| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景及其意义 | 第7页 |
| ·SAR 图像目标检测与识别 | 第7-8页 |
| ·本文内容安排 | 第8-11页 |
| 第二章 属性散射中心模型及其参数估计 | 第11-29页 |
| ·属性散射中心模型 | 第12-16页 |
| ·SAR 成像模式 | 第12页 |
| ·数据采集 | 第12-13页 |
| ·成像过程 | 第13-14页 |
| ·参数化模型 | 第14-16页 |
| ·属性散射中心参数估计 | 第16-21页 |
| ·基于图像域分割的参数估计 | 第16-19页 |
| ·基于正交匹配追踪的参数估计 | 第19-21页 |
| ·正交匹配追踪算法描述 | 第19-20页 |
| ·基于 OMP 估计属性散射中心参数的详细步骤 | 第20-21页 |
| ·实验结果与分析 | 第21-29页 |
| ·仿真实验 | 第21-25页 |
| ·属性散射中心仿真 | 第21-22页 |
| ·基于图像域分割参数估计结果 | 第22-23页 |
| ·基于 OMP 参数估计结果 | 第23-25页 |
| ·实测数据属性散射中心参数估计 | 第25-29页 |
| 第三章 目标特征提取 | 第29-45页 |
| ·基于属性散射中心模型的目标鉴别特征提取 | 第29-32页 |
| ·基于属性散射中心的目标几何特征提取 | 第32-45页 |
| ·主成分分析算法简介 | 第33-36页 |
| ·噪声与冗余 | 第34页 |
| ·协方差矩阵 | 第34-35页 |
| ·协方差矩阵对角化 | 第35-36页 |
| ·长宽比估计方法 | 第36-38页 |
| ·利用属性散射中心位置估计长宽比 | 第36-37页 |
| ·利用图像像素位置估计长宽比 | 第37-38页 |
| ·实验结果 | 第38-45页 |
| ·高分辨 SAR 图像估计结果 | 第38-39页 |
| ·不同分辨率对目标长度估计的影响 | 第39-45页 |
| 第四章 基于 Hausdorff 距离的 SAR 地面目标识别 | 第45-63页 |
| ·基于 Hausdorff 距离的集合距离 | 第46-47页 |
| ·Hausdorff 距离 | 第46页 |
| ·least square trimmed Hausdorff 距离 | 第46-47页 |
| ·粒子群优化算法 | 第47-50页 |
| ·PSO 算法原理 | 第47-48页 |
| ·PSO 算法的实现 | 第48-49页 |
| ·PSO 与 Hausdorff 距离 | 第49-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-63页 |
| ·仿真实验 | 第50-56页 |
| ·实测数据 | 第56-63页 |
| ·均方误差分类器算法 | 第58-61页 |
| ·LTS-HD 与 MSE 识别率比较 | 第61-63页 |
| 第五章 结束语 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63页 |
| ·工作展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |