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基于MIMO雷達(dá)的Fornasini-MarchesiniⅡ狀態(tài)空間模型的研究

發(fā)布時(shí)間:2022-02-26 15:04
  目前對(duì)Fornasini-Marchesini Ⅱ狀態(tài)空間模型的研究多集中在系統(tǒng)的低維實(shí)現(xiàn)以及穩(wěn)定性的研究上,旨在簡(jiǎn)化求解系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)步驟、降低系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)矩陣的維數(shù)。對(duì)于Fornasini-Marchesini Ⅱ狀態(tài)空間模型新的應(yīng)用研究集中在雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)上,將Fornasini-Marchesini Ⅱ狀態(tài)空間模型的低階實(shí)現(xiàn)方法運(yùn)用在多輸入多輸出雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)中將能夠提高車(chē)載雷達(dá)系統(tǒng)的性能。在本文中所采用的降階方法是利用特征向量以及子空間對(duì)FornasiniMarchesini Ⅱ狀態(tài)空間模型進(jìn)行實(shí)現(xiàn)矩陣的求解,即:對(duì)于一個(gè)給定的FornasiniMarchesini Ⅱ狀態(tài)空間模型,當(dāng)利用特征向量以及子空間找到符合條件的j時(shí),則給定的Fornasini-Marchesini Ⅱ狀態(tài)空間模型可以降階。本文提出了新的求解Fornasini-Marchesini Ⅱ狀態(tài)空間模型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的方法,這種方法可以簡(jiǎn)化求解系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)矩陣的步驟,能夠得到系統(tǒng)更加清晰簡(jiǎn)潔的表現(xiàn)形式,有利于系統(tǒng)的分析。本文并結(jié)合多輸入多輸出的車(chē)載雷達(dá)的實(shí)際應(yīng)用,用Fornasini-Marchesini Ⅱ狀態(tài)空間模型對(duì)多輸入多... 

【文章來(lái)源】:武漢科技大學(xué)湖北省

【文章頁(yè)數(shù)】:68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
    1.4 研究目標(biāo)和內(nèi)容
    1.5 文章結(jié)構(gòu)
第二章 狀態(tài)空間與MIMO雷達(dá)基礎(chǔ)知識(shí)
    2.1 矩陣常用公式
    2.2 MIMO 雷達(dá)的跟蹤
        2.2.1 目標(biāo)跟蹤
        2.2.2 目標(biāo)特征提取判定
    2.3 多維Fornasini-Marchesini Ⅱ狀態(tài)空間模型
    2.4 本章小結(jié)
第三章 多維系統(tǒng)的狀態(tài)空間實(shí)現(xiàn)
    3.1 現(xiàn)有方法的回顧
    3.2 后移空間
        3.2.1 改進(jìn)的SISO的矩陣方法
        3.2.2 改進(jìn)的MIMO的矩陣方法
    3.3 基于特征向量的方法
    3.4 本章小結(jié)
第四章 子空間化簡(jiǎn) Fornasini-Marchesini Ⅱ 狀態(tài)空間模型
    4.1 子空間相關(guān)定理
    4.2 子空間對(duì)F-MⅡ模型降階
    4.3 本章小結(jié)
第五章 雷達(dá)系統(tǒng)中Fornasini-Marchesini Ⅱ狀態(tài)空間模型的實(shí)現(xiàn)
    5.1 引言
    5.2 Fornasini-Marchesini Ⅱ狀態(tài)空間模型在雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用
        5.2.1 Fornasini-Marchesini Ⅱ狀態(tài)空間模型的應(yīng)用
        5.2.2 Fornasini-Marchesini Ⅱ狀態(tài)空間模型的建立
    5.3 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 論文創(chuàng)新點(diǎn)
    6.3 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]智能駕駛車(chē)載激光雷達(dá)關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用算法[J]. 陳曉冬,張佳琛,龐偉凇,艾大航,汪毅,蔡懷宇.  光電工程. 2019(07)
[2]高效的MIMO雷達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)三維成像方法[J]. 王偉,胡子英,岳佳男.  通信學(xué)報(bào). 2019(07)
[3]基于毫米波雷達(dá)的車(chē)輛測(cè)距系統(tǒng)[J]. 吳榮燎,金鉆,鐘停江,代皓宇.  汽車(chē)實(shí)用技術(shù). 2019(02)
[4]基于激光雷達(dá)的道路邊界與障礙物檢測(cè)研究[J]. 段建民,李帥印,王昶人,冉旭輝.  應(yīng)用激光. 2018(06)
[5]融合全局與局部哈希特征的目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤[J]. 胡卓,韓守東,陳永志.  華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(07)
[6]基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的障礙物檢測(cè)與跟蹤[J]. 陸峰,徐友春,李永樂(lè),王任棟,王東敏.  軍事交通學(xué)院學(xué)報(bào). 2018(02)
[7]基于激光雷達(dá)的無(wú)人駕駛汽車(chē)道路、交通標(biāo)志與障礙物識(shí)別方法[J]. 戴燕玲.  無(wú)線(xiàn)互聯(lián)科技. 2017(17)
[8]基于柵格地圖的智能車(chē)輛運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)[J]. 周俊靜,段建民.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2015(02)
[9]車(chē)載激光雷達(dá)外參數(shù)的標(biāo)定方法[J]. 程金龍,馮瑩,曹毓,雷兵,魏立安.  光電工程. 2013(12)
[10]基于加性無(wú)跡卡爾曼濾波的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤方法[J]. 黃勝昔,劉華.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2010(08)

碩士論文
[1]多維系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方法及Roesser模型與Fornasini-MarchesiniⅡ模型轉(zhuǎn)換的探討[D]. 吳徐冬子.武漢科技大學(xué) 2019



本文編號(hào):3644671

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