导读:本文包含了高分辨参数估计论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:逆合成孔径雷达,机动目标,最小熵,低信噪比
高分辨参数估计论文文献综述
邬俊,徐刚[1]（2018）在《ISAR机动目标联合高分辨成像和参数估计》一文中研究指出在逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像中,目标的机动特性会引入高阶相位调制,从而增加在低信噪比下成像聚焦和定标的难度。为了解决此问题,本文提出了一种联合成像和目标参数估计的算法,能够实现良好的聚焦成像和精确的图像定标处理。考虑目标转动加加速度,建立高机动性目标信号模型。针对目标转动参数和转动中心位置未知,利用最小熵方法进行联合目标成像和转动参数估计。同时,利用估计转动参数实现图像方位定标,以提取目标二维几何特征。相比传统成像算法(如时频类方法),本文方法能够获得全孔径成像分辨率,并且在低信噪比下取得较好的成像质量。最后,通过实验分析验证了本文算法的有效性。(本文来源于《信号处理》期刊2018年11期）
万骏[2]（2018）在《海矢量声场中矢量阵高分辨参数估计研究》一文中研究指出海洋波导环境中声压和质点振速的相位差将随着频率、深度和距离的变化而变化,文章的研究主要是将海洋环境声场中的声压、振速进行联合信息处理,基于信号子空间拟合原理提出了一种声海矢量声场中矢量阵高分辨方位估计算法。判断信号源数需要用到有关信号源数估计的方法,如盖尔圆法等,盖尔圆方法是一种估计源数目的重要方法,所确定的圆称为A的第i个盖尔圆,称为盖尔圆的半径。结合海矢量传感器方位估计技术实现了对阵元位置误差的有效估计。(本文来源于《信息通信》期刊2018年08期）
冯明月,何明浩,韩俊,郁春来[3]（2017）在《基于协方差拟合旋转不变子空间信号参数估计算法的高分辨到达角估计》一文中研究指出为进行高分辨到达角(DOA)估计的同时避免稀疏类算法的不足,提出了协方差拟合旋转不变子空间信号参数估计(ESPRIT)算法.首先将协方差拟合准则转换成半正定规划问题,利用凸优化进行求解,得到更接近理论值的信号协方差矩阵;然后对估计的信号协方差矩阵进行特征分解,利用信号子空间和噪声子空间特征值的差异估计信源个数;最后利用子空间旋转不变性反解出未知DOA.仿真实验从DOA估计精度、分辨率等方面验证了该算法的有效性,较传统ESPRIT算法具有更高的DOA估计分辨率并且受相干信源影响小;与稀疏类算法相比,不依赖先验信息以及避免了网格失配问题.(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2017年09期）
王亚子,周湘贞[4]（2014）在《基于压缩感知的高分辨距离像散射中心参数估计》一文中研究指出提出利用压缩感知理论实现高分辨距离像散射中心参数估计。该方法首先将散射中心参数估计转化为信号的稀疏表示,然后重点研究测量矩阵的设计和稀疏参数的选取。为了提高解的鲁棒性,在构造字典矩阵时将采用位置错开以降低测量矩阵原子之间的互相关性。在算法求解过程中,采用贝叶斯信息准则确定模型阶次和稀疏参数。数据实验表明,算法能够稳定精确地估计散射中心参数。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2014年20期）
陈蕾[5]（2014）在《用于矢量传感器阵列的高分辨参数估计算法》一文中研究指出迄今为止，基于标量传感器阵列的参数估计方法已经有相当长的研究历史，传统阵列的参数估计方法也趋于成熟。传统的参数估计方法有很多，其中最经典的两种方法莫过于MUSIC(信号多重分类算法)和ESPRIT（旋转不变子空间算法）。传统的标量传感器无法获得电磁波的全部信息，造成五个场分量信息全部浪费。标量传感器阵列对信号参数估计可利用的信息也只是电磁波传播到达相邻阵元的过程中波程差所造成的相位延迟。电磁矢量传感器可以获得电磁波的全部的六个分量，因此除了空域信息以外更可以获得极化信息。相比于标量传感器阵列，电磁矢量传感器阵列检测信号的能力更强，空域分辨能力更高，抗干扰的性能也更好。本文分别针对单电磁矢量传感器和由电磁矢量传感器组成的阵列进行了如下两方面的研究。1．在使用单电磁矢量传感器进行信号参数估计的过程中，会存在信息冗余和分量间互耦的问题。针对这两个问题，研究了只有两个电偶极子的简化电磁矢量传感器以及分量间不共点配置的分离式结构的高分辨参数估计。假设信号的某些参数已知，如信号的DOA信息已知，只需要估计极化参数。