| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-15页 |
| 1.2 研究动态 | 第15-21页 |
| 1.2.1 单基地雷达发射波形设计 | 第15-18页 |
| 1.2.2 多基地雷达发射波形设计 | 第18页 |
| 1.2.3 单脉冲优化接收处理 | 第18-20页 |
| 1.2.4 多脉冲优化处理 | 第20-21页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第21-23页 |
| 第二章 调相编码单波形优化设计方法 | 第23-57页 |
| 2.1 最小化加权积分自相关旁瓣电平（WISL）波形设计 | 第23-43页 |
| 2.1.1 相位编码波形的自相关函数特性 | 第23-24页 |
| 2.1.2 匹配滤波处理中的旁瓣影响 | 第24-26页 |
| 2.1.3 优化波形设计准则 | 第26-28页 |
| 2.1.4 基于模式搜索的优化设计方法 | 第28-41页 |
| 2.1.5 最小化WISL优化波形的性能特点 | 第41-43页 |
| 2.2 最小化频域阻带能量波形设计 | 第43-51页 |
| 2.2.1 优化波形设计准则 | 第43-45页 |
| 2.2.2 基于子空间牛顿法的优化设计方法 | 第45-48页 |
| 2.2.3 基于模式搜索的优化设计方法 | 第48-51页 |
| 2.3 多优化目标的波形设计 | 第51-56页 |
| 2.3.1 优化波形设计准则 | 第52页 |
| 2.3.2 基于模式搜索的优化设计方法 | 第52-56页 |
| 2.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第三章 调相编码多波形优化设计方法 | 第57-76页 |
| 3.1 多波形优化设计准则 | 第57-59页 |
| 3.1.1 加权积分互相关旁瓣电平（WICSL） | 第58-59页 |
| 3.1.2 优化波形设计准则 | 第59页 |
| 3.2 基于模式搜索的优化波形设计方法 | 第59-72页 |
| 3.2.1 最小化WICSL的化简 | 第60-64页 |
| 3.2.2 特殊加权形式条件下的代价函数化简 | 第64-65页 |
| 3.2.3 仿真验证及分析 | 第65-72页 |
| 3.3 基于频谱分配方式的多波形设计方法 | 第72-75页 |
| 3.3.1 最小化WICSL的化简 | 第73-74页 |
| 3.3.2 仿真验证及分析 | 第74-75页 |
| 3.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第四章 单脉冲自适应优化处理方法 | 第76-113页 |
| 4.1 自适应脉冲压缩算法（APC） | 第76-94页 |
| 4.1.1 信号模型和APC | 第76-79页 |
| 4.1.2 APC算法的收敛性分析 | 第79-81页 |
| 4.1.3 APC算法中间变量以及幅度估计值的极限分布 | 第81-94页 |
| 4.2 基于线性贝叶斯估计的估计方法 | 第94-100页 |
| 4.2.1 APC算法与线性贝叶斯估计的关系 | 第94-97页 |
| 4.2.2 线性贝叶斯估计的化简 | 第97-98页 |
| 4.2.3 改进的迭代线性贝叶斯估计方法 | 第98-100页 |
| 4.3 迭代线性贝叶斯估计的特例 | 第100-107页 |
| 4.3.1 约束增益APC估计 | 第100-101页 |
| 4.3.2 使用脉压后数据作为输入的APC估计 | 第101-102页 |
| 4.3.3 APC估计输入输出范围的扩展 | 第102-107页 |
| 4.4 仿真验证及分析 | 第107-112页 |
| 4.4.1 估计算法的误差衡量方法 | 第107-110页 |
| 4.4.2 估计性能比较 | 第110-112页 |
| 4.5 本章小结 | 第112-113页 |
| 第五章 多脉冲自适应优化处理方法 | 第113-144页 |
| 5.1 非起伏目标回波的多脉冲处理 | 第113-134页 |
| 5.1.1 非起伏目标多脉冲信号模型 | 第113-117页 |
| 5.1.2 多脉冲自适应脉冲压缩（AMPC） | 第117-120页 |
| 5.1.3 有杂波条件下的信号模型和处理方法 | 第120-128页 |
| 5.1.4 快速AMPC和改进快速AMPC | 第128-132页 |
| 5.1.5 基于APC和基于约束增益APC的AMPC性能对比 | 第132-134页 |
| 5.2 起伏场景回波的多脉冲处理 | 第134-142页 |
| 5.2.1 起伏场景相干多脉冲信号模型 | 第134-135页 |
| 5.2.2 基于期望值最大化（EM）算法的杂波估计方法 | 第135-137页 |
| 5.2.3 EM算法的化简 | 第137-141页 |
| 5.2.4 EM算法的特殊形式及化简 | 第141-142页 |
| 5.3 本章小结 | 第142-144页 |
| 第六章 结论与展望 | 第144-147页 |
| 6.1 全文总结 | 第144-145页 |
| 6.2 工作展望 | 第145-147页 |
| 致谢 | 第147-148页 |
| 参考文献 | 第148-162页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第162-164页 |
