一、电子战条件下目标跟踪算法研究（论文文献综述）
李欣,孙鑫,张菁,纪大壮,曲菊泽[1]（2021）在《对雷达干扰源测向定位的关键技术》文中研究表明对干扰源测向交叉定位和跟踪干扰源等措施是雷达系统对抗有源干扰的有效技术手段。首先,分析了跟踪干扰源等反干扰源技术的发展和应用情况,论述了其基本原理和技术途径;其次,讨论了复杂对抗环境下实现跟踪干扰源等面临的难点与挑战,并重点研究了电子战对反干扰源技术及措施的干扰等问题;最后,从难点问题、技术方法、战术方法等方面阐述了电子战后续的研究和发展方向。
任唯祎[2]（2021）在《通信侦察信息在组网雷达对抗中的应用》文中研究表明组网雷达系统利用通信手段,使得网内的雷达实现了信息共享与互联互通,给当代雷达电子对抗带来了巨大的挑战。现在在组网雷达对抗技术方面的研究,主要是针对组网雷达系统的干扰,而很少有研究组网雷达侦察识别方面的文章或期刊。组网雷达中的各雷达相互关联,如果要对组网雷达实施有效攻击,就必然要弄清网内各雷达之间的关系。雷达组网方式包含了雷达网内各雷达之间的通信传输关系;另外,通过分析雷达的组网方式可以得出组网雷达中各节点的关键性等级,进而判断网内各节点的威胁程度,为后续干扰策略的选取以及干扰资源的调度提供支撑。因此,识别雷达的组网方式,在组网雷达对抗中具有重要的意义。本文以实现雷达组网方式识别为目标,进行了一系列的研究与分析。要想正确的提取出组网雷达系统的特征,就必须对组网雷达系统本身的特性有充足的了解。文章中首先介绍了组网雷达系统的基本概念以及系统建模的关键数学模型,并根据研究需求对组网雷达系统进行了建模仿真。组网雷达与传统雷达在特征上的区分在于组网雷达除了拥有传统雷达所有的功能外,各雷达间还通过相应的通信手段使得组网雷达互联互通、信息共享,因此,分析研究组网雷达的通信特征,是突破组网雷达对抗研究瓶颈的一个方向。本文在建立了组网雷达系统模型的基础上,通过不同类型的组网雷达、不同的仿真场景,充分分析并提取了组网雷达系统的通信特征。雷达组网方式的识别是属于模式识别的一种。不同组网方式下的雷达网具有不同的特征,这些特征将组成区分不同组网方式的规则,通过分析各组网方式下的雷达网,可以提取到不同组网方式的特征,进而对组网方式进行分类与识别。此外,不同的组网雷达系统在面对干扰时会其系统特征会有不同的变化,所以加入对抗下的组网雷达特征将更有助于雷达组网方式的识别。本文通过研究分析组网雷达系统在不同场景下的参数变化,提取了不同场景下的通信特征,并结合D-S证据融合理论成功实现了通信侦察信息辅助雷达组网方式的识别。
张雪梅[3]（2021）在《基于强化学习的智能干扰策略生成》文中提出随着人工智能技术的发展,具备认知能力的通信干扰技术成为了当前的研究重点。认知通信干扰技术要求干扰机能够根据环境的变化实现自主学习,从而给出最优的干扰策略。在复杂多变的战场环境下,各种抗干扰技术的使用极大地增加了有效干扰的难度,因此,如何利用复杂多变的战场电磁信息智能地进行干扰波形决策成为了当前战场通信干扰领域亟待解决的问题。针对上述问题,本文基于强化学习理论,重点研究非合作条件下的智能干扰波形决策问题,具体而言,主要创新工作如下:首先,针对静态目标的最优干扰波形生成算法存在的交互次数多、学习时间长的问题,提出了一种设置固定或动态惩罚阈值并标记多个近似干扰波形的方法。该方法结合多臂赌博机模型和负强化学习的思想,通过对干扰效果差的干扰波形组进行联合惩罚,提高干扰效果好的波形被选中的概率,有效减少了干扰机的随机探索次数。仿真实验结果表明,与不加惩罚阈值的算法相比,本文提出的方法可以将学习速度提升约3倍的同时大幅提高干扰效率。其次,针对实际通信对抗过程中因采取各种抗干扰技术而导致通信方的状态发生改变的问题,提出了一种多状态下的最优干扰策略自适应生成方法。该方法将干扰目标的状态从静态扩展到动态,基于马尔科夫决策模型,使用Q-Learning和SARSA算法实现了对通信方的持续跟踪和精准干扰。仿真实验结果表明,和多状态下的多臂赌博机算法相比,该算法可以获得更高的干扰效率。最后,针对复杂多变的战场电磁环境下难以获取非合作条件下的干扰反馈问题,提出了0-1反馈、信道利用率反馈和数据包变化率反馈三种干扰反馈获取方法。该方法将侦察目标从单个被干扰节点扩大至整个通信网络,结合能量检测算法,从通信方的状态、信道和数据量的变化角度评估了干扰波形的干扰效果。仿真实验结果表明,使用上述三种非合作条件下的干扰反馈作为奖赏函数指导干扰机进行最优干扰波形学习,可以实现与合作条件下以丢包率作为奖赏函数进行最优干扰波形学习基本一致的效果。本文基于强化学习理论研究战场通信干扰中的智能干扰波形决策问题,充分利用其无需先验信息的优势,在复杂多变的战场电磁环境中,使得干扰机具备精准迅速、动态自适应的实时智能干扰能力,具有非常重要的应用价值。
时晨光,董璟,周建江,汪飞[4]（2021）在《飞行器射频隐身技术研究综述》文中认为随着现代电子对抗技术和军事装备的不断发展,无源探测系统对飞行器及其所搭载有源电子设备的探测能力得到了显着提高,飞行器在现代作战环境中的生存能力和突防能力受到了严重威胁。飞行器射频隐身技术是通过控制机载雷达、数据链、高度表、电子对抗等机载有源电子设备射频辐射以提高飞行器战场生存能力的重要技术途径,在当今战场中起着重要作用。本文对飞行器射频隐身技术研究与发展进行了综述。首先,阐述了射频隐身技术的基本概念和研究现状,介绍了射频隐身技术的基本原理和实现途径。然后,分别从射频隐身性能评价体系、最低辐射能量控制、低副瓣数字波束形成、射频隐身信号波形设计、多传感器协同与管理等方面,对射频隐身技术领域的研究成果进行评述。最后,基于对已有研究成果的总结和分析,针对当前射频隐身技术发展存在的问题,对未来飞行器射频隐身技术的发展趋势进行了展望。
