| 作者简介 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 目录 | 第9-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-27页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-19页 |
| ·米波雷达低仰角测高技术发展现状 | 第19-24页 |
| ·本文的主要工作与内容安排 | 第24-27页 |
| ·论文符号说明 | 第24页 |
| ·论文主要工作与内容安排 | 第24-27页 |
| 第二章 数字阵列雷达 | 第27-49页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·数字阵列雷达研究进展 | 第28-30页 |
| ·数字阵列雷达概念性研究 | 第28-29页 |
| ·数字阵列雷达关键技术研究 | 第29页 |
| ·数字阵列雷达实验系统研究 | 第29-30页 |
| ·数字阵列雷达 | 第30-33页 |
| ·数字阵列雷达原理 | 第30页 |
| ·数字阵列单元及数字阵列模块 | 第30-31页 |
| ·数字 T/R 组件 | 第31-32页 |
| ·高速大容量数据传输技术 | 第32页 |
| ·数字阵列雷达的工作模式 | 第32-33页 |
| ·数字阵列雷达的优势 | 第33页 |
| ·高性能软件化数字信号处理机 | 第33-37页 |
| ·信号处理机整体结构 | 第33-34页 |
| ·信号处理板设计 | 第34-36页 |
| ·交叉开关板设计 | 第36-37页 |
| ·数字单脉冲测角技术 | 第37-45页 |
| ·阵列和信号模型 | 第38-39页 |
| ·数字单脉冲测角过程 | 第39-40页 |
| ·基于窗函数的单脉冲测角方法 | 第40-44页 |
| ·数字单脉冲测角过程 | 第44-45页 |
| ·性能分析 | 第45页 |
| ·计算机仿真与实测数据处理 | 第45-48页 |
| ·计算机仿真 | 第45-46页 |
| ·实测数据处理 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第三章 广义约束 MUSIC 算法在低仰角测高中的应用 | 第49-59页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·约束 MUSIC 算法 | 第50-52页 |
| ·广义约束 MUSIC 算法 | 第52-53页 |
| ·计算机仿真与实测数据处理 | 第53-58页 |
| ·计算机仿真 | 第53-57页 |
| ·实测数据处理 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 基于地形匹配的合成导向矢量超分辨算法 | 第59-85页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·地面反射系数 | 第60-64页 |
| ·平坦光滑表面镜面反射系数 | 第60-61页 |
| ·粗糙地面判断准则 | 第61-62页 |
| ·粗糙地面反射系数 | 第62-64页 |
| ·精确地面反射模型 | 第64-68页 |
| ·理想的平坦阵地情况下的信号模型 | 第64-65页 |
| ·实际阵地情况下的信号模型 | 第65-67页 |
| ·地形匹配 | 第67-68页 |
| ·基于合成导向矢量的超分辨算法 | 第68-69页 |
| ·计算机仿真与实测数据处理 | 第69-74页 |
| ·计算机仿真 | 第69-71页 |
| ·实测数据处理 | 第71-74页 |
| ·复杂地形下的低仰角测高技术研究 | 第74-84页 |
| ·地面有效反射区 | 第74-77页 |
| ·存在漫反射的信号模型 | 第77-79页 |
| ·多维交替投影算法 | 第79-80页 |
| ·计算机仿真 | 第80-81页 |
| ·实测数据处理 | 第81-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第五章 压缩感知在低仰角测高中的应用研究 | 第85-97页 |
| ·引言 | 第85-86页 |
| ·压缩感知简介 | 第86-90页 |
| ·压缩感知数学模型 | 第86-87页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第87-88页 |
| ·观测矩阵的设计 | 第88-89页 |
| ·信号重构算法 | 第89-90页 |
| ·基于压缩感知的 DOA 估计模型 | 第90-91页 |
| ·压缩感知在 DOA 估计中的应用 | 第91-93页 |
| ·协方差矩阵 CS 算法 | 第91-92页 |
| ·阵列内插 CS 算法 | 第92-93页 |
| ·波束空间 CS 算法 | 第93页 |
| ·计算机仿真与实测数据处理 | 第93-96页 |
| ·计算机仿真 | 第93-95页 |
| ·实测数据处理 | 第95-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 第六章 基于干涉式 APES 算法的低仰角测高方法 | 第97-119页 |
| ·引言 | 第97-98页 |
| ·干涉式 APES 算法 | 第98-104页 |
| ·干涉阵和信号模型 | 第98-99页 |
| ·干涉式 APES 算法描述 | 第99-101页 |
| ·模型阶数选择 | 第101-102页 |
| ·解模糊算法 | 第102-103页 |
| ·算法计算量分析 | 第103页 |
| ·算法流程 | 第103-104页 |
| ·计算机仿真与实测数据处理 | 第104-108页 |
| ·计算机仿真 | 第104-106页 |
| ·实测数据处理 | 第106-108页 |
| ·干涉式 APES 算法的二维推广 | 第108-118页 |
| ·二维干涉阵和信号模型 | 第108-109页 |
| ·二维干涉式 APES 算法 | 第109-111页 |
| ·Bayesian 信息准则 | 第111-112页 |
| ·解模糊算法 | 第112-113页 |
| ·算法计算量分析 | 第113页 |
| ·算法流程 | 第113-114页 |
| ·克拉美-罗界 | 第114页 |
| ·计算机仿真 | 第114-118页 |
| ·本章小结 | 第118-119页 |
| 第七章 总结与展望 | 第119-123页 |
| ·本文内容总结 | 第119-120页 |
| ·工作展望 | 第120-123页 |
| 致谢 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-141页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第141-143页 |