| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 引言 | 第8-16页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 SAR 图像目标识别研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 基于 SAR 图像的特征提取和目标识别 | 第9-12页 |
| 1.2.2 基于距离像的 SAR 目标特征提取和识别 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第13-16页 |
| 2 SAR 目标高分辨距离像及其时频分析 | 第16-34页 |
| 2.1 雷达目标高分辨距离像 | 第16-19页 |
| 2.1.1 散射中心模型 | 第16-19页 |
| 2.1.2 SAR 目标高分辨距离像的特点 | 第19页 |
| 2.2 SAR 目标复图像转换为高分辨率距离像 | 第19-21页 |
| 2.3 距离像时频分析 | 第21-33页 |
| 2.3.1 时频分析及其特点 | 第22-27页 |
| 2.3.2 匹配追踪时频分析 | 第27-31页 |
| 2.3.3 SAR 目标距离像的匹配追踪时频分析 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 3 稀疏表示及字典学习 | 第34-48页 |
| 3.1 稀疏表示 | 第34-40页 |
| 3.1.1 基于多尺度分析的稀疏表示 | 第34-36页 |
| 3.1.2 基于过完备字典的稀疏表示 | 第36-38页 |
| 3.1.3 基于稀疏表示的目标识别 | 第38-40页 |
| 3.2 字典学习 | 第40-46页 |
| 3.2.1 字典学习的基本原理 | 第41-42页 |
| 3.2.2 K-SVD 字典学习 | 第42-44页 |
| 3.2.3 鉴别字典学习及目标识别 | 第44-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-48页 |
| 4 基于距离像时频图 LC-KSVD 的 SAR 目标识别 | 第48-56页 |
| 4.1 LC-KSVD 算法 | 第48-51页 |
| 4.1.1 LC-KSVD1 | 第48-49页 |
| 4.1.2 LC-KSVD2 | 第49页 |
| 4.1.3 字典的优化学习 | 第49-50页 |
| 4.1.4 LC-KSVD 的初始化 | 第50页 |
| 4.1.5 分类算法 | 第50-51页 |
| 4.2 LC-KSVD 和 K-SVD，SRC 的比较 | 第51-54页 |
| 4.3 基于距离像时频图 LC-KSVD 的 SAR 目标识别 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 SAR 目标识别实验 | 第56-80页 |
| 5.1 实验数据说明 | 第56-58页 |
| 5.2 实验数据的预处理 | 第58-60页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第60-79页 |
| 5.3.1 三类目标识别实验结果及分析 | 第60-67页 |
| 5.3.2 十类目标识别实验结果及分析 | 第67-71页 |
| 5.3.3 低图像质量时的目标识别实验结果及分析 | 第71-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 6 总结与展望 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 附录 | 第90页 |
| A 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第90页 |
| B 作者在攻读学位期间申请的专利目录 | 第90页 |