房善婷[5]（2020）在《电子战中雷达系统多分辨率建模与仿真》文中提出雷达是现代战争中不可缺少的武器系统装备,在军事领域发挥着重要作用,但由于实物或半实物试验仿真成本高、难度大,所以全数字化仿真得到广泛应用,比较典型的有信号级和功能级两种不同分辨率的系统,根据不同的仿真需求,可以选择合适分辨率的雷达系统应用于电子战系统中,实现不同装备间的电子对抗。传统的功能级分辨率较低,将多分辨率建模方法应用到雷达系统中,对提高系统的分辨率具有重要意义。本文通过计算机使用全数字建模与仿真方法,采用C++语言面向对象技术,完成了不同分辨率的雷达系统的建模与仿真,并设计了不同的电子战场景,实现了场景的仿真与结果分析。本文首先提出了电子战中雷达系统多分辨率仿真的方案,分析了多分辨率建模在雷达系统中的应用,设计了信号级和功能级系统分别在电子战系统中的应用和仿真流程。由于信号级雷达系统能够模拟雷达处理信号的全过程,具有较高的分辨率,适用于面向系统性能的电子战系统。本文构建了信号级雷达系统的基本模块,实现了雷达系统的基本功能。除此之外,从时域、空域、能域构建了一些抗干扰模块:波形变换、脉宽鉴别、低副瓣、基于阻塞矩阵预处理的自适应波束形成、宽限窄等,进行仿真并验证结果,保证雷达系统面向复杂电磁环境时具有较好的目标检测性能。功能级雷达系统以回波功率表征信号,分辨率较低,但模型简单、数据量小、运算速率可以达到实时,适用于面向作战应用的电子战系统。本文采用多分辨率建模的聚合解聚法,将信号级的旁瓣对消、脉冲压缩、动目标显示和动目标检测模块聚合成功能级模块,提高了传统功能级模块的分辨率。本文模拟的信号级和功能级雷达的体制均是相控阵雷达,构建资源调度模块和数据处理模块实现相控阵雷达的基本功能。最后,分别构建信号级和功能级仿真场景进行仿真,并对仿真结果和相关测试结果分析,验证本文建立的雷达系统的正确性和有效性。本文研究的不同分辨率雷达系统在电子战系统中应用广泛,适用于不同需求的电子战系统,为电子战的研究打下了良好的基础,具有一定的工程意义和参考价值。
吴文华[6]（2020）在《基于MIMO的雷达通信一体化波形设计方法研究》文中提出近年来,随着MIMO技术的迅速发展,MIMO雷达与MIMO通信均取得了许多重大的突破。但是在频谱资源日益紧张的情况下,雷达与通信系统之间的相互干扰也日趋严重。无论是民用还是军用的雷达和通信设备,其装备在单一平台上均面临着空间竞争和电磁兼容等问题,而实现雷达和通信的一体化,使雷达与通信共享发射波形,是解决该问题的有效途径。本文围绕基于MIMO雷达的雷达通信一体化共享波形设计和通信信息插入方法等关键问题和技术难点展开研究,针对基于MIMO雷达的雷达通信一体化系统发射接收方法、MIMO-OFDM共享波形设计和距离-速度估计、结合星座点映射插入通信信息符号的MIMO共享波形设计、基于MIMO发射波束形成的共享波形设计和利用空时相位编码的通信信息插入方法以及相干MIMO雷达的空时相位编码波形设计等问题,提出了相应的波形设计方法和通信信息插入方法,具体内容如下:1.对机载MIMO雷达平台上实现雷达通信一体化的场景进行了描述和讨论,并建立了雷达通信一体化系统的发射-接收信号模型。针对MIMO雷达体制的发射波形特点,研究分析了MIMO雷达发射波束形成与相控阵雷达的不同。对于MIMO雷达发射波束的两种不同情形,即全向发射波束和指向性发射波束,研究分析了在共享波形中插入通信信息所存在的关键问题,讨论了两种情况下发射波形设计的不同之处。最后,介绍了传统的MIMO雷达和通信信号处理方法,分析二者的特点。2.在现有的MIMO-OFDM正交波形设计中,均匀交错OFDM波形的子载波频率间隔增大,导致雷达最大不模糊距离下降。此外,OFDM波形存在时域包络起伏的固有缺点,会降低雷达发射机的功放效率,影响雷达的作用距离。为了解决上述问题,提出了一种基于改进TR（预留子载波）技术的MIMO-OFDM多天线联合优化波形设计方法。该方法在设计正交交错OFDM波形时,采用分组优化方法对OFDM子载波结构进行非均匀交错,同时约束相邻两个子载波的最小频率间隔,在保证雷达最大不模糊距离不下降的条件下,获得PAPR较低的子载波交错方式。之后,把信噪比较低或者无用的子载波用作预留子载波,结合改进的TR技术进行MIMO-OFDM多天线联合优化进一步降低PAPR。在接收端,给出了一种基于补偿相位差的MIMO-OFDM距离-速度估计算法。最后,通过仿真实验验证了所提方法的有效性。3.针对MIMO雷达通信一体化共享波形设计中,MIMO雷达发射波束形成与通信信息调制插入相互独立,以及在不改变雷达PRF的情况下提高信息传输速率的问题,提出了一种结合星座点映射插入信息符号的MIMO发射波形设计方法。该方法通过在各个发射天线上发射一组正交波形的加权和信号,在雷达发射波束形成中对每个正交波形进行通信方向的星座点映射来插入信息符号,并采用最小化ISL准则优化发射波束。之后,推导了该模型下发射波形的PAPR上界,并改进正交波形设计来降低PAPR上界。该方法结合星座点映射与发射波束形成,在空域插入信息符号同时优化设计雷达发射波束,可以避免通信信息随机性对雷达主瓣的影响,并获得更低的波束旁瓣电平,且提高了信息传输速率,具有更好的误码率特性和低截获概率,通信性能对角度误差有更好的容忍性。4.针对现有的MIMO雷达通信一体化发射波束形成中,通信方向的等效信号在子脉冲间存在包络起伏,以及信息传输速率严重依赖于雷达PRF的问题,提出了一种基于MIMO雷达发射波束形成,在子脉冲间插入通信信息的空时相位编码波形设计方法。该方法通过矢量化表示建立了能够约束通信等效信号在子脉冲间恒模和发射波形恒模的发射波束优化模型。基于赋形逼近优化和累积功率逼近优化两种发射波束设计准则,分别采用ADMM算法和SDR方法来求解优化问题。在通信等效信号恒模的基础上,提出了在每个子脉冲上插入通信信息的空时相位编码方案,并给出了DCM和PRCM两种信息符号映射方法。DCM信息插入方法具有更好的误码率特性和低截获概率,而PRCM信息插入方法在抗通信信道估计相位误差方面有着更好的鲁棒性。5.针对传统的MIMO雷达发射波束形成方法只优化积分功率,而不约束单个子脉冲的功率,导致目标等效信号存在包络起伏的问题,提出了一种基于空时相位编码的MIMO波形设计方法。该方法首先在第一个发射子脉冲上,通过采用相位编码波形优化设计存在干扰下的雷达发射波束形成。之后,根据第一个子脉冲上所得相位,采用特殊的空时相位编码方案设计空时波形,使得在每个子脉冲上均可获得相同的干扰零陷深度,接着采用改进的模拟退火算法求解抑制目标等效信号包络起伏的空时相位优化问题。该方法所设计MIMO波形具有良好的抗干扰能力和LPI,并能够降低目标等效信号的归一化匹配滤波损失。
