一、小型战斗机目标起伏特性分析（论文文献综述）
张璘[1]（2021）在《相控阵机载SAR海面动目标成像算法研究》文中研究表明我国是一个海洋大国,对海上舰船目标的探测不仅涉及到我国经济利益,也关系着国家领主主权和海防安全。相控阵机载合成孔径雷达利用阵列天线空域结构实现等效增加空间维采样频率的目的,从而扩大海域测绘带范围,使得广域海面舰船目标的高分辨率成像成为可能。目前,相控阵机载SAR存在着天线阵列结构复杂、数据运算处理量庞大以及舰船目标成像散焦等问题,影响广域海面动目标成像效率和成像质量。因此本文围绕相控阵机载SAR动目标高分辨成像算法,对天线波束扫描模式、多天线接收数据处理算法、动目标多普勒参数估计和时频分析算法进行深入研究,所取得的主要研究成果如下:第一,针对相控阵机载SAR成像扫描方式的选择,分别采用距离俯仰向扫描和方位向扫描两种模式对宽测绘带场景进行成像。首先,以宽测绘带场景为基础建立相控阵机载SAR成像模型,在发射信号脉冲重复频率有限的条件下,通过理论公式推导出信号处理过程,并建立DBF-SCORE模式和TOPS模式两种成像模型。随后,通过仿真实验和实测数据成像,验证上述两种模式可分别实现距离向波束形成高分辨成像和方位向宽幅快速扫描成像,明确了相控阵机载SAR波束控制所采用的扫描方式,为后续广域海面成像算法研究奠定基础。第二,针对相控阵机载SAR广域海面舰船成像过程中所面临的海量数据存储运算困难的问题,本文从舰船目标分布的稀疏属性入手,提出块稀疏压缩感知动目标成像算法。首先,以传统贪婪OMP算法为基础,建立海面舰船压缩感知成像算法模型,仿真结果表明舰船满足目标稀疏性特点,可以采用压缩感知算法进行成像。随后,利用天线阵列的分集增益以及舰船目标的块稀疏分布属性,提出联合块稀疏压缩感知成像算法。仿真和实测数据成像结果表明,采用块稀疏类算法可以获得较为统一的目标分布图,较大的降低了全景区域成像时间,同时有助于消除海面的虚假目标。第三,针对舰船自身运动引起的图像散焦和模糊问题,提出多普勒参数估计So WVD算法。首先,分析多普勒参数对动目标成像效果的影响,建立多普勒参数信号估计模型。仿真结果表明,传统算法有助于校正目标运动过程中的距离徙动,补偿掉与距离空变有关的方位向相位误差,但运算时间不适用于实时估计。随后,为降低运算复杂度,提出多普勒参数估计So WVD算法。仿真实验验证了该算法的有效性,与传统参数估计算法性能相比,So WVD算法适用于相控阵机载SAR对舰船等小型目标的多普勒参数实时估计。第四,针对不同海情舰船在偏航角、俯仰角和横滚角的三维摆动下存在图像散焦模糊的问题,在动目标自聚焦和时频分析类算法聚焦成像的基础上,提出同步压缩类时频变换算法。首先,采用最大对比度/最小熵自聚焦迭代算法和分块PGA聚焦算法,对实测数据中多艘舰船的模糊图像进一步聚焦,成像结果表明该算法可以很好地降低海杂波旁瓣和海面虚影。随后,建立SAR/ISAR混合成像模型,采用传统时频分析算法对单个舰船进行瞬时时频成像,引入同步压缩类时频变换算子,获得摆动舰船在某一瞬时的聚焦图像。通过仿真实验和实测数据性能参数比较可知,同步压缩类算法可以抵消舰船摆动所造成的图像散焦和模糊,获得高清舰船图像,能够看清舰船结构、尺寸、船头船尾等细致部分。第五,针对运动舰船存在定位误差的问题,利用相控阵天线阵列结构分布均衡的特点,提出用以校正动目标方位向位置的VSAR算法。首先分析了具有径向速度的海面舰船存在方位向位置误差的原因,推导出方位位置误差的数学表达式。随后,建立VSAR算法模型,通过对天线阵列接收数据的相位差进行分析,得出目标径向速度和方位向真实位置估计。仿真实验和实测数据验证了该算法的可行性,成像结果表明VSAR算法可以对动目标进行连续动态观测,实现在多普勒频带内有效区分静动目标,提高判断舰船运动趋势及航行轨迹的能力。
李魁山[2]（2020）在《机载雷达目标和环境建模仿真方法研究》文中研究表明作为各类飞机平台标配的传感器,机载雷达在预警探测、战场监视和火控制导等探测领域发挥了巨大的作用。利用脉冲多普勒机制在强地海杂波条件下进行目标检测和跟踪是机载雷达的核心能力,而机载雷达的环境杂波和目标回波特性研究则是完善机载雷达的杂波抑制技术、提升机载雷达性能的重要技术途径。论文围绕机载雷达在强杂波条件下目标检测的技术需求,开展基于统计模型和精确模型的机载雷达目标回波和环境杂波的建模仿真技术研究,结合目标与载机的飞行运动信息进行了目标回波仿真和机载雷达杂波仿真,最后完成了典型场景下的机载雷达回波仿真并通过对雷达回波进行相关的信号处理和目标参数测量,验证了对论文研究的机载雷达环境仿真理论和方法的正确性。针对机载雷达的目标搜索跟踪、目标分类识别等不同的仿真验证需求,本文开展了基于统计和精确模型的目标回波信号仿真技术研究,研究并建立了基于Swerling起伏模型的目标回波信号统计建模仿真流程和方法以及基于目标电磁散射特性库的目标回波精确建模仿真流程和方法,并完成了典型目标的机载雷达回波建模仿真。针对机载雷达特有的杂波抑制技术研究难题,开展了环境杂波的统计建模和基于网格相干的杂波精确建模技术研究,研究了瑞利（对数正态、韦布尔等）统计模型的环境杂波建模仿真流程和方法以及精确模型的视频相干杂波仿真流程与方法,并完成了典型机载雷达探测场景下的环境杂波建模仿真。在目标回波和环境杂波建模仿真技术研究的基础上,论文开展了机载雷达回波矢量叠加,完成了典型场景下的机载雷达回波信号仿真,并利用典型机载雷达信号处理流程进行了回波模型的验证。论文的研究工作可为机载雷达信号处理、杂波抑制技术的研究,以及进一步的装备效能测试与评估工作提供技术支持。
牛志永[3]（2020）在《距离徙动雷达目标能量聚焦和检测技术研究》文中进行了进一步梳理延长相参积累时间是提高雷达对微弱目标探测能力的有效手段。然而,长时间积累条件下,当目标运动速度较高或者雷达距离分辨率较高时,目标容易出现跨越距离单元的现象,称为距离徙动。距离徙动目标主要包括两类,a)高空飞行的战斗机、高超声速飞行器;b)低空飞行的集群无人机,前者出现距离徙动是由于目标的高速运动,后者则主要是由于雷达具有较高的距离分辨率。两类目标具有的共同特点是回波能量分散在相邻的距离单元,不同点是二者具有截然不同的运动特点和探测背景,不能用同一种模型描述。本文结合两类目标不同的运动特点和探测背景对距离徙动目标探测问题展开研究,主要工作概括如下:1、研究了长时间积累时,目标姿态、尺寸和雷达载频等对回波相关性的影响,设计了两种运动参数估计算法的快速实现方法。将目标建模为圆锥模型,导出了不同时刻目标回波的相关系数表达式,分析了目标姿态、尺寸和雷达载频等参数对回波相关性的影响,为后续的研究奠定了基础。本文定义了改进自相关函数（Improved Autocorrelation Function,IAF）和二阶改进自相关函数（Second order Improved Autocorrelation Function,SoIAF）,分别使得尺度逆傅里叶变换算法（Scaled Inverse Fourier Transform,SCIFT）和二阶WVD算法（Second-order Wigner-Ville Distribution,So WVD）中的回波自相关运算的能够由快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）实现,大幅度降低了运算复杂度,提高了算法的实时性。从理论上证明了本文算法可以等效完成原始算法的功能,不会造成任何性能损失。2、导出了雷达回波出现尺度伸缩时匹配滤波的无失真条件,基于该条件提出一种高超声速飞行器检测算法。定量分析了信号时宽带宽积和目标速度对匹配滤波的影响,导出了匹配滤波的无失真条件,根据该条件确定了广义匹配滤波器（Generalized Matched Filter,GMF）参数搜索步长。将GMF参数搜索与楔石变换（Keystone Transform,KT）中的模糊数搜索相结合,克服了距离徙动,实现了回波能量的相参积累。给出了GMF滤波造成的目标偏移表达式,避免了常规算法存在的距离估计误差。实验显示本算法具有较低的计算复杂度,且检测性能接近全参数空间搜索算法。3、提出了基于盲速旁瓣抑制的距离徙动雷达目标能量聚焦和检测算法。设计了两组互补窗函数,首先通过A、B组窗函数迫使盲速旁瓣产生分裂,采用最小化操作抑制盲速旁瓣,产生的盲速旁瓣残留项在距离维是互不重叠的,此时采用二级最小化操作抑制盲速旁瓣残留项,获得了良好的抑制效果。本算法将目标背景建模为高斯白噪声,分析了二级最小化操作对高斯白噪声的影响,导出了虚警概率和检测门限之间的关系,并设计了迭代算法用于确定特定虚警概率对应的检测门限。通过实验验证了迭代算法的有效性。受益于二级最小化操作,本算法相比于同类算法可以大幅度抑制噪声,得到更高的输出信噪比。实验显示本算法的盲速旁瓣抑制能力、抗噪声性能优于同类算法,且无需改变雷达工作模式。4、设计了复合高斯杂波背景下的距离徙动目标检测器。将杂波建模为复合高斯模型,考虑目标的距离徙动现象,基于Rao准则设计了点目标和距离扩展目标检测器。由于考虑了目标的距离徙动,可以获得良好的相参积累。所设计的两个检测器无需估计目标回波幅度参数,避免了迭代运算,且理论推导显示,距离扩展目标检测统计量可以看做点目标检测统计量的叠加,便于工程实施。距离扩展目标检测器考虑了多个散射点的回波能量,具有更高的检测性能。实验显示,相比同类检测器,本文检测器具有更高的检测概率。
