摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
符号对照表 | 第10-11页 |
缩略语对照表 | 第11-14页 |
第一章 绪论 | 第14-18页 |
1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
1.2 国内外研究现状与发展 | 第15-16页 |
1.3 论文内容与结构安排 | 第16-18页 |
第二章 雷达有源欺骗干扰产生机理与建模分析 | 第18-30页 |
2.1 概述 | 第18页 |
2.2 遮盖式干扰 | 第18-19页 |
2.3 常规有源欺骗干扰建模分析 | 第19-24页 |
2.3.1 距离拖引干扰 | 第19-22页 |
2.3.2 速度拖引干扰 | 第22-23页 |
2.2.3 距离-速度同步拖引干扰 | 第23-24页 |
2.4 其他相关有源欺骗干扰 | 第24-28页 |
2.4.1 角度欺骗干扰 | 第24-26页 |
2.4.2 密集假目标干扰 | 第26-28页 |
2.5 本章小结 | 第28-30页 |
第三章 基于多尺度小波分解的有源欺骗干扰特征级识别 | 第30-50页 |
3.1 概述 | 第30页 |
3.2 干扰存在判别方法 | 第30-34页 |
3.3 小波分析基本理论 | 第34-37页 |
3.3.1 小波变换 | 第34-35页 |
3.3.2 多尺度分析 | 第35-37页 |
3.4 基于多尺度小波分解特征提取 | 第37-43页 |
3.4.1 基于小波分解单个回波特征参数提取 | 第37-40页 |
3.4.2 基于小波分解多回波过程特征参数提取 | 第40-43页 |
3.5 基于特征库常规有源欺骗干扰特征级识别 | 第43-48页 |
3.5.1 分类方法 | 第43-44页 |
3.5.2 相似度及其度量方法 | 第44-45页 |
3.5.3 基于特征库常规有源欺骗干扰特征级识别流程 | 第45-46页 |
3.5.4 仿真实验结果与分析 | 第46-48页 |
3.6 本章小结 | 第48-50页 |
第四章 基于经验模态分解的欺骗干扰特征级识别 | 第50-60页 |
4.1 概述 | 第50页 |
4.2 经验模态分解算法原理 | 第50-52页 |
4.3 特征参数提取 | 第52-55页 |
4.4 特征参数可分性分析 | 第55-57页 |
4.5 基于经验模态分解欺骗干扰分类识别结果 | 第57-58页 |
4.6 本章小结 | 第58-60页 |
第五章 混合干扰多尺度特征级识别 | 第60-64页 |
5.1 概述 | 第60页 |
5.2 干扰特征库的建立 | 第60-62页 |
5.3 基于特征库混合干扰特征级识别 | 第62页 |
5.4 本章小结 | 第62-64页 |
第六章 结论和展望 | 第64-66页 |
6.1 研究结论 | 第64-65页 |
6.2 研究展望 | 第65-66页 |
参考文献 | 第66-70页 |
致谢 | 第70-72页 |
作者简介 | 第72-73页 |