李晓蕊[7]（2020）在《复杂环境下雷达目标检测算法研究》文中研究说明雷达目标检测作为雷达信号处理的重要组成部分,是实现雷达目标跟踪、成像及识别的前提和基础,一直受到国内外研究人员的关注。随着无线电技术的不断深入发展,雷达探测范围涵盖了陆海空天,但电磁环境日益复杂多变,并且目标的隐身能力日益增强,如何在复杂环境下对目标进行有效检测,成为了雷达目标检测面临的首要难题。本文主要针对复杂环境下雷达目标检测算法进行研究。该复杂环境一方面来自于杂波的非均匀性和起伏特性,另一方面来自于各种有源干扰。论文主要工作如下:1、本文在目标起伏模型、目标检测原理和固定门限检测基础上,主要从均匀杂波、杂波边缘和邻近多目标这三种典型的目标检测环境入手,重点研究几种常见的恒虚警率（Constant False Alarm Rate,CFAR）检测算法,对它们的检测性能进行了仿真与对比分析,并比较了这几种CFAR算法的优缺点及适用场景。2、雷达目标回波功率与距离的四次方成反比,因此远距离目标能量衰减较大。为解决远距离弱回波目标检测问题,雷达通常会连续发射多个脉冲信号,并利用脉冲积累技术来提高噪声背景下目标回波的信噪比。相参积累和非相参积累是两种常用的脉冲积累方式,但在实际工作中究竟该采取哪种积累方式?脉冲回波相参时,哪种方式更加有效?目前还缺乏统一的分析。针对该问题,本文以奈曼-皮尔逊准则为依据,分析对比不同脉冲数、不同输入信噪比条件下相参和非相参积累对目标检测概率的影响,并提出一种基于恒虚警检测的脉冲积累方式的选择方法,从而使雷达能够根据目标环境和系统工作模式选择出最有效的脉冲积累方式。仿真实验表明,该方法能够有效提高目标信噪比,从而使目标检测概率最高。3、电子战系统常常产生距离拖引、速度拖引以及角度拖引等干扰信号,从而破坏雷达的正常目标跟踪。此外,动目标显示技术等杂波抑制技术所产生的杂波剩余也会对后续的目标跟踪产生不利影响。针对该问题,本文结合雷达目标跟踪技术,提出一种抗距离拖引干扰的方法。对于匀速运动的目标,首先假定起始的第一条航迹为真目标航迹;接着计算并更新该航迹在笛卡尔直角坐标系各坐标轴的速度范围;然后判断新航迹的互联点迹在各轴的速度分量与真目标速度分量范围的关系,并根据一定准则判断出新航迹的真假,从而实现对距离拖引假目标的抑制。仿真结果表明,该方法可以在众多虚假点迹中成功识别出干扰,从而保证雷达目标跟踪的正确性。
周姝婧[8]（2020）在《对多功能雷达的干扰效果评估技术研究》文中研究表明干扰效果评估是对雷达受到的干扰程度进行定量和定性分析的方法,能够有效评估干扰系统作战能力。作为干扰作战对象,新体制的多功能雷达具有自适应波形捷变能力,不仅给干扰增加了难度,同时对干扰效果评估提出了更高的要求。考虑到传统雷达的干扰效果评估指标与方法难以契合多功能雷达的特性,因此针对多功能雷达信号特点的干扰效果评估研究具有重要的意义。现阶段对多功能雷达的干扰效果评估多立足于自卫干扰场景,而本文则从遮盖式支援干扰的角度,新提出了一种在线干扰效果评估指标跟踪密度。该指标衡量了多功能雷达在一次跟踪更新时间内跟踪状态出现的密切程度,而更高的跟踪密度意味着雷达跟踪的干扰方目标更多更频繁,对干扰方整体威胁程度更高。因此,通过分析跟踪密度在干扰实施前后的变化情况,干扰方能够从一定程度上评估出当前干扰对于多功能雷达的压制效果。然而,跟踪密度的估计要求干扰方可以估计出一连串雷达状态中跟踪状态的个数,本文提出基于雷达波形单元的幅度/波形二维序列,通过多列卷积神经网络（MCNN）,准确估计该指标。为了仿真验证跟踪密度指标估计的准确性,本文从侦察方的角度,研究了多功能雷达“功能/状态/波形单元”层次结构模型,论证了基于脉冲幅度划分提取波形单元的合理性,提出了一种带有簇间互斥度的凝聚层次聚类（AHCME）算法,实现了多功能雷达波形单元的提取。另外,本文使用逼近理想解排序（TOPSIS）算法,将跟踪密度指标与几种典型的干扰效果评估指标结合,实现了干扰效果的多指标综合评估。本文的主要研究工作如下:第二章建立了多功能雷达信号的“功能/状态/波形单元”的层级结构模型,对各层次之间的相互联系进行了分析,降低了分析多功能雷达信号的复杂度;同时,对凝聚层次聚类算法进行了改进,加入了簇间互斥度因素,提出了AHCME算法;在不借助先验信息的前提下,基于脉冲的幅度信息,本章所提的改进凝聚层次聚类算法实现了有效的波形单元提取,当噪声功率小于-66d Bm W时,正确估算仿真数据中波形单元跳变点的概率达到了95%以上。第三章分析与总结了常用的干扰效果评估准则,详细阐述了多功能雷达跟踪密度指标的定义、意义及估计原理,并在能够理想地提取波形单元的前提下,定义了一个具有波形和幅度二维参数的波形单元序列,在该序列的基础上,通过一个能够提取多尺度信息的MCNN模型,准确估计了多功能雷达的跟踪密度,在容差为1的情况下,仿真数据中的跟踪密度指标的估计准确率达到了90%以上。第四章分析了跟踪密度以及几种典型干扰效果评估指标在多功能雷达受到遮盖式支援干扰前后的变化情况以及与干扰效果的关系,研究了多指标综合评估算法TOPSIS,并以TOPSIS算法为例,基于上述几种指标,通过分别计算仿真数据中干扰后各指标侦察结果与正负理想解间的距离得到评估结果并进行对比分析,实现了对多功能雷达的在线干扰效果多指标综合评估。
刘松[9]（2020）在《MIMO雷达参数估计与智能化认知体系结构研究》文中提出与传统的相控阵雷达相比,多输入多输出（Multiple-Input and Multiple-output,MIMO）雷达采用波形分集、极化分集、频率分集、空间分集等技术,可以实现更宽的虚拟孔径、更大的自由度、更强的目标识别能力、更优的抗干扰性能等,因此,MIMO雷达在雷达领域具有重要的研究意义。MIMO雷达根据天线相邻单元之间的距离不同,可以分为两种MIMO雷达。其中集中式MIMO雷达的天线相邻单元之间的间距较近,大致与波长相当,而分布式MIMO雷达则天线相邻单元之间的间距较远。本文主要针对集中式MIMO雷达,采用基于原子范数去噪的方法进行高分辨搜索波达方向（Direction of Arrival,DOA）参数估计,采用基于稀疏贝叶斯学习联合卡尔曼滤波的方法对跟踪DOA参数进行估计,并对智能化认知雷达的体系结构进行了深入研究。具体研究内容主要包括以下三个方面:1.基于集中式MIMO雷达的单次快拍DOA估计问题,传统的基于非稀疏重构的方法如子空间方法,包括多重信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）等,通常需要多次快拍数才能获取到合理的协方差矩阵,而普通的基于稀疏重构的方法如稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning,SBL）等通常具有较高的计算复杂度。本文提出了一种基于原子范数去噪的方法近似逼近MIMO雷达系统中接收信号,其中稀疏性通过原子范数来测量可以保证连续域上的稀疏逼近。但是,该原子范数去噪问题为非凸优化问题,无法高效求解。本文通过理论推导原子范数的对偶范数,构造了一个半正定矩阵,将基于原子范数的去噪问题转化为其对偶范数的半正定规划问题,该问题为凸优化问题,可以有效的求解,从而去除原始接收信号中的噪声。最后,通过对去噪信号进行空间谱峰值搜索来估计DOA。