摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
符号对照表 | 第13-16页 |
缩略语对照表 | 第16-21页 |
第一章 绪论 | 第21-29页 |
1.1 研究背景和意义 | 第21-22页 |
1.2 杂波背景中运动目标检测研究现状 | 第22-26页 |
1.2.1 基于时频分析、小波变换和SAR图像方法 | 第23页 |
1.2.2 恒虚警率检测方法 | 第23-24页 |
1.2.3 基于混沌、分形和神经网络的方法 | 第24-25页 |
1.2.4 自适应匹配滤波检测方法 | 第25-26页 |
1.3 本文工作和内容安排 | 第26-29页 |
第二章 基于PMNSCM的自适应匹配滤波检测方法 | 第29-43页 |
2.1 引言 | 第29-30页 |
2.2 检测问题描述 | 第30-32页 |
2.3 基于新方法的AMF检测器 | 第32-34页 |
2.4 实验结果与性能分析 | 第34-40页 |
2.4.1 实测数据条件下两种检测器性能对比 | 第36-37页 |
2.4.2 仿真数据条件下两种检测器性能对比 | 第37-40页 |
2.5 本章小结 | 第40-43页 |
第三章 K分布下依赖于形状参数的相干雷达目标检测方法 | 第43-69页 |
3.1 引言 | 第43-44页 |
3.2 从MF和NMF检测器到α-MF检测器 | 第44-49页 |
3.2.1 检测问题描述与最优检测器结构 | 第44-47页 |
3.2.2 α-MF检测器 | 第47-49页 |
3.3 α-MF检测器的性质和最优参数的经验公式 | 第49-58页 |
3.3.1 α-MF检测器的门限和恒虚警性质 | 第49-52页 |
3.3.2 α-MF检测器的检测概率 | 第52-55页 |
3.3.3 最优调控参数的α-MF检测器 | 第55-57页 |
3.3.4 自适应α-MF检测器 | 第57-58页 |
3.4 实验结果与性能评价 | 第58-67页 |
3.4.1 最优α-MF检测器性能评价 | 第58-60页 |
3.4.2 最优α-AMF检测器的性质 | 第60-63页 |
3.4.3 实测海杂波数据实验结果 | 第63-67页 |
3.5 本章小结 | 第67-69页 |
第四章 海杂波背景下子带自适应GLRT-LTD检测方法 | 第69-93页 |
4.1 引言 | 第69-71页 |
4.2 子带自适应检测方案与GLRT-LTD检测器 | 第71-75页 |
4.2.1 子带自适应检测方案 | 第71-74页 |
4.2.2 逆Gamma纹理下的最优检测器 | 第74-75页 |
4.3 逆Gamma纹理子带复合高斯杂波模型 | 第75-82页 |
4.3.1 海杂波子带幅度模型 | 第75-77页 |
4.3.2 模型参数的双分位点估计 | 第77-79页 |
4.3.3 模型有效性检验 | 第79-82页 |
4.4 子带自适应GLRT-LTD检测方法 | 第82-88页 |
4.4.1 检测器结构 | 第83-85页 |
4.4.2 检测器恒虚警门限设置 | 第85-88页 |
4.5 检测性能比较与分析 | 第88-92页 |
4.6 本章小结 | 第92-93页 |
第五章 海杂波背景下的组合自适应GLRT-LTD检测方法 | 第93-107页 |
5.1 引言 | 第93-95页 |
5.2 广义Pareto强度杂波模型和最优检测方法 | 第95-96页 |
5.3 组合自适应GLRT-LTD检测方法 | 第96-99页 |
5.3.1 检测问题概述 | 第97页 |
5.3.2 组合自适应GLRT-LTD | 第97-99页 |
5.4 实验结果与性能评价 | 第99-105页 |
5.4.1 组合自适应GLRT-LTD检测性能 | 第99-103页 |
5.4.2 杂波模型失配情况的检测性能 | 第103-105页 |
5.5 本章小结 | 第105-107页 |
第六章 总结与展望 | 第107-111页 |
6.1 论文内容总结 | 第107-108页 |
6.2 未来工作展望 | 第108-111页 |
参考文献 | 第111-121页 |
致谢 | 第121-123页 |
作者简介 | 第123-124页 |