| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·远程浅地表探测技术的现状 | 第11页 |
| ·浅埋目标检测技术研究的现状和意义 | 第11-13页 |
| ·Rail-GPSAR 系统介绍 | 第13-14页 |
| ·本文主要工作及内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 原始数据的预处理 | 第16-27页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·超宽带GPSAR 的射频干扰抑制方法 | 第16-20页 |
| ·背景杂波统计特性分析 | 第20-21页 |
| ·数据的统计归一化处理 | 第21-23页 |
| ·能量环预筛选 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 目标特征选择及提取方法 | 第27-44页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·目标特征选择方法 | 第27-31页 |
| ·切片样本特征 | 第28页 |
| ·距离切线样本特征 | 第28-29页 |
| ·核函数变换特征 | 第29-31页 |
| ·目标特征提取方法 | 第31-39页 |
| ·主分量分析(PCA)方法 | 第31-33页 |
| ·独立分量分析(ICA)方法 | 第33-35页 |
| ·性能比较 | 第35-39页 |
| ·核主分量分析(KPCA)方法和核独立分量分析(KICA)方法 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 检测器的设计及其性能分析 | 第44-65页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·广义似然比检验(GLRT)检测器 | 第44-48页 |
| ·GLRT 检测器原理 | 第44-45页 |
| ·GLRT 检测器的训练方法 | 第45-48页 |
| ·偏差最优线性二次(DOLQ)检测器 | 第48-53页 |
| ·DOLQ 检测器原理 | 第48-49页 |
| ·DOLQ 检测器的设计及训练方法 | 第49-53页 |
| ·基于ICA 的支撑向量机(SVM)检测器 | 第53-64页 |
| ·统计学习理论和SVM | 第53-54页 |
| ·SVM 训练和检测方法 | 第54-56页 |
| ·参数的选择及优化 | 第56-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 结束语 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第71页 |