龚江昆[4]（2019）在《鸟类目标电磁散射特性和回波检测识别技术研究》文中研究表明鸟撞飞机是威胁全球航空安全的第一要素,使用雷达探测鸟类并预防鸟击一直是业界努力的方向。受限于早期雷达鸟类学基础测量结论,现有鸟情雷达以及国外已有的多级雷达观测系统虽然能够提供一定程度上的鸟情活动预报,但尚无法提供有效的鸟情实时预警,鸟击飞机事故数量及造成的经济损失居高不下。本文对于鸟类目标的雷达探测从理论、方法和应用三个层面进行了系统性研究,建立了新的鸟类目标电磁散射模型,首次实现了微波暗室内新的生物体电磁散射特性微波暗室动态测量方法,并设计了自动目标识别方法提取鸟类回波信号特征来检测识别鸟类目标,并反演出鸟类生物信息。雷达鸟类学早期研究缺乏对目标电磁散射特性的深刻认知且受测量方法局限,其建立并被广泛采用的水球模型不能正确描述飞鸟的雷达散射特性。在该模型指导下,鸟情雷达至今无法满足鸟情实时预警应用的关键需求,雷达观测数据反演结果与实际人工观测结果存在显着差异。本文基于雷达散射特性以及运动学理论分析,提出时变角反模型解释飞鸟回波起伏调制的现象:飞鸟由于振翅运动,翅膀和身体会随着扑翼步态构成一个时变的角反射器,且振翅角反效应为飞鸟的回波幅度带来相对于静态鸟只10dB以上的贡献。本文进一步提出:当雷达工作在光学区频段,飞鸟多散射中心可模型化为一些几何结构体的组合形式,将这些可以从雷达回波中分离出来的几何结构体（散射体）表征为鸟类目标散射特征,作为飞鸟目标自动识别的基础。本文设计了新的生物体电磁散射特性微波暗室动态测量方法并首次实现了对扑翼状态下飞鸟电磁散射特性微波暗室定量测量,证实了本文提出的时变角反模型及目标几何模型化假设。研究得到一系列重要结论:（1）时变角反效应在各个频段均存在,均有助于提高发现距离,但由于散射机理不同,光学区频段散射特性更为清晰,更有利于识别。（2）鸟呼吸和振翅运动都会引起鸟外形形变,但振翅运动带来的鸟外形形变是飞鸟回波起伏最主要的原因,其10dB的贡献与本文提出的时变角反模型的理论值吻合。（3）无论是否振翅,在光学区频段,不同物种的鸟外形的差异对于回波的影响比鸟类尺寸的影响大,这使得利用形状特征（散射特征）识别不同种类鸟只具有理论上的可能。鸟情实时预警的应用需求可以总结为:远距离、全高度、实时性、高发现、低漏警和低虚警,其关键在于探测鸟类目标的准确度和时间开销。本文综合考虑各方面得益,选择用光学区频段雷达来探测飞鸟。一方面利用时变角反效应提高雷达对飞鸟的探测距离;另一方面利用光学区雷达回波散射机理相对清晰,便于识别的优势,基于对雷达目标回波的检测识别一体化方法和自动目标识别技术,能够有效自动剔除地面活动目标干扰,区分鸟类与无人机。这样可以同时降低虚警和误警,降低人员训练成本和使用难度,提高系统反应速度,实现了鸟情雷达的鸟情实时预警。本文通过对鸟类回波数据反演,对雷达鸟类学还贡献了如下发现:（1）鸟只的尺寸可以从飞行形态差异进行区分,即大鸟飞行时腿部伸展,爪子与鸟体分离,鸟爪可见,而小鸟飞行时腿部蜷缩,爪子紧贴鸟体,鸟爪不可见。（2）鸟的飞行模式（扑翼和滑翔）可以从鸟类回波的调制中反演出来,即扑翼飞行导致角反效应强,翅膀贡献超过10dB,而滑翔飞行时角反效应弱,翅膀贡献接近为0dB。（3）雷达鸟类学现有的估计鸟群数量的相关模型可能过高估计了鸟群密度,一方面需要修正单只鸟RCS的数值,增加振翅角反效应的调制给鸟类回波的贡献;另一方面必须调整鸟类RCS校正的方法,建议采用与鸟群回波相同波段下的同材质校准件数据来进行校正,而非采用不同波段下的与鸟只具有相近材质的校准物体的数据进行校正。
于洋[5]（2019）在《无人机在架空输电线路上的应用》文中研究说明为满足人民追求美好生活的电力需要,传统人工巡检已经不能适应现代化电网精益管理要求。南方电网大力推进智能作业技术的生产应用,提出2020年达到“机巡为主、人巡为辅”的目标,实现安全、成本、效能总体最优,促进传统电网由资产、劳动密集型的企业运营模式向精益化转变。按照网省公司统一部署,机巡作业中心于2015年8月挂牌运作,成立两年以来,围绕“人民电业为人民”宗旨,积极落实“185611”发展目标,以精益管理为抓手推动业务智能化发展,主动承担创新引领责任,将输电线路专业运行及维护工作,从传统的人巡为主向机巡为主要方式转变,从有人驾驶机为主要方式向无人机方式为主转变,从人工遥控方式转变为自动驾驶方式,目前,多机种协同作业工作体系、机巡勘灾勘探应急体系、国内首创的电力网空域管理控制功能体系、人才装备保障维护体系和数据智能应用管理平台,解决了新型业务人才装备支持、无人机作业空域管理、机巡规模化巡检作业、快速勘灾勘探的难题,构造成“四体系一平台”的智能运行模式,有效的推动了生产运维的精益化转变。十九大报告中明确提出,“创新是引领发展的第一动力,是建设现代化经济体系的战略支撑”。电网无人机技术将坚持智能发展方向不动摇,深化智能化运维体系应用,完成智能技术与电网运维的深度融合,达到资产状态全景化、设备巡检机器化、数据挖掘智能化、未来风险感知化、生产管理精益化,通过运维模式变革,实现电网智慧运营。本课题研究了架空输电线路无人机测温技术、架空输电线路测绘技术、测距技术的原理及应用,测距方面有架空输电线路激光雷达技术、架空输电线路无人机超声波测距技术;测绘技术有架空输电线路倾斜摄影技术;测温方面将对红外光测温技术的原理和现场工作中外界环境对其影响等进行研究说明。本篇论文还将会结合现有不同技术对架空输电线路的巡视工作的工作效能做出对比,以便达到今后无人机对架空输电线路巡视工作中不同环境、不同情况下的正确选择技术应用而达到工作的高效性。
赵源[6]（2019）在《相控阵雷达及组网抗有源假目标与虚假航迹方法研究》文中提出从相控阵雷达主瓣进入的有源多假目标干扰是一种典型的精准干扰,严重威胁相控阵雷达目标检测、跟踪与识别能力;通过多干扰机协同产生的虚假航迹干扰作为另一种主瓣精准干扰,进一步影响相控阵雷达及组网对当前战场态势的判断。常规体制维度抗干扰方法通常难以应对此类干扰。如何提升相控阵雷达及组网在主瓣精准干扰背景下的目标探测能力,已成为雷达领域亟需解决的问题之一。本文针对有源多假目标及虚假航迹干扰,分别从信号与信息处理维度进行干扰反对抗方法理论研究、数值仿真等工作,主要内容如下:1)分析了有源多假目标及虚假航迹干扰产生机理与作用机理。重点阐述相控阵雷达及组网易受干扰的薄弱环节,提出了广义干扰函数,分析了有源多假目标干扰作用机理。为反对抗方法研究奠定基础。2)从信号处理维度提出了有源多假目标干扰反对抗方法。实现基于ZAM域间歇采样干扰参数估计,提出了最小方差无畸变失真响应（MVDR）准则下可变参数自适应滤波器,保留目标回波分量的同时在干扰频点形成凹口。另外,提出了一种分数阶Fourier域自适应滤波方法,实现频谱弥散干扰背景下目标分量重构。3)从信号处理维度提出了虚假航迹干扰鉴别方法。剖析了干扰机功率放大器非线性失真产生机理,基于Volterra级数推导了杂散频率分布,利用单帧数据提出了ABORT自适应检测结构下的真/假目标鉴别方法。4)从信息处理维度提出了随机转发多假目标干扰反对抗方法。分析了帧内多假目标空间分布联合稀疏模式差异,提出了基于相位辅助的分布式压缩感知抗干扰方法。联合信息与信号处理提出了相控阵雷达网虚假航迹鉴别方法,提出了基于Dempster组合规则的雷达网多特征、多帧信息融合方法,提高真/假航迹鉴别效能。5)从体制、信号处理与信息处理联合维度提出了转发式虚假航迹剔除方法。阐述了真实目标与转发式干扰在频率分集阵列下信号差异。提出了在MVDR约束下的检测前跟踪方法。引入运动限制,实现航迹不连续假目标的剔除。本文利用数值仿真对上述方法进行了验证,实验结果证明了上述方法能够实现有源多假目标与虚假航迹干扰反对抗。相关研究结果有望提升雷达系统在复杂电磁环境下的目标探测能力。
