[讨论]博士论文做超宽带雷达信号产生和处理的研究方向

我现在选择的博士课题研究方向是：超宽带雷达信号产生和处理。现在在看相关的资料，我发现：1、超宽带雷达信号方面 超宽带雷达采取的信号形式主要有冲激波形、线性调频、频率步进波形、脉内调频脉冲串波形等几种形式，而对于组合信号的研究比较少，如线性调频信号与周期伪随机二相编码信号、非周期伪随机二相编码信号、与多相编码信号等几类组合雷达信号，对复合信号的性能，如频谱、模糊度函数、截获因子、组合波形通过匹配滤波器处理之后的输出波形以及多普勒性能进行分析和仿真，选择具有更优性能的超宽带信号。2、超宽带雷达信号处理 目前，对于UWB／冲激雷达的信号处理研究的比较多，对于超宽带LFM信号的研究也比较热，其采用的一些处理方法有：时频分析、高阶谱分析、小波变换、核函数（Kernel）分析技术、神经网络等。 （1）时频分析——主要指短时傅立叶变换（STFT）和 Wigner－Ville分布由于FFT只能从整体上获得信号的频谱分布，而不能对时变的、非平稳信号进行局部分析，短时傅立叶变换（STFT）和Wigner－Ville分布是解决时变信号时频分析的重大突破，但STFT的窗口是固定的，在时域和频域上的两维分辨力是固定的，时频分辨力不能兼顾；对于多个信号迭加的情况，Wigner－Ville分布存在严重的交叉项干扰，从而严重影响了它们的应用。所以，近年来又研究了Wigner－Hough变换，从而消除了多分量LFM的交叉项干扰，而在Wigner－Hough变换平面内出现了一系列分离的尖峰。（2）高阶谱分析法——当回波信号中含有大量高斯噪声及其它具有对称概率密度的噪声时，利用高阶方法进行信号检测和目标特性分析显示其独有的优越性，不仅如此，高阶谱更能精确表征目标特性。 （3）小波变换——小波变换不但在时域和频域同时具有良好的局部化性质，而且对高频成分采用逐渐精细的时域或空域步长，从而可聚焦到任意细节，因而被誉为“数学显微镜”，所以在超宽带雷达信号处理中，小波变换可有效地提供目标回波瞬态信息。 （4） 核函数——针对多分量线性调频信号，自适应高斯核分布在抑制交叉项并保持较高时频分辨力方面有效，自适应核相对于固定核具有很大优势。 如何从超宽带雷达回波中提取目标特征信息是超宽带雷达目标建模的一个重要课题，同时利用目标特征信息来设计最优雷达发射波形以提高目标的检测性能也是超宽带雷达领域需要迫切解决的问题。我现在看的资料比较泛，没有确定具体的研究方向，希望得到大家的帮助。 主要问题： （1）对于UWB信号形式的分析，要加强哪些方面？ （2）采用什么处理方式？（我现在想用时频分析，核函数选择方面的处理方法，不知是否具有研究价值？） 希望对UWB雷达感兴趣的同学能够对博士论文做超宽带雷达信号产生和处理的研究方向提出自己的看法，大家共同讨论。 我的E-mail：lilizhu188@126.com ||| 这个课题在国内还是比较热的目前比较成熟的是国防科大梁甸农教授他们的UWB SAR从信号的产生到轨道SAR的试验都是比较成功的，填补了国内空 .. s[#_sR`y  
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