| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第13-14页 |
| 缩略语对照表 | 第14-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-33页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第19-21页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第21-28页 |
| 1.2.1 雷达目标识别的国内外研究现状 | 第21-22页 |
| 1.2.2 基于高分辨率图像的雷达目标识别技术概述 | 第22-24页 |
| 1.2.3 多核与多任务学习在目标识别中的研究现状 | 第24-27页 |
| 1.2.4 雷达通信一体化的研究现状 | 第27-28页 |
| 1.3 雷达目标识别中存在的难点及解决方法 | 第28-31页 |
| 1.3.1 RATR面临的问题与挑战 | 第28-29页 |
| 1.3.2 RATR引入多核与多任务学习的必要性 | 第29-31页 |
| 1.4 研究内容和章节安排 | 第31-33页 |
| 第二章 多核与多任务学习理论 | 第33-43页 |
| 2.1 引言 | 第33页 |
| 2.2 多核学习理论 | 第33-37页 |
| 2.2.1 核函数方法 | 第33-35页 |
| 2.2.2 多核函数方法 | 第35-37页 |
| 2.3 多任务学习理论 | 第37-40页 |
| 2.3.1 多任务学习的机制 | 第37-38页 |
| 2.3.2 多任务学习的模型 | 第38-40页 |
| 2.4 数据集介绍 | 第40-42页 |
| 2.4.1 HRRP数据集 | 第40-41页 |
| 2.4.2 MSTAR数据集 | 第41-42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 基于多核与多任务学习的雷达目标识别方法 | 第43-61页 |
| 3.1 引言 | 第43页 |
| 3.2 多核学习模型 | 第43-47页 |
| 3.2.1 从支持向量机到多核学习 | 第43-45页 |
| 3.2.2 自适应加权多核函数模型 | 第45-47页 |
| 3.3 多任务学习模型 | 第47-50页 |
| 3.4 基于多核与多任务学习的RATR框架 | 第50-52页 |
| 3.5 仿真实验及分析 | 第52-59页 |
| 3.5.1 多核与多任务学习模型的影响因素 | 第52-54页 |
| 3.5.2 单核与多核学习以及单任务与多任务学习的对比 | 第54-55页 |
| 3.5.3 HRRP目标的识别性能仿真 | 第55-57页 |
| 3.5.4 SAR目标的识别性能仿真 | 第57-59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 第四章 基于ONPP和MMC多核学习的雷达目标识别方法 | 第61-77页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 ONPP和MMC的基本原理 | 第61-63页 |
| 4.3 基于ONPP和MMC的雷达目标识别方法 | 第63-67页 |
| 4.3.1 基于ONPP和MMC的多核学习模型 | 第63-65页 |
| 4.3.2 模型的优化方法 | 第65-66页 |
| 4.3.3 基于ONPP和MMC多核学习的RATR框架 | 第66-67页 |
| 4.4 仿真实验及分析 | 第67-75页 |
| 4.4.1 多核学习模型的影响因素 | 第68-69页 |
| 4.4.2 单核与多核学习方法的对比 | 第69-70页 |
| 4.4.3 样本数量对多核学习模型的影响 | 第70-71页 |
| 4.4.4 不同方法在SOC下的对比试验 | 第71-73页 |
| 4.4.5 不同方法在EOC下的对比试验 | 第73-75页 |
| 4.5 本章小结 | 第75-77页 |
| 第五章 基于自适应聚类多任务学习的雷达目标识别方法 | 第77-93页 |
| 5.1 引言 | 第77页 |
| 5.2 自适应聚类多任务学习模型 | 第77-80页 |
| 5.2.1 多任务学习模型 | 第77-78页 |
| 5.2.2 自适应聚类的多任务学习模型 | 第78-80页 |
| 5.3 模型的优化方法 | 第80-83页 |
| 5.4 仿真实验及分析 | 第83-91页 |
| 5.4.1 基于HRRP数据的仿真实验及分析 | 第84-86页 |
| 5.4.2 基于MSTAR数据集的仿真实验及分析 | 第86-91页 |
| 5.5 本章小结 | 第91-93页 |
| 第六章 雷达通信一体化波形在目标识别中的应用 | 第93-115页 |
| 6.1 引言 | 第93-94页 |
| 6.2 雷达通信识别一体化基础理论 | 第94-99页 |
| 6.2.1 雷达与通信系统的差异性与共性 | 第94-96页 |
| 6.2.2 雷达通信识别一体化波形的评价准则 | 第96-99页 |
| 6.3 雷达通信识别一体化波形的设计 | 第99-102页 |
| 6.3.1 一体化波形的信号模型 | 第99-100页 |
| 6.3.2 一体化波形的结构框架 | 第100-102页 |
| 6.4 雷达通信识别一体化波形的理论性能分析 | 第102-106页 |
| 6.4.1 一体化波形的峰均比（PMEPR） | 第102-103页 |
| 6.4.2 一体化波形的峰值旁瓣比（PSLR） | 第103-106页 |
| 6.5 仿真实验及分析 | 第106-113页 |
| 6.5.1 一体化波形的峰均比性能分析 | 第107-108页 |
| 6.5.2 一体化波形的雷达性能分析 | 第108-113页 |
| 6.6 本章小结 | 第113-115页 |
| 第七章 总结与展望 | 第115-119页 |
| 7.1 工作总结 | 第115-116页 |
| 7.2 研究展望 | 第116-119页 |
| 参考文献 | 第119-129页 |
| 致谢 | 第129-131页 |
| 作者简介 | 第131-133页 |