仿真结果表明,所提出的方法在单次快拍的情况下可得到快速运动目标的超高分辨DOA估计结果。2.基于集中式MIMO雷达的DOA跟踪估计问题,提出了一种联合稀疏贝叶斯学习方法和卡尔曼滤波方法的高分辨DOA跟踪估计方法。该方法首先利用基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计方法来估计目标的初始DOA,先将空间离散化为多个网格,然后再对每一个网格的散射系数稀疏逼近,最后通过计算其均值和方差得到每一个网格的概率分布函数,非零的散射系数代表该网格是目标从而获得目标的DOA初始估计结果。再根据运动目标的时间相关性,采用卡尔曼滤波对快速运动目标角度进行连续跟踪滤波处理,得到目标在跟踪方式下的高分辨率DOA估计值。仿真实验表明,该方法能得到快速运动目标跟踪的高分辨DOA估计值,并且解决了网格偏离（off-grid）问题。3.随着人工智能技术的迅速发展以及现代战争的认知技术发展,旧的认知雷达（Cognitive Radar,CR）体系结构已不能满足认知雷达发展的需求。基于此提出了一种智能化认知MIMO雷达的新体系结构,将接收机到反射机的反馈拓展为从接收机到信号处理再到发射机的反馈,并提出基于强化学习的智能环境感知方法OOEDA方法,并结合人工智能深度学习离线训练和在线处理提出深度学习信号处理融合传统信号处理的新信号处理方法,提出采用大数据分析技术对雷达数据进行挖掘以及统一雷达架构和内外部接口标准的设计思想,并设计了一个数字/半实物/实物仿真测试实验平台来验证智能化认知MIMO雷达新体系结构的可行性,并采用强化学习DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）网络对波束进行自适应优化和DOA估计,验证了融合人工智能方法的新信号处理方法在性能和智能化认知程度上优于传统的信号处理方法。该体系结构是一种基于认知无线电思想,结合人工智能技术的软件可定义的认知雷达体系结构。
毕斯威[10]（2020）在《基于神经网络的雷达干扰效果评估》文中进行了进一步梳理如今,随着雷达技术的快速发展,雷达对抗技术也在随之发展。干扰效果评估作为认知电子战里的重要一环,必须具备快速、智能的能力。相较于传统的雷达干扰效果评估方法中引入过多的人为因素缺陷,智能的评估方法成为目前雷达干扰效果评估的主要研究方向。本文针对雷达干扰效果评估问题,主要研究了基于径向基（RBF）神经网络算法的评估方法,以及基于粒子群优化反向传播（PSO-BP）神经网络算法的评估方法。本文主要内容为:首先,介绍雷达对抗技术,其中包含雷达侦察技术,雷达干扰技术以及雷达抗干扰技术,通过对雷达干扰样式和雷达抗干扰方式进行分析,得到雷达数据特征。其次,针对评估指标选取问题,结合干扰效果评估构建准则和干扰效果评估战技指标,选取能够体现雷达工作方式发生变化的雷达参数集,从而分析获取干扰评估指标向量。然后针对处理雷达参数信息不足的情况下,应用基于RBF神经网络算法的雷达干扰效果评估方法,利用RBF神经网络在处理回归问题上时间复杂低的算法性能,实现指标集和最终评估结果相映射。最后针对处理雷达信息参数充足的条件下,提出了基于PSO-BP神经网络算法的雷达干扰效果评估方法,利用PSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行更新,根据更新后的BP神经网络对评估向量进行干扰效果评估。通过仿真基于RBF神经网络算法的评估方法,验证了在雷达参数信息数据量较少的情况下,该方法在一定的误差条件下的有效性。通过仿真PSO-BP神经网络算法的评估方法,验证了在雷达信息数据量充足的情况下,该算法处理评估问题上表现的优异性。仿真对比了相对单一的BP神经网络与PSO-BP神经网络,验证了PSO算法优化BP神经网络的初始化权重和阈值后,神经网络的性能有了明显的改善,评估结果更为稳定精准。仿真对比了RBF神经网络算法以及PSO-BP神经网络算法,验证了在数据量充足的情况下,PSO-BP神经网络算法的评估结果更为精确,性能表现更为稳定,利于在离线状态下处理雷达信息充足的情况;在数据量较少的情况下,RBF神经网络在一定的误差条件范围内得到的评估结果时间较短,利于在实时状态下处理雷达信息量缺乏的情况。
二、电子战条件下目标跟踪算法研究（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、电子战条件下目标跟踪算法研究（论文提纲范文）
（1）对雷达干扰源测向定位的关键技术（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 基本理论概述 |
| 1.1 基本概念 |
| 1.2 主要应用场景 |
| 2 基本原理与方法 |
| 2.1 雷达干扰源测向与跟踪 |
| 2.1.1 比幅测向法 |
| 2.1.2 相位干涉仪测向 |
| 2.1.3 空间谱估计算法 |
| 2.1.4 干扰源定位技术 |
| (1)测向交叉定位。 |
| (2)测向时差定位。 |
| (3)测向与角度、多普勒变化率联合估计。 |
| (4)卡尔曼滤波法。 |
| (5)加权质心法。 |
| 2.2 其他干扰测向和跟踪技术 |
| 3 主要难点与技术 |
| 3.1 非高斯非线性系统模型的求解难 |
| 3.2 复杂干扰环境下的多干扰源测向难 |
| (1)对多干扰信号的测向难。 |
| (2)对宽带窄带并存、样式及波形动态变化的干扰源测向难。 |
| (3)多干扰源抑制使主瓣畸变加剧。 |
| (4)干扰源测向误差影响干扰对消性能。 |
| (5)时频域联合处理不能实现复杂干扰信号测向和抑制。 |
| 3.3 交叉定位的性能优化和虚假点消除难 |
| 3.4 基于对测量的干扰点迹处理的理论不完善 |
| 3.5 干扰抑制效能受诸多因素制约 |
| 3.6 工程运用难点 |
| 3.6.1 干涉仪技术对宽带信号的适用性 |
| 3.6.2 自适应波束置零影响主波束性能 |
| 3.6.3 复杂干扰环境影响干扰源寻的实际性能 |
| (1)系统误差影响抗干扰性能。 |
| (2)多站多目标数据的关联融合难。 |
| (3)算法的复杂干扰环境适用性问题。 |
| 4 电子战的对策与挑战 |
| 4.1 对策措施 |
| 4.1.1 干扰技术 |
| 4.1.2 战术措施 |
| (1)有源无源协同干扰战术。 |
| (2)平台内与平台外相结合。 |
| (3)机群同步闪烁干扰。 |
| 4.2 主要难点 |
| 4.2.1 干扰参数难以精确控制 |
| 4.2.2 战术协同要求高 |
