1. 本选题研究的目的及意义
步进频信号作为一种非平稳信号，其频率随时间按照一定规律线性变化，在雷达、声呐、通信、医学成像等领域有着广泛的应用。
本选题研究的目的及意义如下：
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
步进频信号的检测与参数估计一直是信号处理领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在步进频信号检测与估计方面做了大量研究工作，并在一些方面取得了进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究步进频信号检测与估计的方法，分析比较不同方法的性能，并通过仿真验证其有效性。
1. 主要内容
1.步进频信号理论基础:研究步进频信号的数学模型、特性分析以及常用的信号检测与估计方法，为后续研究奠定基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法。
1.首先进行文献调研，全面了解步进频信号检测与估计领域的国内外研究现状、主要方法和最新进展，为研究工作的开展奠定基础。
2.对步进频信号的数学模型和特性进行深入分析，研究现有信号检测与估计方法的基本原理、优缺点和适用范围，为后续算法设计提供理论依据。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种基于改进型时频分析方法的步进频信号检测与估计方法，该方法能够有效提高低信噪比环境下的检测灵敏度和估计精度。
2.研究基于深度学习的步进频信号检测与估计方法，利用深度神经网络强大的特征提取能力，实现对复杂环境下步进频信号的准确检测和估计。
3.将所提出的方法应用于实际场景，例如雷达目标检测、生物医学信号处理等，验证其在实际应用中的有效性和实用性。
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] 刘永刚, 周峰, 刘忠. 基于改进FRFT和CLEAN的多分量LFM信号参数估计[J]. 电子与信息学报, 2020, 42(11): 2911-2918.
[2] 刘博文, 周峰, 刘忠. 基于改进SPWVD的多分量LFM信号参数估计[J]. 系统工程与电子技术, 2021, 43(01): 132-139.
[3] 孙振宇, 谢俊, 王健. 基于稀疏分解的低信噪比下短时Chirp信号参数估计[J]. 电子学报, 2019, 47(12): 2707-2714.
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