| 作者简介 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| §1.1 合成孔径雷达发展历程 | 第12-15页 |
| §1.2 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| §1.3 内容安排 | 第16-18页 |
| 第二章 ISAR 成像的基本原理 | 第18-26页 |
| §2.1 引言 | 第18页 |
| §2.2 ISAR 成像的基本原理 | 第18-23页 |
| ·ISAR 成像的几何模型 | 第19-22页 |
| ·包络对齐和自聚焦 | 第22-23页 |
| §2.3 ISAR 成像算法 | 第23-24页 |
| §2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于稀疏贝叶斯学习 ISAR 超分辨成像算法 | 第26-56页 |
| §3.1 引言 | 第26页 |
| §3.2 基于稀疏贝叶斯学习 ISAR 超分辨成像算法 | 第26-40页 |
| ·ISAR 成像模型 | 第26-29页 |
| ·压缩感知理论 | 第29-30页 |
| ·贝叶斯解释 | 第30-31页 |
| ·基于稀疏贝叶斯学习 ISAR 超分辨成像算法 | 第31-34页 |
| ·实验验证 | 第34-40页 |
| ·小结 | 第40页 |
| §3.3 基于多稀疏贝叶斯学习的微动目标 ISAR 成像 | 第40-55页 |
| ·微动目标 ISAR 成像模型 | 第41-43页 |
| ·多贝叶斯学习 | 第43-45页 |
| ·基于多贝叶斯学习的微动目标 ISAR 成像 | 第45-47页 |
| ·实验验证 | 第47-55页 |
| ·小结 | 第55页 |
| §3.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 基于置信框架的自适应 ISAR 超分辨成像算法 | 第56-66页 |
| §4.1 引言 | 第56页 |
| §4.2 置信框架介绍 | 第56-57页 |
| ·第一阶段 | 第56-57页 |
| ·第二阶段 | 第57页 |
| §4.3 基于置信框架的自适应 ISAR 超分辨成像算法 | 第57-61页 |
| ·ISAR 信号模型 | 第57-58页 |
| ·稀疏 ISAR 信号的最大后验估计 | 第58-59页 |
| ·贝叶斯估计参数 | 第59-60页 |
| ·算法总结 | 第60-61页 |
| §4.4 实验验证 | 第61-64页 |
| ·仿真数据 | 第61-62页 |
| ·实测数据 | 第62-64页 |
| §4.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 基于自适应字典的压缩感知的 ISAR 超分辨成像及定标一体化技术 | 第66-80页 |
| §5.1 引言 | 第66-67页 |
| §5.2 调频率-压缩感知的超分辨 ISAR 成像模型 | 第67-69页 |
| ·ISAR 成像模型 | 第67-68页 |
| ·字典构造 | 第68-69页 |
| §5.3 基于自适应字典的压缩感知的 ISAR 超分辨成像 | 第69-75页 |
| ·代价函数 | 第69-70页 |
| ·稀疏编码 | 第70-73页 |
| ·更新字典 | 第73-74页 |
| ·方位定标 | 第74-75页 |
| ·算法总结及运算量分析 | 第75页 |
| §5.4 实验验证 | 第75-78页 |
| ·相位传移函数 | 第75-76页 |
| ·实测数据 | 第76-78页 |
| §5.5 本章小结 | 第78-80页 |
| 第六章 一种匀加速空间目标一维距离像补偿算法 | 第80-90页 |
| §6.1 引言 | 第80-81页 |
| §6.2 匀加速目标距离像补偿算法 | 第81-84页 |
| ·高速匀加速目标回波信号模型 | 第81-82页 |
| ·基于 CPF 的运动参数估计 | 第82-84页 |
| ·速度和加速度估计的 Cramer-Rao 界 | 第84页 |
| §6.3 仿真实验分析 | 第84-88页 |
| §6.4 本章小结 | 第88-90页 |
| 第七章 总结及展望 | 第90-94页 |
| §7.1 全文总结 | 第90-91页 |
| §7.2 工作展望 | 第91-94页 |
| 参考文献 | 第94-108页 |
| 致谢 | 第108-112页 |
| 作者在读期间的研究成果 | 第112-113页 |