滕锡超[7]（2019）在《飞行器位姿估计及对地面目标定位测速方法研究》文中研究说明飞行器位姿估计及对地面目标定位测速是各类航空航天工程应用中的关键技术之一。飞行器的位姿估计技术可以提供关于飞行器自身飞行状态的基础信息,可用于飞行器系统设计、自主飞行以及事故分析。飞行器对地面目标定位测速技术具有重要的军事应用价值,其可为战场态势感知、目标侦察、目标打击等应用提供有价值的信息,提高武器的打击效能。本文围绕飞行器位姿估计及对地面目标定位测速问题展开研究,主要研究的技术问题为:基于外部视觉传感器的飞行器位姿估计、基于星载光学传感器的地面目标运动估计以及基于机载SAR传感器的地面目标定位。从以上技术问题入手,本文先后设计提出了基于结构特征和线对应的飞行器单目位姿估计算法、基于结构特征和面面交会的飞行器双目位姿估计算法、基于傅里叶梅林变换的遥感图像目标运动估计算法以及基于地面高程信息的机载SAR目标直接定位算法,并通过实验研究和实际工程应用,验证了算法的性能。本文取得的主要成果如下:1.提出了一种基于结构特征和线对应的飞行器单目位姿估计算法。为从单张图像中直接获取飞行器在世界坐标系中的绝对位姿,基于外部单目相机的位姿估计方法往往需要利用目标三维模型或特征模板数据库等先验信息。但三维模型或特征数据库的创建和存储较为耗时且占用较多空间,而且特征或模板匹配的运算效率也较低,这些因素会降低位姿估计算法的通用性和实时性。飞行器为一类特殊的目标,其机体的固有几何特征可作为先验信息用于二维图像中飞行器结构的提取和识别。本文的飞行器单目位姿估计算法用线特征描述飞行器在图像中的机体结构,在分析总结飞行器结构特征的基础上,利用线特征之间的几何约束关系提取出机身参考线与机翼前后边缘线。在提取识别出飞行器机翼在图像中的对应线特征后,算法建立起二维图像线特征和三维模型线特征之间的对应关系,通过PnL算法求解目标的三维位姿。本文单目视觉位姿估计算法无需完整的三维模型,仅需飞行器机翼在载体坐标系中的部分几何信息,即可准确估计出飞行器的位姿参数,比基于模型或特征匹配的方法更加高效通用。2.提出了一种基于结构特征和面面交会的飞行器双目位姿估计算法。本文的双目视觉位姿估计算法对上述单目视觉方法中的结构提取算法进行改进,依据双目视觉位姿估计所需最小配置,仅提取飞行器机翼前边缘线特征进行飞行器目标的位姿解算。由于在飞行器姿态变化过程中,机翼前边缘线特征相比于后边缘线特征更加显着和稳定,因此改进后的结构提取算法可以适应更多类型的飞行器以及更大范围的姿态变化。此外,算法通过飞行器结构的提取识别,直接建立起图像间线特征的对应关系,避免了宽基线图像同名特征匹配困难的问题,使得本文的双目视觉测量系统可以配置更宽的基线,获取更高的测量精度和更大的测量范围。3.提出了一种高效通用的遥感图像目标运动估计算法。遥感图像目标运动估计一般分为两个步骤:首先对目标进行检测定位,再利用图像相关匹配的方法确定目标在不同时刻遥感图像间的位移矢量。基于监督学习或人工干预的目标检测定位会降低算法的通用性和时效性;基于背景差分的目标检测方法难以适应存在较大光照差异的遥感图像,而且其背景建模方式也会影响检测精度。针对以上问题,本文算法将目标检测定位与位移矢量估计相结合,并在计算位移矢量的过程中引入梯度相关和迭代多网格图像变形框架提高算法的精度和鲁棒性。算法首先基于傅里叶梅林变换计算遥感图像之间对应像素的位移场信息,再利用密度聚类以非监督学习的方式检测定位出感兴趣的运动目标,同时确定目标对应的位移矢量,实现较为通用高效的遥感图像地面目标定位测速方法。4.通过引入地面高程信息提高机载SAR对地面目标直接定位的精度本文通过地面高程信息拟合机载SAR成像目标区域的地形起伏,用于修正距离-多普勒方程组中由地形起伏引起的定位误差,提高机载SAR对地面目标的直接定位精度。算法首先利用地面高程信息建立起局部高程约束方程,并将地球椭球方程中的平均高程值视作变量,建立起地球椭球方程与局部高程约束方程的联系;之后再通过联立距离方程、多普勒方程、地球椭球方程以及局部高程约束方程组成非线性方程组对地面目标的位置进行估计。本文详细介绍了该非线性方程组的有效解法,并讨论了初值的选取对方程组求解效率的影响。本文对飞行器位姿估计及对地面目标定位测速中的相关技术问题进行了深入研究,并设计了相应的算法解决方案,通过实验室实验以及项目实验证明了本文所提算法的有效性以及实用性。
孙俊磊[8]（2018）在《菱形翼布局飞机总体气动外形的研究与应用》文中研究表明优异的气动和结构特性使菱形翼布局成为未来长航时无人机最有希望的候选布局形式之一。针对此布局前后翼流场强耦合情况下气动特性变化机理不明确;此特殊布局缺乏有效的优化设计方法和低雷诺数和螺旋桨滑流对此布局气动特性影响方面存在的问题,本文以高空长航时菱形翼布局无人机和低速长航时菱形翼布局无人机为研究对象,开展了菱形翼布局气动特性研究;针对传感器飞机的特殊使用要求,开展了基于相控阵雷达天线安装的翼型和三维机翼的优化设计研究。针对低雷诺数流动的特点,研究低速长航时菱形翼布局无人机在此状态下所具有的独特气动特性以及螺旋桨安装形式不同时滑流对此类构型无人机气动特性独特的影响。通过这些研究本文取得了如下具有创新性的成果:1、研究了菱形翼布局前后翼之间相互干扰的机理。通过研究表明,菱形翼布局的后翼对前翼有抑制流动分离和阻滞两方面的作用,但从总体上来说影响相对较小。前翼除了对后翼有下洗作用,其尾流对后翼的影响作用与尾流的强度有关。对于高空长航时菱形翼布局无人机,当尾流距离后翼表面较远时,强度较弱的尾流可以为后翼边界层内补充能量,增强其抵抗逆压梯度的能力。受此影响虽然后翼的升力特性变化不明显却能使流动转捩的位置后移,减少摩阻。但当尾流距离后翼表面较近或直接扫略后翼时,含有较大湍动能的尾流会与后翼边界层相互掺混,破坏其流场结构,减少后翼的升力特性并增加摩擦阻力。而对于低速长航时菱形翼布局无人机,由于前翼尾流的强度较弱,即使在前翼尾流直接扫略后翼时,后翼的升力特性也不会出现明显下降,反而由于尾流对后翼由于低雷诺数效应引起的层流分离具有抑制作用导致其升力特性会出现少量增加。2、提出了高空长航时菱形翼布局无人机的设计方法。由于高空长航时菱形翼布局无人机的俯仰力矩特性曲线具有明显非线性特性,分析后发现前翼尾流的直接扫掠导致后翼流场结构改变和后翼流动分离是其出现非线性区域的主要原因。而前后翼分离特性耦合导致全机出现俯仰力矩曲线‘上仰’现象。通过改变翼夹角能解决这一问题,使用正交错布局可以将前翼尾流直接流过后翼表面的迎角为调整为负值;而采用负交错布局,可以将此迎角出现的区域向后延伸以避开飞机的巡航状态的迎角,并与由于后翼分离导致的俯仰力矩‘上扬’现象合并减少其控制难度。但对于正交错式布局,前翼的下反及后掠和后翼的上反及前掠提供的横向静稳定性均会有相互抵消的作用,全机的横向稳定性较差,因此选择负交错布局较为合适。菱形翼布局前后翼的掠角会影响无人机的升力和结构特性,其选择与设计指标中的巡航速度有关。本文在研究的基础上分析了波音公司传感器飞机方案的设计思路并设计了应用构型。3、分析了翼型安装平面相控阵雷达的基本原理和安装方法,提出了一种基于平面相控阵雷达天线安装约束的翼型优化设计思想并进行了优化设计。传感器飞机的飞行高度较高,因此机翼内的相控阵雷达天线应采用一定的安装角进行安装。确定这一安装角以满足高低空覆盖的基础上获得最大探测距离需要一个循环迭代的过程。优化后的前翼翼型为满足雷达天线安装的要求,厚度明显增加,最大厚度位置前移,翼型的前缘曲率半径增大,其前缘负压明显增大,并出现一个负压力平台,翼型上表面较为平坦平滑,消除了翼型上表面的激波,呈现出比较典型的层流翼型的压力分布特点。而优化获得的后翼翼型中后部的厚度明显增大,其最大厚度的位置后移;优化后翼型上表面的中部区域较为平坦,出现一个明显的负压力梯度增大的过程,出现典型的自然层流翼型的压力分布特征。4、通过对高空长航时菱形翼布局气动特性的详细研究发展了一种适合于菱形翼布局的高效率的三维优化方法。其将通过改变控制后翼剖面形状和安装角来消除前翼下洗作用的影响作为设计思想,将满足平面相控阵雷达天线安装和保证全机升力特性作为约束条件,以全机的升阻比最大为目标进行优化设计。优化结果表明后翼各控制剖面的安装角存在一个明显的波浪式的变化趋势,出现这一现象的主要原因是由于前翼对后翼的下洗影响受前翼升力分布和前后翼之间距离两方面的相互作用而导致的。分析优化解的压力分布可以看到其变化主要集中在前缘;通过优化,后翼大部分区域的压力分布与优化后的后翼翼型的压力分布更加符合,有效的提高了后翼的气动效率。5、研究了在低雷诺数效应影响下低速长航时菱形翼布局无人机所具有的独特气动特性。低速长航时菱形翼布局无人机的前翼内翼段最先失速而前翼外翼段的失速特性要好于内翼段,而后翼由于受到前翼下洗的作用失速特性要明显好于前翼,这使此无人机具有良好的失速特性;在进行横侧运动时,无人机的俯仰力矩特性曲线呈现强烈的非线性特征,出现这一现象的因素相当复杂,但左侧机翼后翼段和右侧机翼前翼内翼段受侧滑效影响而导致的流动特性改变是导致这一现象的主要原因;在大迎角状态下使用襟翼时应注意由于尾流强度的增加而使后翼和升降舵的升力提高进而导致俯仰力矩特性曲线出现非线性特征的问题。6、研究了螺旋桨滑流对低速长航时菱形翼布局无人机气动特性的影响。研究结果表明由于机身拉进式螺旋桨滑流对前后翼翼根处的影响较为强烈,这两处位置距离焦点位置较远,俯仰力矩特性受前后翼此处升力特性变化的影响较为敏感,全机的纵向静稳定裕度会急剧增大并可能出现周期性振荡,无人机不适合安装机身拉进式螺旋桨;而在前翼中部安装拉进式螺旋桨时,受飞机飞行状态、螺旋桨形状和转速、前翼气动特性等多种因素的影响后翼附近的涡系发展趋势难以预测。螺旋桨放在前翼的前后翼连接处附近可能更有利于飞机的设计;由于菱形翼布局无人机的前后翼具有较大的掠角,这导致螺旋桨滑流形成的上下洗流距机翼前缘的距离不同,选择螺旋桨的旋转方向时应使上洗流更靠近机翼前缘才能更好的利用滑流的增升效果。
