个十分重要的研究课题。针对直方图统计法估计PRI容易出现谐波问题和PRI变换法估计PRI运算量较大难以满足实时性要求的问题,提出了一种改进的脉冲分选算法,并采用多DSP并行处理的方法提高脉冲分选的处理速度。实验结果证明,提供的脉冲分选技术可以满足脉冲分选实时处理的要求。(本文来源于《雷达与对抗》期刊2019年03期）
赵地,邓中亮,杨智勇[2]（2019）在《可调节相关峰参数的脉冲检测分选算法》一文中研究指出针对传统塔康脉冲序列检测算法没有考虑不同工作模式下脉冲间隔(PRI)的特征信息,低信噪比下检测误差大而且算法复杂度高的问题,提出一种可调节参数的基于相关峰峰值位置的脉冲序列检测分选算法.根据相关信号的检测模型确定优化目标,构建一个负定型的埃尔米特检测矩阵;通过对相邻峰值位置的检测滤除不符合PRI特征的脉冲序列;利用脉冲消隐消除衰落效应引起的干扰信号对脉冲检测的影响;采用循环队列的脉冲对分选方法解决非完整周期内脉冲丢失的问题.实验结果表明该检测算法在改善信号信噪比的同时,脉冲到达时间(PTOA)的检测精度和基准脉冲序列的检测准确率都有显着提高.(本文来源于《北京理工大学学报》期刊2019年09期）
史雨璇[3]（2019）在《基于改进VGG-13卷积神经网络的单脉冲信号分选》一文中研究指出在现有的针对脉冲描述字(Pulse Description Word,PDW)的信号预分选方法出现错误的情况下,针对脉冲重复间隔(Pulse Repetition Interval,PRI)的信号主分选的运算迭代次数和误差将会明显增加.为解决此类问题导致的整个分选结果所出现的错误.提出了基于单脉冲特性参数的信号分选方法,将信号到达时间差(Difference Time of Arrival,DTOA)特性作为新的单脉冲参数和PDW进行结合,共同完成聚类,获得更为准确的分选结果.仿真实验表明,在PDW重复度较高的情况下,会导致信号预分选出现错误,进而使最终的分选结果出现错误.而本方法在传统分选出现错误时,依然可以得到准确的雷达信号分选结果,提高了复杂环境下的分选准确率.(本文来源于《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
周镇涛[4]（2019）在《一种基于脉冲重复间隔的雷达信号分选算法》一文中研究指出信息化时代,雷达信号分选技术是电子侦察中的重要一环,是电子作战的前提。随着雷达技术的飞速进步、新体制雷达的大量装备、电子干扰与防护技术的大规模使用,使得战场电磁环境变得越来越复杂多变,从接收到的脉冲信号中分选出每部雷达辐射源的信号是一项具有挑战性的任务。本文中主要针对脉冲重复间隔(Pulse Repetition Interval,PRI)单一脉间参数来开展的信号分选工作,首次提出了在单一参数下基于聚类的一种PRI估计方法,在现实模拟数据中能保留并找出大部分雷达信号的PRI模式,本文完成了如下工作。首先,从电子战的发展背景出发,介绍了电子战的起源以及演变进程,同时阐明了电子战在如今现代社会中的作用与意义。然后主要关注了电子战的喉舌---雷达信号分选技术,并对该领域的国内外研究现状进行了详细介绍,并且分析了当前技术的发展特点与领域的发展现实对当前真实战争场景中电磁环境进行了详细分析与总结。得出了雷达信号分选技术在当前的环境中所要面对的问题以及挑战。之后介绍了雷达信号分选技术中采用的主要数据---脉冲描述字(Pulse Description word,PDW),并对一些常用的基于PRI的雷达信号模式进行了详细介绍与分析。其次,对一些经典的雷达信号分选算法进行了深入的研究与分析,其中包括了属于PRI估计方法的基于统计直方图类别的方法、PRI变换法以及用于进行脉冲序列搜索方法,并对所描述的方法进行了详细的介绍,阐明了这些方法所解决的问题以及其局限性。然后,提出了一种新的基于脉冲重复间隔的雷达信号分选算法,其在进行PRI估计的时候引入了聚类的思想,选取PRI值的上下文作为其特征,并依靠聚类的方法来对其进行处理,使得在进行PRI估计时能够准确地估计出参差信号对应的子周期,能够处理固定PRI与参差PRI的调制模式。最后,通过实验验证了算法流程中关键步骤选择的合理性和本文算法的有效性,通过仿真的结果可以很直观的看出本算法在面临大量缺失的时候的可靠性。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-05-01）
