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基于一维距离像的目标检测与鉴别方法

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-19页
    1.1 研究背景及意义第15-16页
    1.2 研究现状与进展第16-17页
    1.3 本文的主要工作及内容安排第17-19页
第二章 线性调频步进信号与杂波统计模型第19-43页
    2.1 引言第19页
    2.2 线性调频步进信号简介第19-23页
        2.2.1 线性调频脉冲信号第19-21页
        2.2.2 步进频率信号第21页
        2.2.3 线性调频步进信号第21-23页
    2.3 速度补偿与高分辨距离像合成方法第23-31页
        2.3.1 线性调频步进信号的速度补偿第23-27页
        2.3.2 线性调频步进信号的距离像合成第27-31页
    2.4 杂波统计模型第31-41页
        2.4.1 杂波的功率谱模型第32-34页
        2.4.2 杂波幅度的统计模型第34-39页
        2.4.3 雷达杂波的统计模拟方法第39-41页
    2.5 本章小结第41-43页
第三章 雷达目标的检测方法第43-67页
    3.1 引言第43-45页
    3.2 点目标检测方法第45-54页
        3.2.1 均值类CFAR检测法第45-47页
        3.2.2 有序统计类CFAR检测法第47-50页
        3.2.3 Log-t CFAR检测法第50-52页
        3.2.4 多脉冲相参检测法第52-54页
    3.3 距离扩展目标检测方法第54-59页
        3.3.1 二进制积累检测法第55-56页
        3.3.2 瑞利杂波下距离扩展目标直接积累检测法第56-57页
        3.3.3 对数正态杂波下距离扩展目标直接积累检测法第57-59页
        3.3.4 复合高斯杂波下距离扩展目标的多脉冲相参检测法第59页
    3.4 仿真实验与分析第59-65页
        3.4.1 实验一第59-62页
        3.4.2 实验二第62-65页
    3.5 本章小结第65-67页
第四章 基于一类分类器的距离像鉴别方法第67-83页
    4.1 引言第67页
    4.2 一类分类器简介第67-70页
        4.2.1 最近邻一类分类器第67-68页
        4.2.2 K-近邻一类分类器第68-69页
        4.2.3 K-中心一类分类器第69-70页
    4.3 基于一类分类器的一维距离像鉴别方法第70-76页
        4.3.1 Hausdorff距离第71页
        4.3.2 基于改进的最近邻一类分类器的鉴别方法第71-75页
        4.3.3 基于K-中心一类分类器的鉴别方法第75-76页
    4.4 实验与分析第76-81页
        4.4.1 实验一第76-78页
        4.4.2 实验二第78-81页
    4.5 本章小结第81-83页
第五章 总结和展望第83-85页
    5.1 本文工作总结第83-84页
    5.2 工作展望第84-85页
参考文献第85-89页
致谢第89-91页
作者简介第91-92页

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