刘长江[9]（2017）在《前向散射雷达空中运动目标参数估计与SISAR成像研究》文中研究说明前向散射雷达作为一种特殊几何配置的双基地雷达,其利用了目标雷达散射截面（RCS）在前向散射区迅速增大的特性,在探测隐身目标和低慢小目标方面具有传统单基地雷达无法比拟的优势;而且如果应用阴影逆合成孔径（SISAR）成像原理,则可以提取目标阴影轮廓像用于识别,因此在近年来受到各国研究人员的关注。目前多数前向散射雷达信号处理方法,包括参数估计和SISAR成像等,都只适用于短基线情形下的地面运动目标探测;而面向空中运动目标探测的前向散射雷达具有基线长、目标速度快及观测时间长等特点,因此需要针对其特殊的回波特征进行信号模型和处理方法的相关研究。本文针对面向空中运动目标探测的前向散射雷达系统,在回波建模分析、运动参数估计和SISAR成像等方面开展了研究,主要研究内容和成果如下:1)研究了前向散射雷达空中运动目标回波信号模型和回波特性。传统地面目标前向散射回波信号模型没有考虑散射相位的影响,在描述空中运动目标回波上精度不足。针对这一问题,给出了一种基于复散射系数的空中运动目标前向散射回波信号模型,其将目标复散射系数和多普勒对回波的贡献解耦表示,在精确描述信号的同时也利于回波特性的理论分析。进而基于复散射系数回波模型分别对空中目标前向散射回波幅度、相位特性进行了理论和仿真分析,并给出了前向散射远场回波幅度周期性起伏和相位周期性跳变、近场回波幅度遮挡和相位慢变等特性的理论解释,最后定量推导了前向散射近场和远场的边界,为相关信号处理算法奠定了理论基础。2)研究了前向散射雷达空中运动目标参数估计方法。针对现有前向散射雷达地面运动目标参数估计方法没有考虑散射相位和信号随机初相影响的问题,分别从时频分析和匹配滤波的角度给出了多普勒调频率的估计方法,并提出了一种基于最小二乘估计的全局运动参数估计方法,有效避免了散射相位和初相对参数估计的干扰。随后针对现有空中运动目标航迹起始算法鲁棒性差和精度低的问题,提出了一种基于最小二乘估计的三维航迹起始算法,在保证运算量工程可实现的基础上大大提高了航迹起始的精度和鲁棒性。3)研究了前向散射雷达空中运动目标高精度SISAR成像技术。针对传统地面前向散射雷达无线电全息信号（RHS）重构精度低的问题,提出了一种基于改进分段希尔伯特变换和主瓣包络拟合的空中目标RHS重构方法,应用该方法可以精确重构RHS信号。针对大衍射角SISAR成像运动补偿难的问题,通过建立目标复散射系数与载波频率的时间尺度变换模型,提出了一种基于双频的大衍射角SISAR运动补偿和成像方法,所获得的精确斜距和历程估计可以用于高精度大衍射角SISAR成像运动补偿。4)对基于全球导航卫星系统（GNSS）发射源的前向散射雷达空中运动目标探测及成像技术进行了研究。首先基于理论推导建立了GNSS前向散射回波信号模型,并理论证明了回波信号多普勒频率随时间线性变化的特点。进而基于复散射系数回波模型给出了GNSS前向散射探测的SISAR成像方法。通过处理飞机目标的实测GNSS前向散射回波数据,首次获得了空中目标的GNSS-SISAR轮廓像,验证了信号建模的正确性和导航星无源SISAR成像的能力。
汪兵[10]（2017）在《非独立同分布起伏目标建模与检测算法研究》文中研究说明现代雷达目标在几何结构、材料等方面与传统雷达目标差异显着,电磁散射特性在空间、时间、极化、频域等多个维度上更复杂多变,具有非独立同分布统计特性。现有的雷达目标散射截面积（RCS）模型难以准确表征非独立同分布电磁散射特性,从而导致现有雷达在系统设计和探测效能分析上缺乏理论指导。本论文主要针对具有非独立同分布复杂电磁散射特性的现代雷达目标RCS建模和检测方法开展研究,取得的主要贡献如下:1、提出了一种非独立同分布起伏目标RCS建模方法,可涵盖现有目标RCS模型的特例情况,更准确的描述现代雷达目标RCS在空间、时间、频率、极化等维度的非同分布特性和任意相关特性,有效解决了目标RCS与传统模型失配问题,为雷达系统效能分析和设计奠定基础。同时,提出了一种α-μ三参数目标RCS分布函数,扩展了目标RCS分布函数的种类,突破了经典单参数、双参数分布可描述目标种类的局限。2、推导了独立非同分布非中心Gamma随机变量之和PDF的解析式;给出了独立非同分布Lognormal和α-μ随机变量之和PDF的近似解析式,为其平方律检测效能分析奠定数学基础。推导出独立非同分布非中心Gamma、Lognormal和α-μ起伏目标平方律检测性能解析表达式,并给出了其检测性能的一种截断误差上界,完善了非独立同分布起伏目标平方律检测理论,为系统效能分析和设计提供理论依据和指导。3、给出了广义CFAR起伏目标检测理论性能的一种积分计算式,可解决非独立同分布起伏目标CFAR检测理论性能难计算的问题。推导出非独立同分布Gamma起伏目标在均匀和非均匀背景下CA-CFAR和OS-CFAR检测的理论性能解析式,并给出了其理论性能的一种截断误差上界,解决了非独立同分布Gamma起伏目标CFAR检测理论分析问题。4、基于独立非同分布目标功率均值知识,提出了一种权重搜索的多通道加权检测器,有效解决了权重固定检测器在权重失配时所导致的检测性能恶化问题,提高了通道加权检测器的实用性。基于独立非同分布Gamma目标分布参数知识,提出了一种分布参数搜索的贝叶斯检测器,突破了贝叶斯检测器要求目标分布参数精确已知的限制,解决了贝叶斯检测器在目标分布参数失配时所导致的性能下降问题。
二、小型战斗机目标起伏特性分析（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、小型战斗机目标起伏特性分析（论文提纲范文）
（1）相控阵机载SAR海面动目标成像算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外相控阵雷达的研究现状及分析 |
| 1.2.1 国外相控阵雷达主要发展阶段研究 |
| 1.2.2 国内相控阵雷达发展情况 |
| 1.3 机载SAR动目标成像研究现状 |
| 1.4 本文的主要内容与结构安排 |
| 第2章 相控阵机载SAR成像机理研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SAR动目标成像基本理论及回波模型建立 |
| 2.3 DBF-SCORE波束控制成像方法 |
| 2.3.1 DBF-SCORE俯仰向波束控制原理 |
| 2.3.2 俯仰向自适应Capon谱估计法 |
| 2.3.3 方位向非均匀PRF采样重构算法 |
| 2.3.4 仿真实验与结果分析 |
| 2.3.5 实测数据与结果分析 |
| 2.4 TOPSAR方位向扫描成像方法 |
| 2.4.1 TOPSAR方位向波束控制原理 |
| 2.4.2 TOPSAR扫描模式成像算法 |
| 2.4.3 仿真实验与结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 海面舰船动目标压缩感知成像算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 舰船目标CS成像机理 |
| 3.2.1 海面舰船的正交匹配追踪算法 |
| 3.2.2 仿真实验与结果分析 |
| 3.3 块稀疏压缩感知成像算法 |
| 3.3.1 海面舰船的块稀疏BOMP成像算法 |
| 3.3.2 仿真实验与结果分析 |
| 3.4 块稀疏贝叶斯学习BSBL成像算法 |
| 3.4.1 海面舰船的块稀疏BSBL成像算法 |
| 3.4.2 仿真实验与结果分析 |
| 3.5 联合块稀疏JBOMP成像算法 |
| 3.5.1 海面舰船的联合块稀疏JBOMP成像算法 |
| 3.5.2 仿真实验与结果分析 |
| 3.5.3 实测数据与结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 海面舰船动目标的多普勒参数估计及自聚焦 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多普勒参数估计 |
| 4.2.1 Radon-Wigner估计多普勒参数 |
| 4.2.2 SoWVD变换估计多普勒参数 |
| 4.2.3 仿真实验与结果分析 |
| 4.3 舰船目标自聚焦成像 |