此时两个场分量信息即可完成对信号极化参数的估计，没有必要使用六分量结构的矢量传感器。可以使用简化的电磁矢量传感器结构，在此结构的基础上提出两分量电磁矢量传感器的参数估计方法。最后针对共点配置的单电磁矢量传感器分量间存在互耦问题，为了满足分量间互相独立的要求会增加天线的复杂性和硬件上的代价。分离式电磁矢量传感器结构可以在保持单电磁矢量传感器优点的基础上减少分量间的互耦，降低天线硬件设备量，并且在空间上增加天线孔径从而提高测角精度。2．目前处理相关信号的方法是将各个分量串联成一个长矢量，但这种方法将不同分量间的正交关系忽略了，因此基于长矢量的联合谱估计算法性能有待提高。四元数可以将复数扩展到了四维空间，比复数有更强的正交约束特性，能更好的描述电磁矢量传感器不同分量之间的正交结构，更方便的处理多维信号。使用四元数对二分量电磁矢量传感器阵列的接收数据进行建模，在此模型的基础上分别使用MUSIC算法和ESPRIT算法推导出基于四元数的极化-空域联合谱估计，并结合空间平滑技术对相干信号的参数进行联合估计，在相同的快拍数和信干噪比的条件下，基于四元数MUSIC算法和基于四元数的ESPRIT算法的分辨率更高，角度估计误差更小。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2014-01-01）
吴明宇,杨桃丽,李真芳,吴顺君[6]（2013）在《一种新的星载高分辨宽测绘带SAR运动目标检测与参数估计方法》一文中研究指出针对星载多通道高分辨宽测绘带合成孔径雷达系统,提出了一种地面运动目标检测和参数估计方法,该方法利用空时自适应处理进行杂波抑制,采用传统SAR成像处理得到模糊的运动目标图像,接着利用恒虚警检测技术检测出所有运动目标,包括真实目标和由于多普勒模糊引起的虚假目标,再根据模糊图像的空间位置关系,从所有成像目标中检测出运动目标的真实成像位置,根据运动目标的斜距历程得到因运动目标速度引起的图像位置偏移,由此估计得到运动目标速度。该方法具有运算量小、检测精度高等优点,星载仿真数据验证了本文方法有效性。(本文来源于《国防科技大学学报》期刊2013年04期）
曹辉[7]（2013）在《高分辨的信号多维参数估计及其快速算法研究》一文中研究指出信号多维参数估计是现代信号处理中的重要研究领域，近几十年来发展迅速。其应用涉及阵列信号处理、无损检测、生物医学等方面。本文主要研究在高斯白噪声环境下信号多维参数的估计问题，主要工作总结如下：1．在第二章中，介绍了信号参数估计相关的背景知识及一些现有的信号多维参数估计算法，并对算法性能进行了计算机仿真。2．在第叁章中，提出一种基于子空间方法的信号多维参数估计算法。该算法将多维采样数据阵列进行切片，把多维采样阵列重排为一个二维切片矩阵列，从而达到了对多维数据进行降维的目的。然后利用降维之后得到的切片矩阵构造协方差矩阵，将构造的协方差矩阵奇异值分解之后运用PUMA算法估计出信号频率和衰减因子，之后可通过现有的配对算法对估计出的多维频率进行配对。在信号参数估计过程中，算法运算量很小，复杂度也较低。最后，进行了计算机仿真，仿真数据采用叁维数据阵列，并与IMDF算法及HOSVD算法进行了比较，仿真结果表明所提算法性能较好。3．第四章中，提出了一种基于特征值和特征向量的信号多维参数估计算法。该算法利用矩阵特征值与特征向量的对应关系构造新的矩阵，通过特征分解估计出新构造矩阵中包含的两维参数的信息，由于矩阵特征值与特征向量是一一对应的，所以该算法估计出的两维参数是自动配对的。最后进行了计算机仿真，仿真数据采用叁维信号数据矩阵，由实验结果可以看出，所提算法与IMDF及HOSVD算法相比，性能较优，且算法复杂度也较低。4．第五章对本文内容进行了总结，并对未来的研究发展进行了展望。(本文来源于《武汉工程大学》期刊2013-05-01）
姚汉英,孙文峰,马晓岩[8]（2013）在《基于高分辨距离像序列的锥柱体目标进动和结构参数估计》一文中研究指出弹道目标特征参数估计是进行目标识别的基础。针对缺少先验参数信息时锥柱组合类弹头目标进动和结构参数联合估计难题,该文提出一种基于高分辨距离像序列实现锥柱体目标进动和结构参数联合估计新方法。以旋转对称锥柱体目标为研究对象,基于静态电磁散射数据,结合目标运动模型仿真生成了目标高分辨距离像序列,分析了4个观测区域内锥柱体目标的1维距离像特性。研究了常见雷达观测视角内锥柱体各散射中心的1维距离像序列变化规律,建立了序列中散射中心间的相对位置变化的极值与目标参数之间的关系式,据此完成了锥柱体目标进动和结构参数的联合估计。最后,仿真实验结果验证了文中方法的有效性和适应性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2013年03期）