| 4.3 发展方向 |
| 4.3.1 新干扰技术 |
| 4.3.2 协同干扰 |
| (1)综合运用多种干扰力量。 |
| (2)协同干扰技术。 |
| (3)支援干扰与被掩护力量的战术协同。 |
| 4.3.3 干扰效能估计 |
| 4.3.4 作战概念及样式研究 |
| 5 结束语 |
（2）通信侦察信息在组网雷达对抗中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 |
| 1.3 论文的主要工作及结构安排 |
| 第二章 组网雷达系统概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 组网雷达系统的基本概念 |
| 2.3 组网雷达系统关键数学模型 |
| 2.3.1 航迹起始模型 |
| 2.3.2 跟踪滤波模型 |
| 2.3.3 点迹关联模型 |
| 2.3.4 航迹管理模型 |
| 2.4 D-S证据信息融合理论 |
| 2.4.1 D-S证据融合理论概述 |
| 2.4.2 匹配度计算 |
| 2.4.3 证据信息融合 |
| 2.4.4 证据源修正 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 组网雷达系统通信特征分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 雷达组网方式分析 |
| 3.3 组网雷达系统及杂波建模 |
| 3.3.1 组网雷达系统建模与数据处理 |
| 3.3.2 组网系统探测空间杂波建模 |
| 3.4 仿真实验结果与分析 |
| 3.4.1 无干扰情况下组网雷达系统通信流量特征分析 |
| 3.4.2 有干扰情况下组网雷达系统通信流量特征分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 通信侦察信息辅助雷达组网方式识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 雷达组网方式概述 |
| 4.2.1 雷达组网原则 |
| 4.2.2 常见雷达组网方式 |
| 4.3 雷达组网方式识别基本原理及流程 |
| 4.4 组网雷达辐射源特征参数选取 |
| 4.5 仿真实验结果及分析 |
| 4.5.1 仿真思路概述 |
| 4.5.2 仿真场景设定 |
| 4.5.3 特征向量获取 |
| 4.5.4 仿真结果分析 |
| 4.5.5 对其他场景的仿真及结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（3）基于强化学习的智能干扰策略生成（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 认知电子战研究现状 |
| 1.2.2 最优干扰波形研究现状 |
| 1.3 认知通信干扰技术面临的问题 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第二章 基础理论 |
| 2.1 认知电子战 |
| 2.1.1 认知电子战的基本概念 |
| 2.1.2 认知电子战关键技术 |
| 2.2 强化学习 |
| 2.2.1 强化学习的基本概念 |
| 2.2.2 多臂赌博机模型 |
| 2.2.3 马尔科夫决策模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 针对静态目标的最优干扰波形设计 |
| 3.1 静态干扰模型 |
| 3.2 动作选择策略 |
| 3.2.1 高斯扰动策略 |
| 3.2.2 时变ε-贪婪策略 |
| 3.2.3 固定惩罚阈值的时变ε-贪婪策略 |
| 3.2.4 动态惩罚阈值的时变ε-贪婪策略 |
| 3.3 仿真实现与结果分析 |
| 3.3.1 瞬时奖赏对比分析 |
| 3.3.2 累积奖赏对比分析 |
| 3.3.3 仿真结果总结 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 针对动态目标的最优干扰策略生成 |
| 4.1 动态干扰模型 |
| 4.2 动态目标的最优干扰策略自适应生成 |
| 4.2.1 基于多臂赌博机模型的最优干扰策略自适应生成 |
| 4.2.2 基于马尔科夫模型的最优干扰策略自适应生成 |
| 4.3 仿真实现与结果分析 |
| 4.3.1 具有单条状态转移路径的仿真结果 |
| 4.3.2 具有多条状态转移路径的仿真结果 |
| 4.3.3 转移路径条数不同时的仿真结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 非合作条件下的干扰反馈获取方法 |
| 5.1 非合作条件下的干扰效果评估标准 |
| 5.1.1 0-1 反馈 |
| 5.1.2 信道利用率反馈 |
| 5.1.3 数据包变化率反馈 |
| 5.2 仿真实现与结果分析 |
| 5.2.1 瞬时奖赏对比分析 |
| 5.2.2 选中干扰波形对比分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（4）飞行器射频隐身技术研究综述（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 飞行器射频隐身技术的基本原理及实现途径 |
| 1.1 最低辐射能量控制 |
| 1.2 低副瓣天线 |
| 1.3 射频隐身信号波形设计 |
| 1.4 射频信号最大不确定性设计 |
| 1.5 多传感器协同与管理 |
| 2 飞行器射频隐身技术研究现状 |
| 2.1 射频隐身性能指标体系 |
| 2.2 最低辐射能量控制 |
| 2.3 低副瓣数字波束形成 |
| 2.4 射频隐身信号波形设计 |
| 2.5 多传感器协同与管理 |
| 3 飞行器射频隐身技术的发展趋势 |
| 3.1 飞行器集群协同射频能量控制 |
| 3.2 飞行器集群射频隐身性能评估 |
| 3.3 基于战场边界条件的飞行器射频隐身技术研究 |
| 3.4 飞行器雷达通信一体化射频隐身技术研究 |
| 4 结束语 |
（5）电子战中雷达系统多分辨率建模与仿真（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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电子战中雷达系统数字化仿真 |