| 4.3.1 最大对比度/最小熵算法 |
| 4.3.2 分块PGA自聚焦算法 |
| 4.3.3 实测数据与结果分析 |
| 4.4 舰船目标时频分析瞬态像 |
| 4.4.1 传统时频类成像法 |
| 4.4.2 仿真实验与结果分析 |
| 4.4.3 实测数据与结果分析 |
| 4.5 同步压缩时频变换成像法 |
| 4.5.1 同步压缩SST-CWT变换 |
| 4.5.2 同步压缩SST-Chirplet变换 |
| 4.5.3 同步压缩SST-STFT变换 |
| 4.5.4 同步压缩时频变换的误差分析 |
| 4.5.5 仿真实验与结果分析 |
| 4.5.6 实测数据与结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 海面舰船动目标的方位向定位算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于VSAR的海面舰船动目标定位算法 |
| 5.2.1 VSAR算法概述 |
| 5.2.2 VSAR算法运动目标成像模型 |
| 5.2.3 VSAR算法运动目标定位机理 |
| 5.3 仿真实验与结果分析 |
| 5.4 实测数据与结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）机载雷达目标和环境建模仿真方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的结构安排 |
| 第二章 机载雷达目标及杂波的仿真基础 |
| 2.1 机载雷达工作原理 |
| 2.1.1 脉冲多普勒雷达体制 |
| 2.1.2 机载脉冲多普雷达系统结构 |
| 2.1.3 机载雷达的典型工作方式 |
| 2.1.4 机载雷达的信号处理流程 |
| 2.2 载机和目标运动仿真 |
| 2.2.1 坐标系与坐标变换 |
| 2.2.2 运动仿真 |
| 2.3 天线建模仿真 |
| 2.3.1 天线方向图模型 |
| 2.3.2 改进后的方向图模型 |
| 2.4 机载雷达信号模型 |
| 2.4.1 线性调频信号 |
| 2.4.2 相位编码信号 |
| 2.4.3 相参脉冲串信号 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 机载雷达目标建模仿真 |
| 3.1 目标雷达截面积 |
| 3.1.1 目标雷达截面积定义 |
| 3.1.2 目标雷达截面积的影响因素 |
| 3.1.3 典型目标的平均雷达截面积 |
| 3.2 目标雷达截面积统计建模仿真 |
| 3.2.1 斯威林Ⅰ型 |
| 3.2.2 斯威林Ⅱ型 |
| 3.2.3 斯威林Ⅲ型 |
| 3.2.4 斯威林Ⅳ型 |
| 3.3 目标雷达截面积的精确建模仿真 |
| 3.3.1 目标雷达截面积的电磁计算 |
| 3.3.2 雷达与目标视线角度的计算 |
| 3.4 目标回波仿真 |
| 3.4.1 目标回波信号模型 |
| 3.4.2 目标回波仿真 |
| 3.4.3 接收机噪声建模仿真 |
| 3.4.4 目标回波仿真实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 机载雷达杂波建模仿真 |
| 4.1 机载PD雷达杂波分析 |
| 4.1.1 杂波的频谱 |
| 4.1.2 杂波分类 |
| 4.1.3 后向散射系数模型 |
| 4.2 杂波统计建模仿真 |
| 4.2.1 杂波功率谱模型 |
| 4.2.2 杂波幅度概率分布模型 |
| 4.3 相干视频杂波建模仿真 |
| 4.3.1 杂波网格单元的划分 |
| 4.3.2 杂波信号建模 |
| 4.3.3 相干视频杂波仿真 |
| 4.4 三种脉冲重频工作方式下的杂波仿真 |
| 4.4.1 低脉冲重频下的杂波仿真 |
| 4.4.2 高脉冲重频下的杂波仿真 |
| 4.4.3 中脉冲重频下的杂波仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 机载雷达回波仿真 |
| 5.1 机载PD雷达信号处理 |
| 5.1.1 预处理 |
| 5.1.2 脉冲压缩 |
| 5.1.3 动目标显示 |
| 5.1.4 动目标检测 |
| 5.1.5 恒虚警检测 |
| 5.2 机载雷达回波仿真 |
| 5.2.1 目标回波和杂波信号的叠加 |
| 5.2.2 回波仿真流程和结果 |
| 5.3 机载雷达回波仿真与试验验证 |
| 5.3.1 信号处理 |
| 5.3.2 仿真结果分析与目标信息验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 不足与完善 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）距离徙动雷达目标能量聚焦和检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 基于运动参数估计的能量聚焦和目标检测算法 |
| 1.2.2 盲速旁瓣抑制 |
| 1.2.3 杂波背景下的距离徙动目标检测 |
| 1.3 论文主要工作与内容安排 |
| 第二章 基于运动参数估计的距离徙动雷达目标能量聚焦和检测算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 目标回波相关性 |
| 2.2.1 不同照射角度的回波之间的相关性 |
| 2.2.2 小结 |
| 2.3 雷达目标检测尺度逆傅里叶变换算法的快速实现方法 |
| 2.3.1 问题描述 |
| 2.3.2 提出的算法 |
| 2.3.3 计算复杂度分析 |
| 2.3.4 数值仿真 |
| 2.3.5 小结 |
| 2.4 二阶WVD变换算法的快速实现 |
| 2.4.1 本章提出的快速算法 |
| 2.4.2 计算复杂度分析 |
| 2.4.3 数值仿真 |
| 2.4.4 小结 |
| 2.5 结论 |
| 第三章 基于宽带回波模型的高超声速目标能量聚焦和检测算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 宽带回波模型 |
| 3.3 高超声速目标能量聚焦和检测算法 |
| 3.4 计算复杂度和抗噪声性能分析 |
| 3.4.1 计算复杂度分析 |
| 3.4.2 抗噪声性能和目标检测能力 |
| 3.5 算法验证 |
| 3.6 结论 |
| 第四章 基于盲速旁瓣抑制的距离徙动雷达目标能量聚焦和检测算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 RFT回顾和BSSL介绍 |
| 4.3 基于盲速旁瓣抑制的距离徙动雷达目标能量聚焦和检测算法 |
| 4.3.1 基于BSSL抑制的长时间积累算法 |
| 4.3.2 确定检测门限 |
| 4.4 最小化操作的作用 |
| 4.5 本章算法性能评估 |
| 4.5.1 局部盲速旁瓣抑制能力 |
| 4.5.2 全局盲速旁瓣抑制能力 |
| 4.5.3 检测性能 |
| 4.5.4 本算法的限制条件 |
| 4.5.5 实测数据验证 |
| 4.6 结论 |
| 第五章 复合高斯杂波背景下的距离徙动雷达目标检测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 目标检测模型和广义似然比检测器回顾 |
| 5.2.1 目标检测模型 |
| 5.2.2 广义似然比检测器回顾 |
| 5.3 基于Rao准则的距离徙动目标检测器设计 |
| 5.3.1 点目标Rao检测器设计 |
| 5.3.2 距离扩展目标Rao检测器设计 |
| 5.4 性能评估 |
| 5.4.1 点目标Rao检测器性能 |
| 5.4.2 距离扩展目标Rao检测器性能 |
| 5.5 结论 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）鸟类目标电磁散射特性和回波检测识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 鸟击飞机 |
| 1.1.2 机场防鸟 |
| 1.2 国内外现状 |
| 1.2.1 鸟情雷达的发展历史 |
| 1.2.2 基于雷达图像的检测方法 |
| 1.2.3 基于回波信号的识别方法 |
| 1.2.4 现有方法存在的问题 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 鸟类目标电磁散射模型研究 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 雷达目标散射特性 |
