| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| §1．1 雷达目标识别的研究背景 | 第7-9页 |
| §1．2 高分辨雷达目标识别的主要问题 | 第9-10页 |
| §1．3 本文的研究背景 | 第10-11页 |
| §1．4 本文的主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 固定翼飞机和直升机的分类方法研究 | 第13-22页 |
| §2．1 引言 | 第13页 |
| §2．2 时域方差特征与频域熵特征 | 第13-16页 |
| §2．2．1 时域起伏特性 | 第14-15页 |
| §2．2．2 频域特征 | 第15-16页 |
| §2．3 支持矢量机 | 第16-18页 |
| §2．4 仿真数据的实验结果及分析 | 第18-21页 |
| §2．5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 核匹配追踪算法及其在雷达目标识别的应用 | 第22-34页 |
| §3．1 引言 | 第22页 |
| §3．2 雷达HRRP特性及预处理方法 | 第22-24页 |
| §3．3 常用的HRRP特征提取方法 | 第24-26页 |
| §3．4 常用的雷达HRRP分类识别算法 | 第26-28页 |
| §3．5 核匹配追踪算法 | 第28-31页 |
| §3．5．1 基本匹配追踪 | 第28-29页 |
| §3．5．2 核匹配追踪。 | 第29页 |
| §3．5．3 核匹配追踪算法步骤。 | 第29-31页 |
| §3．6 实测数据的仿真结果及分析 | 第31-33页 |
| §3．7 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 低通滤波思想在雷达HRRP特征提取中的应用 | 第34-44页 |
| §4．1 引言 | 第34页 |
| §4．2 特征提取与压缩方法 | 第34-36页 |
| §4．2．1 频域直接低通滤波方法 | 第35页 |
| §4．2．2 Mallat塔式分解算法 | 第35-36页 |
| §4．3 特征评价与特征选择 | 第36-38页 |
| §4．4 分类识别方法 | 第38页 |
| §4．5 实测数据仿真结果及分析 | 第38-43页 |
| §4．6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 结束语 | 第44-49页 |
| §5．1 雷达目标识别算法的DSP实现 | 第44-45页 |
| §5．2 本文工作总结 | 第45-46页 |
| §5．3 未来工作展望 | 第46-49页 |
| §5．3．1 联合跟踪与识别方法 | 第46页 |
| §5．3．2 雷达HRRP的特征提取问题 | 第46-47页 |
| §5．3．3 测试样本与模板匹配的最佳准则 | 第47页 |
| §5．3．4 分类器设计问题 | 第47页 |
| §5．3．5 多传感器、多信息融合方法 | 第47页 |
| §5．3．6 基于HRRP序列的目标识别方法 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 硕士期间(合作)撰写的学术论文、参加的科研项目及获得的奖励 | 第54页 |