基于RCS序列的雷达目标特征辨识方法研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 2 空间雷达目标特性分析 | 第15-31页 |
| 2.1 空间雷达目标RCS特性 | 第15-20页 |
| 2.1.1 目标RCS的定义 | 第15-16页 |
| 2.1.2 目标RCS的分类 | 第16-17页 |
| 2.1.3 目标RCS的随机性与确定性 | 第17-20页 |
| 2.2 雷达目标RCS的预估方法 | 第20-28页 |
| 2.2.1 RCS预估方法简介 | 第20-21页 |
| 2.2.2 复杂目标RCS预估方法 | 第21-25页 |
| 2.2.3 基于GRECO的复杂目标RCS预估 | 第25-28页 |
| 2.3 临近空间飞行器目标特性 | 第28-30页 |
| 2.3.1 临近空间及临近空间飞行器 | 第28-29页 |
| 2.3.2 临近空间飞行器特点 | 第29页 |
| 2.3.3 临近空间飞行器雷达识别特征 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于RCS序列的目标特征提取与分类器算法研究 | 第31-55页 |
| 3.1 雷达目标分类辨识流程 | 第31-32页 |
| 3.2 基于RCS序列的空间目标特征提取方法 | 第32-41页 |
| 3.2.1 RCS统计特性特征提取方法 | 第32-34页 |
| 3.2.2 基于小波变换的特征提取方法 | 第34-38页 |
| 3.2.3 特征归一化与特征加权 | 第38-40页 |
| 3.2.4 类别可分性测度 | 第40-41页 |
| 3.3 基于RCS序列的分类器算法研究 | 第41-52页 |
| 3.3.1 K近邻分类器 | 第41-43页 |
| 3.3.2 支持向量机分类器 | 第43-47页 |
| 3.3.3 随机森林分类器 | 第47-49页 |
| 3.3.4 融合分类器 | 第49-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-55页 |
| 4 临近空间目标辨识仿真实验与软件开发 | 第55-77页 |
| 4.1 基于RCS序列的临近空间目标辨识实验 | 第55-67页 |
| 4.1.1 临近空间目标RCS数据库生成 | 第55-60页 |
| 4.1.2 特征提取仿真实验与结果分析 | 第60-64页 |
| 4.1.3 分类辨识仿真实验与结果分析 | 第64-67页 |
| 4.2 系统噪声和气象杂波对目标辨识的影响研究 | 第67-73页 |
| 4.2.1 系统噪声与气象杂波 | 第67-68页 |
| 4.2.2 系统噪声对雷达目标辨识的影响分析 | 第68-70页 |
| 4.2.3 气象杂波对雷达目标辨识的影响分析 | 第70-73页 |
| 4.3 雷达目标特征辨识软件开发 | 第73-76页 |
| 4.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 5 总结与展望 | 第77-79页 |
| 5.1 本文总结 | 第77-78页 |
| 5.2 研究展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-81页 |
| 作者简历 | 第81-85页 |
| 学位论文数据集 | 第85页 |
