| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第16-20页 |
| 1.1.1 稀疏频带成像方法概述 | 第16页 |
| 1.1.2 航天目标雷达观测系统 | 第16-19页 |
| 1.1.3 稀疏频带成像研究现状 | 第19-20页 |
| 1.2 本文内容安排 | 第20-22页 |
| 第二章 基于谱估计的稀疏频带高分辨ISAR成像 | 第22-40页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 成像建模 | 第22-26页 |
| 2.2.1 雷达观测模型 | 第22-25页 |
| 2.2.2 全极点回波模型 | 第25-26页 |
| 2.3 基于MUSIC及其改进算法的稀疏频带高分辨ISAR成像 | 第26-34页 |
| 2.3.1 模型阶数估计 | 第26-30页 |
| 2.3.2 Root-MUSIC方法 | 第30-31页 |
| 2.3.3 基于最小二乘法的幅度估计 | 第31-32页 |
| 2.3.4 算法仿真与分析 | 第32-34页 |
| 2.4 基于谱估计的多频带信号相干配准 | 第34-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 基于贝叶斯的稀疏频带高分辨ISAR成像方法 | 第40-56页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 成像建模 | 第40-42页 |
| 3.3 基于Gaussian先验的稀疏频带成像 | 第42-48页 |
| 3.3.1 EM算法原理 | 第42-46页 |
| 3.3.2 仿真分析 | 第46-48页 |
| 3.4 基于RVM的稀疏频带成像 | 第48-54页 |
| 3.4.1 RVM算法原理 | 第48-53页 |
| 3.4.2 仿真与分析 | 第53-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 基于贝叶斯层级先验的稀疏频带高分辨ISAR成像方法 | 第56-78页 |
| 4.1 引言 | 第56页 |
| 4.2 基于Gamma-Gaussian稀疏先验的稀疏频带成像 | 第56-68页 |
| 4.2.1 概率图模型 | 第56-57页 |
| 4.2.2 成像算法 | 第57-63页 |
| 4.2.3 基于最小熵准则的多频带信号相干配准 | 第63-65页 |
| 4.2.4 算法仿真与分析 | 第65-68页 |
| 4.3 散射点偏离网格时的稀疏频带高分辨成像方法 | 第68-77页 |
| 4.3.1 OG-VSBL算法原理 | 第68-75页 |
| 4.3.2 算法仿真与分析 | 第75-77页 |
| 4.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 稀疏频带成像GUI界面编写 | 第78-86页 |
| 5.1 引言 | 第78页 |
| 5.2 GUI界面设计基础 | 第78-79页 |
| 5.3 在GUIDE中创建GUI | 第79-85页 |
| 5.4 本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 结束语 | 第86-88页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第86-87页 |
| 6.2 工作展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 致谢 | 第92-94页 |
| 作者简介 | 第94-96页 |
