基于脉冲超宽带目标探测识别的噪声抑制算法研究开题报告

基于脉冲超宽带目标探测识别的噪声抑制算法研究开题报告一、选题背景和意义随着国家对安全防范工作的要求越来越高，各种新型的目标探测识别技术被广泛研究和应用。而脉冲超宽带（Ultra-Wideband，简称UWB）目标探测识别技术因其短脉冲宽度、宽带性、强抗干扰性以及高精度等优点而备受关注。然而，在实际应用中，UWB系统的性能容易受到各种噪声的干扰，从而影响系统的可靠性和稳定性。因此，如何有效地对UWB目标探测识别系统中的噪声进行抑制，成为了当前需要解决的问题。二、研究内容本文旨在研究基于脉冲超宽带目标探测识别的噪声抑制算法。通过分析UWB信号的特点以及噪声对UWB信号的影响，确定合适的噪声模型，并将其应用于噪声抑制算法的设计中。本文将重点研究以下几个方面：1、建立UWB信号的数学模型，分析UWB信号受到的各种噪声的影响，并研究噪声对系统性能的影响。2、设计一种基于小波变换的UWB信号噪声抑制算法，通过对UWB信号进行小波分解，将噪声信号和目标信号有效分离，从而完成对噪声的有效抑制。3、设计一种基于数学形态学的UWB信号噪声抑制算法，通过利用形态学滤波器对UWB信号进行处理，去掉信号中的噪声成分，从而实现对噪声的有效抑制。4、对比两种算法的效果，分析其优缺点，并选择最优算法进行实验验证。三、研究方法本文将采用综合性方法，通过理论分析、数学建模、软件仿真以及实验验证等多种途径，探讨UWB信号噪声抑制算法的设计和优化，具体研究方法包括：1、分析UWB信号的特点，建立UWB信号的数学模型，研究噪声对UWB信号的影响。2、设计基于小波变换的UWB信号噪声抑制算法，并通过MATLAB软件进行模拟仿真，验证算法的可行性和有效性。3、设计基于数学形态学的UWB信号噪声抑制算法，并通过MATLAB软件进行模拟仿真，验证算法的可行性和有效性。4、对比两种算法的效果，分析其优缺点，并选择最优算法进行实验验证。四、预期成果本文主要研究基于脉冲超宽带目标探测识别的噪声抑制算法，预期成果包括：1、建立UWB信号的数学模型，研究噪声对UWB信号的影响。2、设计一种基于小波变换的UWB信号噪声抑制算法，并验证其有效性。3、设计一种基于数学形态学的UWB信号噪声抑制算法，并验证其有效性。4、分析两种算法的优缺点，选择最优算法进行实验验证。五、研究进度安排本文的研究进度安排如下：第一学期：1、阅读相关文献，熟悉脉冲超宽带目标探测识别理论；2、建立UWB信号的数学模型，并分析UWB信号受到的各种噪声的影响；3、设计基于小波变换的UWB信号噪声抑制算法，并进行MATLAB仿真；4、编写开题报告。第二学期：1、设计基于数学形态学的UWB信号噪声抑制算法，并进行MATLAB仿真；2、对比两种算法的效果，分析其优缺点，并选择最优算法进行实验验证；3、撰写毕业论文。六、参考文献[1]刘镇等.基于UWB的超宽带信号与系统研究[M].北京：邮电出版社,2011.[2]汤明进.基于小波分析的信号与系统分析[M].北京：电子工业出版社，2016.[3]俞勇.数学形态学在图像配准、分割和运动估计中的应用[J].吉林大学学报（工学版）,200