| 1.2.2 多分辨率仿真 |
| 1.3 本文主要工作和章节安排 |
| 第二章 电子战中雷达系统多分辨率仿真方案 |
| 2.1 多分辨率建模与仿真 |
| 2.1.1 多分辨率建模与仿真概念 |
| 2.1.2 多分辨率建模方法 |
| 2.1.3 多分辨率建模在雷达系统中的应用 |
| 2.2 信号级雷达系统仿真方案 |
| 2.2.1 信号级雷达系统在电子战中的应用 |
| 2.2.2 信号级雷达系统仿真流程 |
| 2.3 功能级雷达系统仿真方案 |
| 2.3.1 功能级雷达系统在电子战中的应用 |
| 2.3.2 信号级对功能级的支撑 |
| 2.3.3 功能级雷达系统仿真流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 信号级雷达系统建模 |
| 3.1 发射和接收模块 |
| 3.2 常规信号处理模块 |
| 3.3 时域抗干扰模块 |
| 3.3.1 波形捷变 |
| 3.3.2 脉宽鉴别 |
| 3.4 空域抗干扰模块 |
| 3.4.1 低副瓣电平 |
| 3.4.2 自适应旁瓣对消 |
| 3.4.3 旁瓣匿影 |
| 3.4.4 基于阻塞矩阵预处理的自适应波束形成 |
| 3.5 能域抗干扰模块 |
| 3.5.1 宽限窄 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 功能级雷达系统建模 |
| 4.1 接收模块 |
| 4.2 信号处理模块 |
| 4.2.1 自适应旁瓣对消 |
| 4.2.2 脉冲压缩 |
| 4.2.3 动目标显示与动目标检测 |
| 4.3 数据处理模块 |
| 4.4 资源调度 |
| 4.4.1 空域划分与波位编排 |
| 4.4.2 任务调度 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 电子战中雷达系统多分辨率仿真与分析 |
| 5.1 雷达系统仿真实现 |
| 5.2 电子战中信号级雷达系统仿真 |
| 5.2.1 仿真场景及参数 |
| 5.2.2 仿真过程及结果分析 |
| 5.3 电子战中功能级雷达系统仿真 |
| 5.3.1 仿真场景及参数 |
| 5.3.2 仿真过程及结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）基于MIMO的雷达通信一体化波形设计方法研究（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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 一体化系统的研究发展概况 |
| 1.2.2 基于复用的一体化波形研究概况 |
| 1.2.3 基于共享的一体化波形研究概况 |
| 1.2.4 基于MIMO共享波形的设计准则 |
| 1.3 本文的主要内容及安排 |
| 第二章 MIMO雷达通信一体化系统分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于MIMO雷达的雷达通信一体化收发模型 |
| 2.3 MIMO雷达通信一体化的实现方式分析 |
| 2.3.1 基于MIMO正交波形设计的共享波形分析 |
| 2.3.2 基于MIMO指向性波束形成的共享波形分析 |
| 2.4 MIMO雷达和通信信号处理分析 |
| 2.4.1 MIMO雷达信号处理 |
| 2.4.2 MIMO通信信号处理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于MIMO-OFDM的雷达通信一体化共享波形设计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 信号模型与问题建立 |
| 3.2.1 相干MIMO雷达信号模型 |
| 3.2.2 波形设计问题建立 |
| 3.3 基于改进TR技术的联合优化方法降PAPR |
| 3.3.1 TR技术的基本原理 |
| 3.3.2 多天线联合优化MIMO-OFDM的 PAPR |
| 3.3.3 OFDM子载波交错方式的分组优化方法 |
| 3.3.4 ITR和 CTR方案 |
| 3.4 MIMO-OFDM雷达的距离-速度估计方法 |
| 3.5 仿真实验 |
| 3.5.1 MIMO-OFDM的 PAPR抑制效果 |
| 3.5.2 MIMO-OFDM的雷达距离-速度估计性能 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 一种结合星座点映射插入信息的共享波形设计方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 信号模型和问题背景 |
| 4.3 结合星座点映射插入信息的MIMO共享波形设计 |
| 4.3.1 MIMO雷达发射波束形成 |
| 4.3.2 结合星座点映射的信息插入方法 |
| 4.3.3 发射波形PAPR分析 |
| 4.4 接收信号处理和性能分析 |
| 4.4.1 通信基站接收信号处理和性能分析 |
| 4.4.2 一体化平台接收信号处理 |
| 4.5 仿真实验 |
| 4.5.1 雷达通信一体化系统的MIMO波束形成 |
| 4.5.2 通信误码率性能分析 |
| 4.5.3 发射波形的PAPR分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于MIMO波束形成的共享波形设计方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 信号模型和问题建立 |
| 5.3 MIMO雷达通信一体化的发射波束形成 |
| 5.3.1 赋形逼近优化方法 |
| 5.3.2 累积功率逼近优化方法 |
| 5.4 基于空时相位编码的信息插入方法 |
| 5.4.1 所提空时相位编码方案 |
| 5.4.2 直接星座点映射方法 |
| 5.4.3 相位旋转星座点映射方法 |
| 5.5 仿真实验 |
| 5.5.1 发射波束形成性能分析 |
| 5.5.2 通信误码率分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于空时相位编码的MIMO雷达波形设计方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 信号模型和问题建立关系 |
