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宽带雷达常采用去斜方式脉压并通过加权抑制脉压副瓣。然而随着波门宽度增加,直接去斜加权性能显著下降。文中结合理论推导和仿真计算,分析了波门宽度增加导致直接去斜加权性能下降的理论原因。并且针对以上问题,提出了分段加权和RVP补偿去斜脉压加权2种加权方法,有效地提高了大波门条件下的加权性能,通过仿真和实测

针对雷达高分辨率距离像(HRRP)数据的识别问题,该文利用 HRRP 生成的时序特性,提出一种基于循环神经网络的注意模型。该模型利用具有记忆功能的循环神经网络对时域数据进行编码,并根据 HRRP 中不同距离单元所映射的隐层对目标识别的重要性,自适应地赋予隐层不同的权值系数,并根据隐层特征编码特征进行

Zynq®UltraScale+™RFSoC在SoC架构中集成数千兆采样RF数据转换器和软判决前向纠错(SD-FEC)。配有ARM®Cortex®-A53处理子系统和UltraScale+可编程逻辑，该系列是业界唯一单芯片自适应射频平台。ZynqUltraScale+RFSoC系列可为模拟、数字和嵌

宽带信号广泛应用于雷达导航和卫星通讯等领域宽带信号的传统接收处理方法主要是采用匹配滤波或子带分割技术本文用去斜脉冲压缩处理方法处理宽带信号给出了具体的实现结构和改进措施分析了如何选择系统的信号采样频率同时还给出了脉压波形的仿真结果及性能分析实验表明对中心频率为9.5G~z带宽1.3G~z脉冲宽度30

基于高分辨距离像的雷达自动目标识别技术研究，南京航空航天大学电子信息工程学院博士论文。雷达自动目标识别技术在军事和民用上都有着巨大的应用价值。宽带雷达高分辨距离像（HRRP）具有目标结构信息丰富、易于获取的特点，是雷达目标识别重要的发展方向之一。本文以探寻稳健、实用的识别算法为目标，围绕HRRP目标