连续波雷达地面慢速目标检测与分类
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文内容安排 | 第17-19页 |
| 第二章 信号模型与信号预处理 | 第19-31页 |
| 2.1 信号模型 | 第19-22页 |
| 2.1.1 多周期信号模型 | 第19-21页 |
| 2.1.2 差拍信号频谱响应特性 | 第21-22页 |
| 2.2 信号预处理 | 第22-31页 |
| 2.2.1 脉冲对消结构MTI | 第22-24页 |
| 2.2.2 基于特征矢量法的MTI | 第24-26页 |
| 2.2.3 CLEAN算法 | 第26-28页 |
| 2.2.4 杂波图原理及CFAR算法 | 第28-31页 |
| 第三章 距离速度解耦合 | 第31-47页 |
| 3.1 锯齿波距离速度解耦合 | 第32-39页 |
| 3.1.1 线性调频信号参数估计法 | 第32-34页 |
| 3.1.2 Keystone方法 | 第34-37页 |
| 3.1.3 多重频测速法 | 第37-39页 |
| 3.2 三角波距离速度解耦合 | 第39-47页 |
| 3.2.1 MTD频域配对 | 第40-43页 |
| 3.2.2 时频特征配对 | 第43-47页 |
| 第四章 基于微多普勒特征的慢速目标分类 | 第47-69页 |
| 4.1 微多普勒的一般数学模型 | 第48-50页 |
| 4.2 车辆与人体微多普勒特征分析 | 第50-60页 |
| 4.2.1 车辆微动雷达特征 | 第50-53页 |
| 4.2.2 行人微动雷达特征 | 第53-60页 |
| 4.3 基于微动特性的时频谱图纹理特征提取 | 第60-63页 |
| 4.4 人车分类算法 | 第63-69页 |
| 4.4.1 支持向量机（SVM）分类方法 | 第63-65页 |
| 4.4.2 主分量分析（PCA） | 第65-66页 |
| 4.4.3 实测数据分类处理 | 第66-69页 |
| 第五章 总结和展望 | 第69-71页 |
| 5.1 工作总结 | 第69-70页 |
| 5.2 工作展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 作者简介 | 第77-78页 |