汪飞,刘建锋[5]（2019）在《编队雷达的脉冲重复间隔低分选设计》一文中研究指出射频隐身是先进隐身飞机器的重要特征。低分选脉冲重复间隔设计是提高飞机器雷达射频隐身性能的一条重要途径。文中通过分析累积差值直方图法、序列差值直方图法和脉冲重复间隔变换叁种常用脉冲流分选方法,给出了基于脉冲流弱自相关性的低分选设计原则;针对编队雷达之间的同频干扰和脉冲抖动约束,基于脉冲丢失概率提出了脉冲抖动重复间隔约束的编队雷达信号参数低分选设计方法。仿真表明,当脉冲丢失率大于25%或者脉冲抖动量大于7%时,正确分选率都低于80%,说明文中提出的脉冲重复间隔设计模型具有较好的低分选性能。(本文来源于《信息技术》期刊2019年03期）
安琦,李勇华,杨建文,何子述[6]（2018）在《基于改进SDIF算法的雷达脉冲信号分选技术研究》一文中研究指出基于电子对抗等非协作电子环境,针对抖动脉冲重复周期(Pulse Repetition Interval,PRI)信号,在SDIF的基础上提出了一种改进的算法。该方法主要从潜在PRI的估计和序列检索方法入手,提出了一种潜在PRI估计值的筛选方法和一种新的序列检索方法,有效提高了雷达脉冲信号的分选准确率,并降低了整个分选过程的计算量。仿真结果验证了该方法的有效性。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2018年07期）
郭兆裕[7]（2018）在《脉冲雷达信号分选算法加速技术研究》一文中研究指出雷达侦测为现代信息作战的眼睛,在电子对抗占据着举足轻重的地位。随着电磁空间环境越来越复杂,雷达信号形式和体制复杂多变,传统的脉冲雷达信号分选算法都存在一定的局限性。对于那些重频类型丰富,重频参数变化范围大的脉冲雷达信号的分选仍存在一定的困难;而对于高密度大数据量的脉冲雷达信号分选的处理速度亟待提高。本文设计了一种新的脉冲雷达分选算法:基于密度的模糊C均值多中心重聚类雷达信号分选算法(Density-Based Fuzzy C-Means Multi-Center ReClustering,DFCMRC)。该算法融合了密度聚类算法和模糊C均值聚类算法的优势。既实现了类似密度聚类算法那样可以在未知雷达数目的情况下准确的对脉冲雷达信号进行分选,同时可以做到类似模糊C均值聚类算法那样使用隶属度来描述每个样本点与每一簇之间的对应关系,而且克服了传统模糊算法对非球状样本集聚类效果不理想的缺陷。对比测试,DFCMRC算法分选效果相对kmeans算法、密度聚类算法和模糊C均值聚类算法更好,对样本测试准确率达到94%以上,相对FCM算法隶属度描述也更加合理。本文还对DFCMRC算法的结构进行优化,将原来随机生成初始中心点的算法改成通过密度峰值聚类算法计算出理想的初始中心点。理想的初始中心点与目标中心点很接近,优化后的算法经过测试验证可以减少一半以上迭代次数,缩短了算法计算时间。为了进一步提高分选算法的实时性,本文将算法进行了并行优化处理,有效的缩短了算法的计算时间。为了充分发挥硬件的计算性能,本文还对并行算法进行多次优化处理,避免了warp分歧和bank冲突,解决了大量数据求和全局同步问题等。算法并行优化前后的加速比随测试样本增加而增加,测试样本点达到25600点时,加速超过了80。该优化技术也可以推广到传统的雷法分选算法,使其实现良好的加速效果(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
周利华,马一科[8]（2018）在《基于脉冲样本子图的同型雷达分选算法》一文中研究指出为实现对全脉冲样本中同型雷达信号的准确分选,提出了一种基于PRI样本子图的改进TOA差分搜索算法。将改进的TOA差分算法应用于PRI样本子图,并结合PRI之间的转换关系,能有效抑制同型雷达之间的相互干扰,实现对同型雷达信号的正确分选。(本文来源于《航天电子对抗》期刊2018年02期）
