1. 本选题研究的目的及意义
无源定位技术作为一种无需目标辐射源配合，仅依靠接收目标信号进行定位的技术，在电子侦察、目标跟踪、无人驾驶、搜救定位等领域具有广泛的应用前景。
时延估计作为无源定位技术的核心，其精度直接影响着最终的定位精度。
因此，研究无源定位中高精度、鲁棒性强的时延估计方法具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
无源定位和时延估计技术一直是国内外学者研究的热点，近年来取得了丰硕的研究成果，尤其是在复杂环境下的高精度、鲁棒性时延估计方法方面。
1. 国内研究现状
国内学者在无源定位时延估计方面展开了大量的研究工作，并取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题的主要研究内容包括：1.对无源定位的基本原理和系统模型进行研究，分析定位误差的主要来源，以及时延估计在无源定位中的重要作用。
2.对传统的时延估计方法进行综述，包括基于互相关的时延估计方法、基于自适应滤波的时延估计方法和基于子空间分解的时延估计方法，分析其原理、优缺点以及适用场景。
3.研究基于压缩感知的时延估计方法。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验相结合的方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解无源定位和时延估计领域的研究现状和发展趋势，为课题研究奠定理论基础。
2.理论分析阶段：深入研究无源定位系统模型，分析定位误差的来源，以及时延估计对定位精度的影响。
研究传统的时延估计方法，分析其优缺点和适用场景，为后续研究提供参考。
5. 研究的创新点
本课题预期在以下几个方面有所创新：1.提出一种基于改进压缩感知的时延估计方法：针对传统压缩感知方法在低信噪比环境下估计精度下降的问题，研究改进的稀疏表示模型和重建算法，提高算法的抗噪声性能，并通过仿真实验验证其有效性。
2.提出一种基于深度学习的时延估计方法：针对复杂环境下信号特征难以提取的问题，利用深度学习强大的特征提取和非线性拟合能力，构建基于深度神经网络的时延估计模型，提高算法在复杂环境下的精度和鲁棒性。
3.将所提出的方法应用于实际场景，并进行仿真验证：将所提出的时延估计方法应用于具体的无源定位场景，例如室内定位、水下目标定位等，并进行仿真实验，验证算法在实际应用中的性能。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘伟,杨俊,袁彪.基于改进TDOA定位的改进Chan算法研究[J].计算机工程与应用,2021,57(24):251-256.
[2] 周杰,王刚,张硕,等.基于改进广义互相关函数的TDOA估计方法[J].电子测量技术,2023,46(02):68-73.
[3] 尹浩,张群,王博.基于改进二阶广义互相关算法的时延估计[J].信号处理,2022,38(04):774-782.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