方焱枝[9]（2013）在《互耦误差条件下的高分辨阵列信号参数估计》一文中研究指出本文主要以十字型阵列天线为例，探讨阵列天线互耦误差的自校正算法。在计算正确、环境稳定、细天线等条件下，可以利用等效网络和感应电动势法计算出的互耦系数作为参考值与秩损自校正算法的互耦系数估计值进行比较，在一定信噪比的情况下，使用秩损自校正算法可以实时地对阵列天线的互耦误差进行良好的校正。主要工作如下：1、介绍了空间谱估计的数学模型和多重信号分类（MUSIC）算法，并通过实验仿真讨论了阵元个数、快拍数、输入信噪比、入射信号个数、信号相干对阵列天线的空间谱的影响，分析了提高空间谱估计性能的措施。2、在论述阵列互耦误差的数学模型的基础上，引出了利用感应电动势法和等效网络对互耦误差进行校正的算法,并介绍了在线实时估计的秩损自校正算法。通过实验仿真，讨论了不同间距下的互耦误差对阵列天线性能的影响。结合实验表图，在计算精度和算法复杂度上比较了这两种算法的优缺点。3、在阵列结构复杂度、角度估计范围、阵列的分辨力等方面比较了均匀线阵、均匀圆阵、均匀面阵、十字架阵等阵列结构的优缺点。将秩损自校正算法运用于十字架型阵列天线上，通过实验仿真，分别分析了相同快拍数不同信噪比时和相同信噪比不同快拍数时，阵列天线的空间谱的变化,并总结出了秩损自校正算法互耦系数的估计值和真实值的偏差与信噪比和快拍数的关系。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2013-03-01）
李洪兵,龙戈农,宫健,田波[10]（2012）在《扫描体制雷达高分辨参数估计算法统一框架及性能分析》一文中研究指出在对扫描体制雷达高分辨参数估计算法研究的基础上,提出了适于各种扫描体制雷达高分辨参数估计算法的统一框架,从而把多重信号分类(MUSIC)、多维多重信号分类(MDMU-SIC)、最大似然(ML)和加权子空间(WSF)等典型算法有机统一起来,构建了扫描体制雷达高分辨参数估计算法的统一理论基础,推导了该类算法的克拉美—罗界(CRB)。通过仿真实验比较了各种算法的性能,结果表明各算法对角度和多普勒频率估计的精度较高,具有较强的角度和多普勒频率的超分辨特性,这一特性是传统波束扫描雷达参数测量算法所不能企及的。(本文来源于《空军工程大学学报(自然科学版)》期刊2012年02期）
高分辨参数估计论文开题报告
（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：
海洋波导环境中声压和质点振速的相位差将随着频率、深度和距离的变化而变化,文章的研究主要是将海洋环境声场中的声压、振速进行联合信息处理,基于信号子空间拟合原理提出了一种声海矢量声场中矢量阵高分辨方位估计算法。判断信号源数需要用到有关信号源数估计的方法,如盖尔圆法等,盖尔圆方法是一种估计源数目的重要方法,所确定的圆称为A的第i个盖尔圆,称为盖尔圆的半径。结合海矢量传感器方位估计技术实现了对阵元位置误差的有效估计。
（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。
高分辨参数估计论文参考文献
[1].邬俊,徐刚.ISAR机动目标联合高分辨成像和参数估计[J].信号处理.2018
[2].万骏.海矢量声场中矢量阵高分辨参数估计研究[J].信息通信.2018
[3].冯明月,何明浩,韩俊,郁春来.基于协方差拟合旋转不变子空间信号参数估计算法的高分辨到达角估计[J].上海交通大学学报.2017
[4].王亚子,周湘贞.基于压缩感知的高分辨距离像散射中心参数估计[J].科学技术与工程.2014
[5].陈蕾.用于矢量传感器阵列的高分辨参数估计算法[D].西安电子科技大学.2014
[6].吴明宇,杨桃丽,李真芳,吴顺君.一种新的星载高分辨宽测绘带SAR运动目标检测与参数估计方法[J].国防科技大学学报.2013
[7].曹辉.高分辨的信号多维参数估计及其快速算法研究[D].武汉工程大学.2013
[8].姚汉英,孙文峰,马晓岩.基于高分辨距离像序列的锥柱体目标进动和结构参数估计[J].电子与信息学报.2013
[9].方焱枝.互耦误差条件下的高分辨阵列信号参数估计[D].南京邮电大学.2013
[10].李洪兵,龙戈农,宫健,田波.扫描体制雷达高分辨参数估计算法统一框架及性能分析[J].空军工程大学学报(自然科学版).2012