| 2.2.1 雷达散射截面积 |
| 2.2.2 距离像 |
| 2.3 电磁散射分区 |
| 2.4 鸟类目标水球模型 |
| 2.5 振翅时变角反模型 |
| 2.6 光学区目标识别问题 |
| 2.6.1 姿态敏感问题 |
| 2.6.2 形态敏感问题 |
| 2.7 方位向体散射模型 |
| 2.8 小结 |
| 3 鸟类目标电磁散射特性测量方法研究 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 暗室动态测量方法 |
| 3.2.1 扫频法测量原理 |
| 3.2.2 动态测量方法 |
| 3.2.3 目标定位与标定 |
| 3.2.4 取消背景对消 |
| 3.3 飞鸟电磁散射特性 |
| 3.3.1 静态鸟电磁散射特性分析 |
| 3.3.2 动态鸟电磁散射特性分析 |
| 3.4 无人机电磁散射特性 |
| 3.4.1 回波包络起伏 |
| 3.4.2 旋翼调制效应 |
| 3.5 小结 |
| 4 鸟类目标回波检测识别方法研究 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 提高探测距离 |
| 4.3 目标检测方法 |
| 4.3.1 基于信噪比的检测 |
| 4.3.2 基于信杂比的检测 |
| 4.3.3 地杂波的滤除 |
| 4.4 自动目标识别方法 |
| 4.4.1 检测识别一体化方法 |
| 4.4.2 边扫描边识别方法 |
| 4.5 抗干扰方法 |
| 4.5.1 抗地面目标干扰 |
| 4.5.2 抗空中目标干扰 |
| 4.6 小结 |
| 5 鸟类生物信息处理研究 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 鸟类尺寸分类 |
| 5.3 飞行方式反演 |
| 5.4 鸟群数量估计模型修正 |
| 5.5 小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间取得的科研成果目录 |
| 致谢 |
（5）无人机在架空输电线路上的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外无人机技术的发展简介 |
| 1.3 本文主要研究的内容介绍 |
| 第二章 输电线路一般巡视 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 输电线路一般巡视的目的 |
| 2.3 输电线路巡视类别 |
| 第三章 架空输电线路中无人机测绘摄影技术的应用 |
| 3.1 无人机核心部分的组成 |
| 3.2 无人机遥感技术 |
| 3.3 无人机测绘摄影技术 |
| 3.3.1 输电线路无人机测绘航线设计 |
| 3.3.2 无人机测绘摄影技术的应用 |
| 3.3.3 输电线路无人机倾斜摄影技术 |
| 第四章 架空输电线路中无人机测距技术的应用 |
| 4.1 架空输电线路无人机超声波距技术 |
| 4.2 架空输电线路无人机与行波法测距技术 |
| 4.3 架空输电线路无人机激光雷达测距技术 |
| 4.3.1 输电导线点云数据的处理 |
| 4.3.2 架空导线在激光雷达点云数据中的提取 |
| 第五章 无人机红外测温技术在输电线路中的应用 |
| 5.1 无人机红外测温技术简介 |
| 5.2 红外热成像仪 |
| 5.2.1 物体的红外辐射 |
| 5.2.2 红外热成像仪的发展 |
| 5.3 无人机搭载红外测温仪现场应用图例 |
| 5.3.1 导线部分 |
| 5.3.2 绝缘子部分 |
| 第六章 无人机在架空输电线路中的实际应用 |
| 6.1 无人机实际应用 |
| 6.2 无人机现场巡检数据 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）相控阵雷达及组网抗有源假目标与虚假航迹方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要缩略词对照表 |
| 主要符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 相控阵雷达及组网有源干扰研究现状 |
| 1.2.1 有源多假目标干扰研究现状 |
| 1.2.2 虚假航迹干扰现状 |
| 1.3 相控阵雷达及组网抗有源欺骗干扰研究现状 |
| 1.3.1 有源欺骗干扰反对抗研究现状 |
| 1.3.2 相控阵雷达网抗有源欺骗干扰现状 |
| 1.3.3 有源欺骗干扰反对抗方法研究现状 |
| 1.4 本文的主要内容与结构 |
| 第二章 相控阵雷达及组网有源多假目标及虚假航迹干扰机理分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相控阵雷达及组网信号/信息处理流程 |
| 2.2.1 相控阵雷达信号/信息处理流程 |
| 2.2.2 相控阵雷达组网信号/信息处理流程 |
| 2.3 有源多假目标干扰机理分析 |
| 2.3.1 全脉冲/示样脉冲随机转发多假目标干扰 |
| 2.3.2 灵巧噪声干扰 |
| 2.3.3 间歇采样干扰 |
| 2.3.4 频谱弥散干扰 |
| 2.3.5 结论 |
| 2.4 虚假航迹干扰产生及作用机理 |
| 2.4.1 旁瓣假目标虚假航迹干扰产生机理 |
| 2.4.2 多机协同虚假航迹干扰 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 相控阵雷达信号处理维度抗有源多假目标干扰方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于时频分析的干扰样式识别 |
| 3.2.1 FrFT域特征提取 |
| 3.2.2 ZAM域特征提取 |
| 3.2.3 有源多假目标干扰样式识别算法小结 |
| 3.2.4 仿真实验与结论 |
| 3.3 捷变频相控阵雷达基于自适应滤波的灵巧噪声干扰抑制方法 |
| 3.4 基于ZAM-MVDR自适应滤波的间歇采样干扰抑制 |
| 3.4.1 干扰时序参数估计 |
| 3.4.2 自适应滤波器设计 |
| 3.4.3 仿真实验与结论 |
| 3.5 基于高阶旋转角度下自适应滤波的SMSP干扰抑制 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 相控阵雷达信号处理维度抗虚假航迹方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 转发式干扰机指纹特征分析 |
| 4.2.1 干扰机指纹特征产生机理分析 |
| 4.2.2 干扰机功率放大器特性分析 |
| 4.2.3 功率放大器特征提取 |
| 4.3 旁瓣假目标特征分析 |
| 4.4 基于ABORT检测理论的干扰识别方法 |
| 4.4.1 ABORT检测器基本原理 |
| 4.4.2 干扰机指纹特征识别方法 |
| 4.4.3 旁瓣假目标鉴别方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 相控阵雷达及组网信息融合维度抗有源多假目标及虚假航迹干扰方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于分布式压缩感知的随机转发多假目标干扰反对抗方法 |
| 5.2.1 信号模型 |
| 5.2.2 基于DCS的干扰抑制方法 |
| 5.2.3 仿真实验与结论 |
| 5.3 基于D-S证据理论的帧间信息融合抗虚假航迹干扰方法 |
| 5.3.1 虚假航迹特征提取 |
| 5.3.2 基于D-S证据理论的虚假航迹鉴别方法 |
| 5.3.3 仿真实验与结论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 新体制阵列雷达抗虚假航迹干扰方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 频率分集阵列基本原理 |
| 6.2.1 新体制阵列发射信号模型 |
| 6.2.2 新体制阵列雷达目标回波信号模型 |
| 6.2.3 新体制阵列转发式干扰信号模型 |
| 6.3 基于SIR-TBD的新体制阵列虚假航迹抑制方法 |
| 6.3.1 信号模型 |
| 6.3.2 SIR-TBD抗干扰性能分析 |
| 6.3.3 FDA-MIMO-TBD联合抗干扰方法 |
| 6.3.4 算法小结 |
| 6.3.5 仿真实验与结论 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 本文主要工作与贡献 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 A：公式(3-21)推导具体过程 |
