请选择 目标期刊

雷达信号识别设置问题及解决办法 下载:198 浏览:2026

张晓雷 《信号处理与图像分析》 2022年10期

摘要:
雷达是现阶段社会发展中应用较为广泛的装置,在许多行业都有应用,能够有效促进社会经济的进步。在军事领域,雷达可以帮助军队开展工作,在民用领域,雷达可以识别信号,为民众的生活提供便利,且信号识别这一应用功能将持续发挥作用。文章从雷达信号识别设置的实际应用开始研究,探究现阶段雷达信号识别设置中的一些问题,并找到新的开发应用技术,持续提升雷达的应用普及度和效率,为后续雷达相关研究提供创新思路。

基于计算机算法优化的雷达信号处理性能研究 下载:38 浏览:450

李永超 《信号处理与图像分析》 2025年3期

摘要:
随着雷达技术的不断发展,雷达信号处理面临着更高的数据处理量和更复杂的环境干扰,对于处理性能的优化提出了严峻挑战。计算机算法的优化在雷达信号处理中具有极大的应用潜力,成为了提升处理性能的关键研究方向。本文详细阐述了计算机算法优化在雷达信号处理中的理论基础,并基于此构建了一套用于优化雷达信号处理性能的算法方案。该方案在提升雷达信号处理性能方面展现出良好的效果,具备较强的适应性和推广价值。 

一种某型飞机雷达信号的分析方法关键思路分析 下载:123 浏览:1356

林桓平 张钰佳 《信号处理与图像分析》 2022年2期

摘要:
在开展某型飞机雷达信号分析的过程中,需要从飞机雷达信号的研究现状出发,了解飞机雷达信号分析核心,完成雷达信号数据结构分析工作,并且要进行有效的仿真实验,而对某型飞机雷达信号的具体情况进行分析,通过高次微分方程信号分析数学模型能够有效对抗航迹不能迭代的问题进行解决,对降低原信号函数方程阶数,保证分析结果的精准度有积极作用。

现代雷达信号处理技术的发展趋势 下载:268 浏览:2371

张怀国 《信号处理与图像分析》 2021年12期

摘要:
近年来,在我国科学技术与经济实力不断提升的基础下,国家综合实力随之不断增强。特别是在我国的国防方面,应用了更加先进的现代化智能技术,提高了整体国防水平,现代雷达系统更是在其中发挥着至关重要的作用。无论是在国防方面还是人们的日常生活,都离不开雷达信号处理技术的支撑。当前,我国现代雷达信号处理技术已经应用了一段时间,但是也发现了其中存在的一些问题,导致该技术陷入发展瓶颈。基于此,以下将针对现代雷达信号处理技术的发展趋势展开分析,希望能够为该技术的发展提供参考。

DSP技术在雷达信号处理中的应用 下载:245 浏览:2358

周磊 王战锋 《信号处理与图像分析》 2021年11期

摘要:
随着DSP技术的进步和发展,它在雷达信号处理系统的大数据处理中发挥着重要作用,使得DSP技术在雷达信号处理中的应用越来越普遍。DSP技术在雷达信号处理系统中应用后,信号处理能力普遍提高,系统稳定性提高,雷达能耗降低。同时,雷达信号处理正在转向软件编程,有助于加快系统升级和降低成本。在此基础上,文章着重阐述了DSP技术的意义和雷达信号处理功能,详细探讨了DSP技术在雷达信号处理中的具体应用,为雷达信号处理的和谐发展提供了理论参考。

现代雷达信号处理及发展趋势研究 下载:282 浏览:2482

李章杰 《信号处理与图像分析》 2021年8期

摘要:
无论是在国防军事还是日常生活中,雷达技术都发挥着极其重要的作用。在雷达系统中。雷达信号处理肩角起着极其重要的作用。它是雷达系统在各个领域和行业发挥效力和作用的重要保障。因此,文章分析了当前雷达信号处理及相关技术的功能内容,探讨了其未来的发展趋势,以供参考。

浅谈通信信号对雷达信号干扰的分析 下载:278 浏览:2787

马跃 《信号处理与图像分析》 2021年4期

摘要:
随着我国通信技术的不断发展,通信信号给雷达信号带来的影响也越发巨大。减少和消除通信信号对雷达信号的消除,成为当前一个关键重要的问题,对于相关行业的发展和社会生产生活有着重要的意义价值。

雷达信号识别关键技术研究 下载:274 浏览:2882

宋昆 《信号处理与图像分析》 2021年1期

摘要:
在信号雷达的研究中,对其最大的影响是在整个调查过程中操作简便,分析速度快,整体工作效率高。难点在于对其频率的掌握以及数据分析。在对不知名的信号分析时,需要通过人工分类的方法,对雷达信号进行研究。人工系统对与信号的识别与雷达信号的信号分析相比较较为困难。在整个雷达系统的研究中,对其进行关键技术进行分析,了解雷达信号的特称参数,也保证了整个数据类型以及数据分类。在雷达信号的传送过程中,传感器的作用极大,在整个研究过程中有大量的收获,想要提高科技发展,还需要不断的对雷达信号系统进行研究,促进科技发展。
[1/1]
在线客服::点击联系客服
联系电话::400-188-5008
客服邮箱::service@ccnpub.com
投诉举报::feedback@ccnpub.com
人工客服

工作时间(9:00-18:00)
官方公众号

科技成果·全球共享