| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 SAR目标识别研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 SAR目标识别概述及国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 SAR目标识别概述 | 第11页 |
| 1.2.2 SAR目标识别国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 SAR目标识别框架和基本流程 | 第13-15页 |
| 1.3.1 SAR目标识别的总体框架 | 第13-15页 |
| 1.3.2 SAR目标识别的基本流程 | 第15页 |
| 1.4 SAR图像目标特点和识别难点 | 第15-17页 |
| 1.4.1 SAR图像目标特点 | 第15-16页 |
| 1.4.2 SAR图像目标识别难点 | 第16-17页 |
| 1.5 本文研究内容及章节安排 | 第17-18页 |
| 2 SAR图像目标特征提取 | 第18-26页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 PCA特征提取 | 第18-20页 |
| 2.2.1 PCA特征提取的基本原理 | 第18-20页 |
| 2.2.2 PCA特征提取的一般流程 | 第20页 |
| 2.3 小波变换特征提取 | 第20-22页 |
| 2.3.1 小波变换的基本原理 | 第20-21页 |
| 2.3.2 二维离散小波变换 | 第21-22页 |
| 2.4 二维切片Zernike矩特征提取 | 第22-24页 |
| 2.4.1 二维Zernike矩特征提取的基本原理 | 第22-23页 |
| 2.4.2 基于图像域2DSZMs特征 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 3 基于协同表示的SAR目标识别 | 第26-46页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 稀疏表示 | 第26-28页 |
| 3.2.1 稀疏表示基本理论与模型 | 第26-27页 |
| 3.2.2 稀疏表示的缺点与不足 | 第27-28页 |
| 3.3 协同表示 | 第28-30页 |
| 3.3.1 协同表示基本理论 | 第28-30页 |
| 3.3.2 协同表示求解模型 | 第30页 |
| 3.4 基于单特征协同表示的SAR目标识别 | 第30-31页 |
| 3.4.1 基于PCA特征协同表示的SAR目标识别 | 第31页 |
| 3.4.2 基于小波变换特征协同表示的SAR目标识别 | 第31页 |
| 3.4.3 基于图像域2DSZMs特征协同表示的SAR目标识别 | 第31页 |
| 3.5 基于多特征协同表示的SAR目标识别 | 第31-33页 |
| 3.6 基于多方位多特征协同表示的SAR目标识别 | 第33-37页 |
| 3.6.1 多方位多特征协同表示的理论模型 | 第33-36页 |
| 3.6.2 多方位多特征协同表示的算法流程 | 第36-37页 |
| 3.7 实验结果与分析 | 第37-45页 |
| 3.7.1 实验数据集 | 第37-38页 |
| 3.7.2 三类目标识别结果与分析 | 第38-39页 |
| 3.7.3 不同特征维数下的识别效果 | 第39-40页 |
| 3.7.4 不同正则化参数值对识别性能的影响 | 第40-41页 |
| 3.7.5 方位邻域角度对识别性能的影响 | 第41-43页 |
| 3.7.6 抗噪声实验 | 第43-44页 |
| 3.7.7 俯仰角变化实验 | 第44-45页 |
| 3.8 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 基于核函数协同表示的SAR目标识别 | 第46-64页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 基于单特征核协同表示的SAR目标识别 | 第46-49页 |
| 4.2.1 核函数变换概述 | 第46-47页 |
| 4.2.2 基本核函数变换的常见方法 | 第47-48页 |
| 4.2.3 基于Tikhonov正则化的协同表示模型 | 第48页 |
| 4.2.4 基于Tikhonov正则化的单特征核函数协同表示模型 | 第48-49页 |
| 4.3 基于多特征核协同表示的SAR目标识别 | 第49-51页 |
| 4.3.1 多特征核函数协同表示模型 | 第49-50页 |
| 4.3.2 基于多特征核协同表示的SAR目标识别算法流程 | 第50-51页 |
| 4.4 基于多特征核协同表示的SAR目标识别实验结果与分析 | 第51-55页 |
| 4.4.1 实验过程概述 | 第51页 |
| 4.4.2 三类目标识别结果与分析 | 第51-53页 |
| 4.4.3 抗噪声实验 | 第53-54页 |
| 4.4.4 俯仰角变化实验 | 第54-55页 |
| 4.5 基于自适应原子选择的核协同表示用于SAR目标识别 | 第55-59页 |
| 4.5.1 字典学习理论概述 | 第55-56页 |
| 4.5.2 基于自适应原子选择的核协同表示模型 | 第56-58页 |
| 4.5.3 基于多特征自适应原子选择的核协同表示算法流程 | 第58-59页 |
| 4.6 基于自适应原子选择的核协同表示用于SAR目标识别实验 | 第59-63页 |
| 4.6.1 三类目标识别结果与分析 | 第59-60页 |
| 4.6.2 抗噪声实验 | 第60-62页 |
| 4.6.3 俯仰角变化实验 | 第62-63页 |
| 4.7 本章总结 | 第63-64页 |
| 5 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 本文总结 | 第64页 |
| 5.2 本文展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 附录 | 第74-75页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第74页 |
| B.作者在攻读学位期间申请的发明专利目录 | 第74页 |
| C.文中缩略权臣对应表 | 第74-75页 |
