| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 天波雷达发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 STAP研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要工作和内容安排 | 第14-15页 |
| 第二章 空时自适应处理基本原理 | 第15-31页 |
| 2.1 STAP基本原理 | 第15-22页 |
| 2.1.1 信号模型 | 第15-17页 |
| 2.1.2 全维STAP | 第17-20页 |
| 2.1.3 性能评价准则 | 第20-21页 |
| 2.1.4 工程实现的困难 | 第21-22页 |
| 2.2 降维STAP算法 | 第22-27页 |
| 2.2.1 降维STAP算法模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 基于联合迭代的自适应降维STAP算法 | 第24-27页 |
| 2.3 几种常见的训练样本选择方法 | 第27-30页 |
| 2.3.1 功率选择训练法 | 第27-28页 |
| 2.3.2 广义内积法 | 第28-29页 |
| 2.3.3 波形相似法 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于系统辨识的天波雷达STAP训练样本选择方法 | 第31-46页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 基于系统辨识的天波雷达STAP训练样本选择方法 | 第32-40页 |
| 3.2.1 传统方法的不足 | 第32-34页 |
| 3.2.2 协方差矩阵相同的判断依据 | 第34-36页 |
| 3.2.3 基于系统辨识的训练样本选择方法 | 第36-40页 |
| 3.3 仿真分析 | 第40-45页 |
| 3.3.1 样本选择结果 | 第40-41页 |
| 3.3.2 杂波抑制结果 | 第41-44页 |
| 3.3.3 不同输入SCNR条件下的杂波抑制性能对比 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于协方差矩阵重构的天波雷达STAP方法 | 第46-54页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 杂波协方差矩阵的重构方法 | 第47-51页 |
| 4.2.1 杂波信号的二维傅里叶谱估计 | 第48-49页 |
| 4.2.2 所提杂波协方差矩阵的重构方法 | 第49-51页 |
| 4.3 仿真分析 | 第51-53页 |
| 4.3.1 待检测距离单元的空时功率谱 | 第51页 |
| 4.3.2 海杂波抑制结果 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于稀疏滤波的天波雷达降维STAP方法 | 第54-65页 |
| 5.1 引言 | 第54-55页 |
| 5.2 基于JDL的天波雷达降维STAP方法 | 第55-58页 |
| 5.2.1 算法原理 | 第55-56页 |
| 5.2.2 仿真分析 | 第56-58页 |
| 5.3 基于稀疏滤波的天波雷达降维STAP方法 | 第58-64页 |
| 5.3.1 算法原理 | 第58-61页 |
| 5.3.2 仿真分析 | 第61-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 全文总结 | 第65-66页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第72页 |