| 6.3 基于空时相位编码的MIMO波形设计 |
| 6.3.1 空域的波形设计 |
| 6.3.2 基于空时相位编码的波形设计 |
| 6.4 仿真实验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）复杂环境下雷达目标检测算法研究（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 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.3 论文的主要工作及安排 |
| 第二章 雷达目标检测基础 |
| 2.1 目标起伏模型 |
| 2.2 目标检测原理 |
| 2.2.1 二元信号统计检测理论模型 |
| 2.2.2 奈曼-皮尔逊准则 |
| 2.3 固定门限检测 |
| 2.4 均值类CFAR |
| 2.4.1 基本数学模型 |
| 2.4.2 CA-CFAR算法 |
| 2.4.3 SO-CFAR算法 |
| 2.4.4 GO-CFAR算法 |
| 2.5 有序统计类CFAR |
| 2.5.1 基本数学模型 |
| 2.5.2 仿真分析 |
| 2.6 CFAR检测性能对比 |
| 2.7 小结 |
| 第三章 基于恒虚警检测的脉冲积累方式的选择方法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 杂波 |
| 3.3 MTI |
| 3.4 基于恒虚警检测的脉冲积累方式的选择方法 |
| 3.4.1 非相参积累 |
| 3.4.2 相参积累 |
| 3.4.3 脉冲积累方式的选择方法 |
| 3.4.4 基于恒虚警检测的脉冲积累方式选择方法的仿真分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于雷达跟踪技术的距离拖引干扰抑制方法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 距离拖引干扰 |
| 4.2.1 基本原理 |
| 4.2.2 仿真分析 |
| 4.3 点迹凝聚处理 |
| 4.3.1 点迹数据分析 |
| 4.3.2 点迹凝聚处理 |
| 4.4 目标跟踪处理 |
| 4.4.1 卡尔曼滤波器 |
| 4.4.2 三点航迹起始算法 |
| 4.4.3 航迹互联算法 |
| 4.4.4 记忆跟踪方法 |
| 4.4.5 航迹管理方法 |
| 4.5 基于雷达跟踪技术的距离拖引干扰抑制方法 |
| 4.5.1 基本原理 |
| 4.5.2 仿真分析 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）对多功能雷达的干扰效果评估技术研究（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 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 课题相关问题的研究现状 |
| 1.3 本文结构及内容安排 |
| 第二章 多功能雷达的波形单元提取 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多功能雷达信号的层级结构模型 |
| 2.2.1 层级结构模型的组成 |
| 2.2.2 搜索功能的实现 |
| 2.2.3 跟踪功能的实现 |
| 2.3 多功能雷达的波形单元提取原理 |
| 2.3.1 基于信号幅度的波形单元提取 |
| 2.3.2 脉冲信号的幅度变化特征 |
| 2.4 基于改进凝聚型层次聚类的波形单元提取 |
| 2.4.1 凝聚型层次聚类算法详述 |
| 2.4.2 基于改进凝聚型层次聚类算法对波形单元的提取 |
| 2.4.3 仿真实验与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 多功能雷达干扰效果评估的跟踪密度指标 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 常用干扰效果评估准则 |
| 3.3 多功能雷达的跟踪密度 |
| 3.3.1 跟踪密度指标的定义 |
| 3.3.2 跟踪密度指标估计原理 |
| 3.4 跟踪密度估计的数学模型 |
| 3.4.1 多功能雷达波形单元序列 |
| 3.4.2 基于幅度/波形二维序列的跟踪密度估计 |
| 3.5 基于MCNN的多功能雷达跟踪密度估计 |
| 3.5.1 CNN的原理 |
| 3.5.2 MCNN的网络模型 |
| 3.5.3 多功能雷达跟踪密度估计的MCNN结构 |
| 3.6 仿真实验及分析 |
| 3.6.1 场景设置 |
| 3.6.2 MCNN模型的参数设置 |
| 3.6.3 基于MCNN的跟踪密度估计与性能分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 多功能雷达的在线干扰效果评估 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多指标的综合在线干扰效果评估 |
| 4.3 干扰效果评估各评估指标分析 |
| 4.4 基于TOPSIS的干扰效果多指标综合在线评估 |
| 4.5 仿真实验与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）MIMO雷达参数估计与智能化认知体系结构研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略语及英中对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状及存在的问题 |
| 1.2.1 MIMO雷达DOA估计研究现状 |
| 1.2.2 智能化认知MIMO雷达体系研究现状 |
| 1.2.3 MIMO雷达DOA估计研究的主要问题 |
| 1.2.4 智能化认知MIMO雷达体系结构研究的主要问题 |
| 1.3 本文主要工作及全文安排 |
| 第二章 基于原子范数去噪的DOA单次快拍估计方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 快速运动目标的MIMO雷达系统 |
| 2.3 连续域上的超分辨估计方法 |