孙振兴[9]（2018）在《大规模分布式全脉冲雷达信号实时分选系统的设计与实现》一文中研究指出从最初仅用于军用用途,比如电子战等,到如今民用用途的普及,比如智能交通测速等,近年来,雷达技术应用越来越普及。然而,随着雷达的广泛应用,雷达电磁信号环境从最初的雷达辐射源数目少、脉冲信号密度低、信号简单发展到如今辐射源数目多,脉冲信号密度高、信号复杂的场景,使得传统的雷达脉冲信号分选方法在分选的实时性、吞吐量和性能方面很难满足实际的应用需求。针对雷达脉冲信号密集的场景,本文借鉴当今流行的大数据处理并行计算技术中的批处理处理技术和流式处理技术,以及数据处理方法中的数据聚类算法,设计并实现了一套适用于大规模数据场景的雷达信号分选系统,为大规模雷达脉冲信号分选场景提供了技术支持。本文的主要贡献如下:1)针对雷达脉冲信号密集度越来越大,导致分选实时性和吞吐量越来越难达到要求的问题,本文借鉴了当今热门的流式计算框架storm和flink的设计思想,通过c++编程语言设计并实现了一个轻量级的并行计算框架。该计算框架的核心是借鉴了滑动窗口和可调缓冲的思想,用户能够通过系统的编程接口,自定义构建业务作业,并运行于本框架之中。通过对滑动窗口和可调缓冲的调节,用户能够获得实时性和吞吐量之间的需求平衡。2)针对雷达脉冲信号复杂度越来越高,导致传统的分选算法很难满足分选效果的问题,本文借鉴密度网格聚类算法,基于并行计算中的微批次处理计算模式,设计并提出了分布式密度网格聚类算法。该算法通过滑动窗口机制,实现了流式聚类算法模型,对于密集的雷达脉冲信号,流式聚类模型能够适应微批次的计算模式,使得分选效果获得了更好的实时性;另外,通过在数据量与数据空间维度的切分,该算法实现了良好的并行计算效果,使得分选效果获得了更大的吞吐量。结合上述的轻量级并行计算框架和分布式密度网格聚类算法,本文设计并实现了一套应用于大规模数据场景下的雷达信号分选系统。测试结果显示,本文所设计的大规模雷达脉冲信号分选系统在雷达脉冲分选精度上相比于单机算法没有损失,但是分选的延迟可以达到毫秒级,吞吐量方面也明显由于现有的单机雷达信号分选算法。(本文来源于《电子科技大学》期刊2018-03-23）
吕新正,刘和周,王启智[10]（2017）在《一种基于配对定位的脉冲分选新技术》一文中研究指出如何实现复杂多参数捷变雷达信号的脉冲分选,一直是雷达对抗领域的一个十分重要的研究课题。提出了一种基于脉冲配对定位的新方法,解决了多参数捷变雷达的脉冲分选问题,详细分析了基于配对定位的脉冲分选的实现过程,并通过仿真试验进行了验证,试验证明基于配对定位的分选方法可以提高脉冲分选的性能,同时可以解决多参数捷变雷达的脉冲分选问题。(本文来源于《航天电子对抗》期刊2017年03期）
脉冲分选论文开题报告
（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：
针对传统塔康脉冲序列检测算法没有考虑不同工作模式下脉冲间隔(PRI)的特征信息,低信噪比下检测误差大而且算法复杂度高的问题,提出一种可调节参数的基于相关峰峰值位置的脉冲序列检测分选算法.根据相关信号的检测模型确定优化目标,构建一个负定型的埃尔米特检测矩阵;通过对相邻峰值位置的检测滤除不符合PRI特征的脉冲序列;利用脉冲消隐消除衰落效应引起的干扰信号对脉冲检测的影响;采用循环队列的脉冲对分选方法解决非完整周期内脉冲丢失的问题.实验结果表明该检测算法在改善信号信噪比的同时,脉冲到达时间(PTOA)的检测精度和基准脉冲序列的检测准确率都有显着提高.
（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。
脉冲分选论文参考文献
[1].吕新正,闵威,张敏.基于多DSP并行处理的脉冲分选技术[J].雷达与对抗.2019
[2].赵地,邓中亮,杨智勇.可调节相关峰参数的脉冲检测分选算法[J].北京理工大学学报.2019
[3].史雨璇.基于改进VGG-13卷积神经网络的单脉冲信号分选[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版).2019
[4].周镇涛.一种基于脉冲重复间隔的雷达信号分选算法[D].吉林大学.2019
[5].汪飞,刘建锋.编队雷达的脉冲重复间隔低分选设计[J].信息技术.2019
[6].安琦,李勇华,杨建文,何子述.基于改进SDIF算法的雷达脉冲信号分选技术研究[J].火力与指挥控制.2018
[7].郭兆裕.脉冲雷达信号分选算法加速技术研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[8].周利华,马一科.基于脉冲样本子图的同型雷达分选算法[J].航天电子对抗.2018
[9].孙振兴.大规模分布式全脉冲雷达信号实时分选系统的设计与实现[D].电子科技大学.2018
[10].吕新正,刘和周,王启智.一种基于配对定位的脉冲分选新技术[J].航天电子对抗.2017