| 附录 B：引理1证明 |
| 附录 C：Volterra级数核函数表 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（7）飞行器位姿估计及对地面目标定位测速方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及目的 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于视觉传感器的飞行器位姿估计 |
| 1.2.2 基于星载光学传感器的地面目标定位测速 |
| 1.2.3 基于机载SAR成像的目标直接定位 |
| 1.3 本文的主要内容和技术贡献 |
| 1.3.1 本文的主要内容 |
| 1.3.2 本文的技术贡献 |
| 第二章 坐标系定义及问题描述 |
| 2.1 坐标系定义 |
| 2.1.1 世界坐标系 |
| 2.1.2 相机坐标系与图像坐标系 |
| 2.1.3 载体坐标系 |
| 2.2 坐标系转换关系及问题描述 |
| 2.2.1 坐标系转换关系 |
| 2.2.2 问题描述和分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于结构特征和线对应的飞行器单目视觉位姿估计 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 弱透视投影模型 |
| 3.3 飞行器结构提取 |
| 3.3.1 直线特征检测 |
| 3.3.2 机身结构提取 |
| 3.3.3 机翼结构提取 |
| 3.4 基于线对应的飞行器单目视觉位姿估计 |
| 3.4.1 P3L问题 |
| 3.4.2 ASPnL算法 |
| 3.5 算法流程 |
| 3.6 实验结果 |
| 3.6.1 飞行器结构提取实验结果 |
| 3.6.2 位姿估计实验结果 |
| 3.7 结论 |
| 第四章 基于结构特征和面面交会的飞行器双目视觉位姿估计 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 飞行器结构提取 |
| 4.2.1 机身结构提取 |
| 4.2.2 机翼前边缘线提取 |
| 4.3 基于面面交会的飞行器位姿估计 |
| 4.4 算法流程 |
| 4.5 实验结果 |
| 4.5.1 飞行器结构提取实验结果 |
| 4.5.2 位姿估计实验结果 |
| 4.6 结论 |
| 第五章 基于傅里叶梅林变换的遥感图像目标运动估计 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 傅里叶梅林变换 |
| 5.3 迭代多网格图像变形 |
| 5.4 基于密度的矢量聚类 |
| 5.5 实验结果 |
| 5.6 结论 |
| 第六章 基于地面高程信息的机载SAR目标直接定位 |
| 6.1 机载SAR目标定位原理 |
| 6.1.1 机载SAR目标定位几何模型 |
| 6.1.2 距离-多普勒定位原理 |
| 6.2 距离-多普勒-局部高程定位算法 |
| 6.2.1 LM算法求解R-D方程组 |
| 6.2.2 迭代初始坐标点计算 |
| 6.2.3 高程更新与坐标转换 |
| 6.2.4 算法流程 |
| 6.3 实验结果 |
| 6.4 结论 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（8）菱形翼布局飞机总体气动外形的研究与应用（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 主要研究方向的国内外发展现状 |
| 1.2.1 菱形翼布局飞机气动特性问题研究的发展现状 |
| 1.2.2 菱形翼布局飞机气动设计和优化问题研究的发展现状 |
| 1.2.3 低雷诺数流动和螺旋桨滑流对气动影响研究的发展现状 |
| 1.3 论文主要的研究内容 |
| 1.3.1 菱形翼布局气动布局特性方面的主要研究内容 |
| 1.3.2 菱形翼布局气动设计和优化方面的主要研究内容 |
| 1.3.3 低雷诺数和螺旋桨滑流对气动特性影响方面的主要研究内容 |
| 1.3.4 论文的主要研究工作及安排 |
| 第2章 气动数值模拟方法及可信度验证 |
| 2.1 数值模拟方法的基本求解技术 |
| 2.1.1 流动控制方程 |
| 2.1.2 有限体积法 |
| 2.1.3 空间离散 |
| 2.1.4 时间推进方法 |
| 2.1.5 旋转区域求解计算 |
| 2.1.6 网格生成技术 |
| 2.1.7 边界条件 |
| 2.2 湍流模型 |
| 2.2.1 联合γ-(?)e_(θt)转捩模型的k-ω sst湍流模型 |
| 2.2.2 k-k_L-ω湍流转捩模型 |
| 2.3 数值模拟方法的验证 |
| 2.3.1 二维翼型绕流数值验证 |
| 2.3.2 三维机翼绕流数值验证 |
| 2.3.3 旋转区域的数值验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 高空长航时菱形翼布局无人机气动特性研究 |
| 3.1 高空长航时菱形翼布局无人机初始构型的总体设计 |
| 3.1.1 高空长航时菱形翼布局无人机的基本设计指标 |
| 3.1.2 初始构型的总体布局设计 |
| 3.1.3 初始构型翼型的选择 |
| 3.2 总体参数法和涡格法对菱形翼布局进行估算时存在的问题 |
| 3.2.1 使用总体参数方法进行气动估算时存在的问题 |
| 3.2.2 使用涡格法进行数值模拟时存在的问题 |
| 3.3 高空长航时菱形翼布局无人机的初始构型的气动特性研究 |
| 3.3.1 初始构型的纵向气动特性分析 |
| 3.3.2 初始构型的横航向气动特性分析 |
| 3.4 总体布局参数调整对菱形翼布局无人机气动特性的影响 |
| 3.4.1 改变翼间距对菱形翼布局无人机气动特性影响的分析 |
| 3.4.2 改变翼夹角对菱形翼布局无人机气动特性影响的分析 |
| 3.5 马赫数对菱形翼布局无人机气动特性影响的分析 |
| 3.6 对波音方案设计思路的推测及应用构型的设计 |
| 3.6.1 对波音公司的菱形翼布局传感器飞机方案设计思路的推测 |
| 3.6.2 应用构型的设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于天线安装的菱形翼无人机翼型优化设计 |
| 4.1 预警雷达天线技术参数发展趋势研究 |
| 4.2 翼型安装平面相控阵雷达天线的基本原理 |
| 4.3 机载预警雷达探测性能估算方程的建立 |
| 4.4 菱形翼布局无人机翼型优化设计 |
| 4.4.1 翼型安装雷达天线的方法 |
| 4.4.2 翼型厚度效应的分析 |
| 4.4.3 翼型的优化设计思想和方法及优化结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 菱形翼布局无人机气动特性三维优化设计 |
| 5.1 使用优化后翼型时菱形翼布局气动特性变化特点分析 |
| 5.2 菱形翼布局无人机的三维优化设计方法的建立 |
| 5.3 菱形翼布局无人机优化模型的建立 |
| 5.3.1 后翼控制剖面的分布方法研究 |
| 5.3.2 前后翼连接结构对飞机气动特性影响的分析 |
| 5.3.3 菱形翼布局无人机优化模型的建立 |
| 5.4 菱形翼布局无人机的优化及结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 低速长航时菱形翼布局无人机的气动特性研究 |
| 6.1 低速长航时菱形翼布局无人机的构型设计 |
| 6.2 低速长航时菱形翼布局无人机纵向气动特性分析 |
| 6.3 低速长航时菱形翼布局无人机横航向气动特性分析 |
| 6.3.1 菱形翼布局无人机横航向气动性能分析 |
| 6.3.2 菱形翼布局无人机横侧运动时俯仰力矩变化原因的分析 |
| 6.4 菱形翼布局无人机操纵面性能计算及襟翼特性分析 |
| 6.4.1 菱形翼布局无人机升降舵和副翼性能分析 |
| 6.4.2 菱形翼布局无人机襟翼特性分析 |
| 6.5 螺旋桨安装位置对菱形翼布局气动特性影响的研究 |
| 6.5.1 机身拉进式螺旋桨对菱形翼布局气动特性影响的分析 |
| 6.5.2 前翼拉进式螺旋桨对菱形翼布局气动特性影响的分析 |
| 6.5.3 后翼拉进式螺旋桨对菱形翼布局气动特性影响的分析 |
| 6.5.4 机身推进式螺旋桨对菱形翼布局气动特性影响的分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 |