| 2.4 实验仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于SBL联合卡尔曼滤波的DOA跟踪估计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 MIMO雷达运动目标系统模型 |
| 3.3 SBL混合卡尔曼滤波的DOA估计方法 |
| 3.4 实验仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 智能化认知MIMO雷达体系结构研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 认知雷达面临的新的系统需求 |
| 4.2.1 现代化认知电子战发展对雷达提出新挑战 |
| 4.2.2 人工智能技术不断发展对雷达技术的促进 |
| 4.2.3 开放式集成软硬件平台的需求 |
| 4.2.4 回波数据存储及大数据挖掘的需求 |
| 4.3 智能化认知MIMO雷达体系结构 |
| 4.3.1 智能化认知MIMO雷达系统架构 |
| 4.3.2 从接收机到信号处理再到发射机的反馈 |
| 4.3.3 融合人工智能的信号处理 |
| 4.3.4 OOEDA方法以及采用强化学习进行智能感知 |
| 4.3.5 数据存储及大数据挖掘 |
| 4.3.6 多功能综合射频一体化设计 |
| 4.3.7 自适应智能超宽带发射机 |
| 4.3.8 自适应智能超宽带接收机 |
| 4.4 智能化认知MIMO雷达新体系具体实施 |
| 4.4.1 系统硬件架构实施 |
| 4.4.2 系统软件架构实施 |
| 4.4.3 先验知识库构造 |
| 4.4.4 健康管理及资源管理 |
| 4.4.5 统一标准的雷达内外部接口 |
| 4.5 数字/半实物/实物多功能仿真测试平台 |
| 4.6 实验仿真 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结及展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 今后工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在博士研读期间发表论文及主要成果 |
（10）基于神经网络的雷达干扰效果评估（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 国内外研究现状 |
| 1.3 本文工作内容安排 |
| 第二章 雷达对抗技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 雷达侦察信息 |
| 2.2.1 雷达侦察基本原理 |
| 2.2.2 雷达侦察信号参数 |
| 2.3 雷达干扰技术 |
| 2.3.1 压制式干扰样式仿真 |
| 2.3.2 欺骗式干扰样式仿真 |
| 2.3.3 干扰样式特点分析 |
| 2.4 雷达抗干扰技术 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 雷达干扰效果评估指标研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 雷达干扰效果评估指标体系 |
| 3.2.1 雷达干扰效果评估准则 |
| 3.2.2 雷达干扰效果评估战技指标 |
| 3.3 雷达干扰效果评估指标集分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于RBF神经网络干扰效果评估 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 RBF神经网络评估算法研究 |
| 4.2.1 神经网络算法评估可行性分析 |
| 4.2.2 RBF神经网络算法分析 |
| 4.3 算法仿真分析 |
| 4.3.1 学习样本构造 |
| 4.3.2 基于RBF神经网络的干扰效果评估仿真 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 基于PSO-BP神经网络干扰效果评估 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 PSO-BP神经网络评估算法研究 |
| 5.2.1 PSO算法分析 |
| 5.2.2 BP神经网络算法分析 |
| 5.2.3 PSO-BP神经网络雷达干扰效果评估流程 |
| 5.3 算法仿真分析 |
| 5.3.1 反馈信息生成 |
| 5.3.2 基于PSO-BP神经网络的干扰效果评估仿真 |
| 5.4 算法性能比较 |
| 5.4.1 BP神经网络算法与PSO-BP神经网络算法仿真对比分析 |
| 5.4.2 RBF神经网络算法与PSO-BP神经网络算法性能分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、电子战条件下目标跟踪算法研究（论文参考文献）
- [1]对雷达干扰源测向定位的关键技术[J]. 李欣,孙鑫,张菁,纪大壮,曲菊泽. 现代雷达, 2021(08)
- [2]通信侦察信息在组网雷达对抗中的应用[D]. 任唯祎. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]基于强化学习的智能干扰策略生成[D]. 张雪梅. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]飞行器射频隐身技术研究综述[J]. 时晨光,董璟,周建江,汪飞. 系统工程与电子技术, 2021(06)
- [5]电子战中雷达系统多分辨率建模与仿真[D]. 房善婷. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [6]基于MIMO的雷达通信一体化波形设计方法研究[D]. 吴文华. 西安电子科技大学, 2020
- [7]复杂环境下雷达目标检测算法研究[D]. 李晓蕊. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [8]对多功能雷达的干扰效果评估技术研究[D]. 周姝婧. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [9]MIMO雷达参数估计与智能化认知体系结构研究[D]. 刘松. 南京大学, 2020(12)
- [10]基于神经网络的雷达干扰效果评估[D]. 毕斯威. 西安电子科技大学, 2020(05)