空中雷达目标识别技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·雷达目标识别的概述 | 第7-10页 |
| ·用于雷达目标识别中的模式识别技术 | 第10-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 2 基于距离—极化矩阵的SVM雷达目标识别算法 | 第13-24页 |
| ·基于距离—极化矩阵的特征提取的原理 | 第13-15页 |
| ·一维距离像的获取 | 第13-14页 |
| ·极化信息和距离分辨信息的结合 | 第14-15页 |
| ·支持向量机算法的基本原理 | 第15-20页 |
| ·机器学习及其主要的实现方法 | 第15-16页 |
| ·支持向量机基础 | 第16-18页 |
| ·多类支持向量机 | 第18-20页 |
| ·计算机仿真结果 | 第20-22页 |
| ·仿真背景和条件 | 第20页 |
| ·典型条件下的仿真流程 | 第20-21页 |
| ·仿真程序及其仿真结果 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-24页 |
| 3 基于微多普勒效应的雷达目标识别算法 | 第24-49页 |
| ·雷达目标的微多普勒效应 | 第24-31页 |
| ·微多普勒效应的介绍 | 第25页 |
| ·微多普勒信号 | 第25页 |
| ·目标振动引起的微多普勒信号 | 第25-27页 |
| ·目标自转引起的微多普勒信号 | 第27-28页 |
| ·目标旋动引起的微多普勒信号 | 第28-29页 |
| ·目标翻滚引起的微多普勒信号 | 第29-31页 |
| ·改进Greco软件实现运动目标的RCS的仿真 | 第31-43页 |
| ·具有径向运动的目标的RCS计算 | 第31-32页 |
| ·振动目标的RCS计算 | 第32页 |
| ·翻滚目标的RCS计算 | 第32-33页 |
| ·自转目标的RCS计算 | 第33页 |
| ·旋动目标的RCS计算 | 第33-34页 |
| ·用STFT对动态目标RCS进行时频分析 | 第34-43页 |
| ·基于微多普勒效应的特征信号提取 | 第43-45页 |
| ·一种提取微多普勒信号的方法—经验模型分解 | 第43页 |
| ·EMD算法的步骤 | 第43-45页 |
| ·分类器设计—最近邻算法 | 第45页 |
| ·仿真识别结果 | 第45-48页 |
| ·仿真背景和条件 | 第45-46页 |
| ·仿真流程 | 第46页 |
| ·仿真结果 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 结束语 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 附录 | 第55页 |