| 致谢 |
（9）前向散射雷达空中运动目标参数估计与SISAR成像研究（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 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 前向散射雷达发展趋势 |
| 1.3 本文的主要工作及论文结构 |
| 1.3.1 论文主要工作 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第2章 空中运动目标前向散射回波信号模型与特性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 前向散射机理与RCS |
| 2.3 空中运动目标前向散射回波模型 |
| 2.3.1 传统前向散射回波信号模型 |
| 2.3.2 基于复散射系数的回波信号模型 |
| 2.3.3 包络检波信号模型 |
| 2.4 空中运动目标前向散射远场回波特性分析 |
| 2.4.1 回波幅度特性 |
| 2.4.2 回波相位特性 |
| 2.4.3 地面目标-空中目标前向散射远场回波特性比较 |
| 2.5 前向散射近场回波特性分析 |
| 2.5.1 回波幅度特性 |
| 2.5.2 回波相位特性 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 前向散射雷达空中运动目标参数估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多普勒调频率估计 |
| 3.2.1 基于时频分析的多普勒调频率估计 |
| 3.2.2 基于匹配滤波的多普勒调频率估计 |
| 3.3 全局运动参数估计 |
| 3.3.1 基于最小二乘的全局运动参数估计 |
| 3.3.2 飞行高度及测量误差影响分析 |
| 3.4 改进的瞬时运动参数估计 |
| 3.4.1 基于最小二乘的三维航迹起始 |
| 3.4.2 不同航迹位置的航迹起始性能评估 |
| 3.4.3 不同观测时长的航迹起始性能评估 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 前向散射雷达空中运动目标高精度SISAR成像 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 前向散射雷达SISAR成像原理 |
| 4.2.1 小衍射角SISAR成像算法 |
| 4.2.2 大衍射角SISAR成像算法 |
| 4.3 改进的无线电全息信号(RHS)重构 |
| 4.3.1 改进的分段希尔伯特变换 |
| 4.3.2 主瓣信号重构 |
| 4.3.3 仿真及验证 |
| 4.4 基于双频的大衍射角SISAR成像 |
| 4.4.1 运动补偿参数估计精度需求分析 |
| 4.4.2 目标复散射系数的时间尺度变换模型 |
| 4.4.3 基于递推的斜距和估计 |
| 4.4.4 仿真及验证 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 基于导航星信号的前向散射空中目标探测与成像 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于导航星的前向散射雷达回波信号建模 |
| 5.2.1 导航星前向散射雷达系统结构 |
| 5.2.2 中频信号模型 |
| 5.2.3 基带信号模型 |
| 5.2.4 时延差分析 |
| 5.2.5 多普勒分析 |
| 5.3 导航星前向散射雷达SISAR成像技术 |
| 5.4 实验验证 |
| 5.4.1 实验配置及处理方法 |
| 5.4.2 功率预算分析 |
| 5.4.3 信号提取及多普勒调频率估计 |
| 5.4.4 SISAR成像验证 |
| 5.5 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）非独立同分布起伏目标建模与检测算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 非独立同分布起伏目标建模 |
| 1.2.2 非独立同分布目标平方律检测理论性能 |
| 1.2.3 非独立同分布目标恒虚警检测理论性能 |
| 1.2.4 基于非独立同分布目标知识检测算法 |
| 1.3 本论文的结构安排 |
| 第二章 非独立同分布起伏目标建模 |
| 2.1 目标电磁散射现象 |
| 2.2 非独立同分布建模 |
| 2.2.1 非同分布建模 |
| 2.2.2 任意相关建模 |
| 2.2.3 非独立同分布综合建模 |
| 2.2.4 非独立同分布目标模型特例 |
| 2.3 非独立同分布模型数据验证 |
| 2.3.1 IPIX实测数据 |
| 2.3.2 电磁仿真数据 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 非独立同分布目标平方律检测性能分析 |
| 3.1 平方律检测理论基础 |
| 3.1.1 非起伏目标 |
| 3.1.2 起伏目标 |
| 3.2 独立非同分布非中心Gamma起伏目标 |
| 3.2.1 非中心Gamma分布 |
| 3.2.2 独立非同分布非中心Gamma变量之和 |
| 3.2.3 检测概率计算 |
| 3.2.4 截断误差分析 |
| 3.2.5 仿真分析 |
| 3.3 独立非同分布Lognormal起伏目标 |
| 3.3.1 Lognormal分布 |
| 3.3.2 独立非同分布Lognormal之和 |
| 3.3.3 检测概率计算 |
| 3.4 独立非同分布 α-μ 起伏目标 |
| 3.4.1 α-μ 分布 |
| 3.4.2 独立非同分布 α-μ 随机变量之和 |
| 3.4.3 检测概率计算 |
| 3.4.4 截断误差分析 |
| 3.4.5 仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 非独立同分布目标CFAR检测性能分析 |
| 4.1 广义CFAR策略 |
| 4.2 非独立同分布Gamma条件检测概率 |
| 4.2.1 独立非同分布条件检测概率 |
| 4.2.2 相关非同分布条件检测概率 |
| 4.3 非独立同分布Gamma目标CA-CFAR检测 |
| 4.3.1 信号模型 |
| 4.3.2 独立非同分布CA-CFAR |
| 4.3.3 相关非同分布CA-CFAR |
| 4.3.4 误差分析 |
| 4.3.5 仿真分析 |
| 4.4 非独立同分布Gamma目标OS-CFAR检测 |
| 4.4.1 均匀背景 |
| 4.4.2 非均匀背景 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于非独立同分布目标知识的检测算法 |
| 5.1 信号检测模型 |
| 5.2 基于目标功率均值的通道加权检测器 |
| 5.2.1 目标功率均值精确 |
| 5.2.2 目标功率均值失配 |
| 5.2.3 仿真分析 |
| 5.3 基于分布参数的贝叶斯检测器 |
| 5.3.1 目标分布参数精确已知 |
| 5.3.2 目标分布参数失配 |
| 5.3.3 仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
四、小型战斗机目标起伏特性分析（论文参考文献）
- [1]相控阵机载SAR海面动目标成像算法研究[D]. 张璘. 哈尔滨工业大学, 2021(02)
- [2]机载雷达目标和环境建模仿真方法研究[D]. 李魁山. 电子科技大学, 2020(01)
- [3]距离徙动雷达目标能量聚焦和检测技术研究[D]. 牛志永. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [4]鸟类目标电磁散射特性和回波检测识别技术研究[D]. 龚江昆. 武汉大学, 2019(01)
- [5]无人机在架空输电线路上的应用[D]. 于洋. 广东工业大学, 2019(06)
- [6]相控阵雷达及组网抗有源假目标与虚假航迹方法研究[D]. 赵源. 电子科技大学, 2019(01)
- [7]飞行器位姿估计及对地面目标定位测速方法研究[D]. 滕锡超. 国防科技大学, 2019(01)
- [8]菱形翼布局飞机总体气动外形的研究与应用[D]. 孙俊磊. 西北工业大学, 2018(04)
- [9]前向散射雷达空中运动目标参数估计与SISAR成像研究[D]. 刘长江. 北京理工大学, 2017(06)
- [10]非独立同分布起伏目标建模与检测算法研究[D]. 汪兵. 电子科技大学, 2017(06)