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空间雷达目标特征提取与识别方法研究

摘要第1-14页
ABSTRACT第14-16页
第一章 绪论第16-26页
   ·研究背景与意义第16-18页
   ·空间目标识别技术的研究现状第18-20页
   ·空间目标识别的技术途径第20-24页
   ·论文的主要工作第24-26页
第二章 空间雷达目标特性分析第26-54页
   ·引言第26页
   ·空间目标的轨道特性与动力学特性第26-31页
     ·空间目标的轨道特性第26-29页
     ·空间目标的动力学特性第29-31页
   ·空间雷达目标的电磁散射特性第31-34页
     ·空间目标的结构特征第31页
     ·空间目标的电磁散射特性第31-34页
   ·空间雷达目标的RCS 特性第34-39页
     ·RCS 的定义与分类第34-35页
     ·空间目标 RCS 的随机性第35-36页
     ·空间目标 RCS 的确定性第36-39页
   ·复杂目标的RCS 预估方法第39-47页
     ·RCS 预估方法简介第39-40页
     ·几何光学法第40-41页
     ·物理光学法第41-44页
     ·尖劈的物理绕射解第44-45页
     ·空间目标 RCS 的预估结果分析第45-47页
   ·空间目标的一维距离像特性第47-53页
     ·多散射中心理论第47-49页
     ·空间目标的一维距离像特性第49-53页
   ·小结第53-54页
第三章 基于RCS 观测序列的低分辨雷达空间目标识别第54-71页
   ·引言第54-55页
   ·连续小波变换与一维 Mallat 算法第55-57页
     ·连续小波变换第55-56页
     ·一维Mallat 算法第56-57页
   ·基于RCS 观测序列的低分辨雷达空间目标识别第57-69页
     ·基于低分辨雷达RCS 观测序列的特征提取第57-60页
     ·模糊分类识别第60-61页
     ·算法流程图第61页
     ·实验结果与分析第61-69页
   ·小结第69-71页
第四章 基于一维距离像的高分辨雷达空间目标识别第71-104页
   ·引言第71-72页
   ·基于积分双谱的空间目标识别第72-92页
     ·双谱的定义第72-73页
     ·基于局部围线积分双谱的空间目标识别第73-84页
       ·围线积分双谱特征第73-75页
       ·局部围线积分双谱特征第75-76页
       ·评价特征的有效性第76-77页
       ·应用 BP 神经网络进行分类识别第77-79页
       ·算法流程图第79-80页
       ·实验结果与分析第80-84页
     ·基于子块积分双谱的空间目标识别第84-92页
       ·子块积分双谱特征第84-85页
       ·应用 KL 变换进行特征压缩第85-86页
       ·模板匹配分类识别第86-87页
       ·算法流程图第87页
       ·实验结果与分析第87-92页
   ·基于距离像序列的空间目标识别第92-102页
     ·RELAX 算法第92-94页
     ·径向长度特征第94-95页
     ·分类识别第95-96页
     ·实验结果与分析第96-102页
   ·小结第102-104页
第五章 基于高分辨单脉冲雷达的空间目标识别第104-118页
   ·引言第104页
   ·基于三维像体积特征的空间目标识别第104-111页
     ·高分辨单脉冲雷达三维成像第104-106页
     ·三维像体积特征第106-108页
     ·分类识别第108页
     ·实验结果与分析第108-111页
   ·基于轮廓面积特征的空间目标识别第111-116页
     ·轮廓面积特征第111-113页
     ·分类识别第113-114页
     ·实验结果与分析第114-116页
   ·小结第116-118页
结束语第118-120页
 论文完成的主要工作第118-119页
 下一步工作展望第119-120页
致谢第120-121页
参考文献第121-132页
作者在学期间取得的学术成果第132页

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