| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 符号对照表 | 第16-18页 |
| 缩略语对照表 | 第18-23页 |
| 第一章 绪论 | 第23-37页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第23-25页 |
| 1.2 STAP方法的研究现状 | 第25-34页 |
| 1.2.1 降维和降秩STAP方法 | 第25-27页 |
| 1.2.2 非均匀STAP方法 | 第27-29页 |
| 1.2.3 基于知识辅助的STAP方法 | 第29-30页 |
| 1.2.4 基于稀疏性的STAP方法 | 第30-34页 |
| 1.3 本论文的内容与安排 | 第34-37页 |
| 第二章 基于稀疏性的STAP方法理论基础 | 第37-53页 |
| 2.1 引言 | 第37-38页 |
| 2.2 信号稀疏恢复理论简介 | 第38-41页 |
| 2.2.1 压缩感知的原理 | 第38-40页 |
| 2.2.2 信号稀疏恢复的典型算法 | 第40-41页 |
| 2.3 空时信号模型与稀疏性分析 | 第41-52页 |
| 2.3.1 机载雷达空时信号模型 | 第42-45页 |
| 2.3.2 STAP性能评价准则 | 第45-48页 |
| 2.3.3 空时信号稀疏性分析 | 第48-52页 |
| 2.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第三章 基于稀疏滤波器的STAP算法 | 第53-75页 |
| 3.1 引言 | 第53-54页 |
| 3.2 广义旁瓣相消结构的稀疏STAP算法 | 第54-66页 |
| 3.2.1 广义旁瓣相消结构滤波权稀疏性分析 | 第55-56页 |
| 3.2.2 基于RLS的稀疏GSC滤波算法 | 第56-59页 |
| 3.2.3 基于LMS的稀疏GSC滤波算法 | 第59-60页 |
| 3.2.4 计算复杂度分析 | 第60-61页 |
| 3.2.5 算法仿真与性能分析 | 第61-66页 |
| 3.3 直接滤波结构的稀疏STAP算法 | 第66-73页 |
| 3.3.1 基于RLS的稀疏直接滤波算法 | 第67-69页 |
| 3.3.2 算法性能分析 | 第69-70页 |
| 3.3.3 算法仿真与性能分析 | 第70-73页 |
| 3.4 本章小结 | 第73-75页 |
| 第四章 基于知识辅助的稀疏稳健STAP算法 | 第75-97页 |
| 4.1 引言 | 第75-76页 |
| 4.2 基于知识辅助的稀疏恢复稳健STAP算法 | 第76-86页 |
| 4.2.1 KASRR-STAP算法 | 第77-80页 |
| 4.2.2 标准杂波脊导向矢量矩阵设计 | 第80-81页 |
| 4.2.3 算法仿真与性能分析 | 第81-86页 |
| 4.3 基于知识辅助的直接数据域STAP算法 | 第86-95页 |
| 4.3.1 基于知识辅助的D3算法 | 第86-90页 |
| 4.3.2 KAD3-STAP算法在正侧视机载雷达场景中的性能分析 | 第90-93页 |
| 4.3.3 KAD3-STAP算法在前视阵机载雷达场景中的性能分析 | 第93-95页 |
| 4.4 本章小结 | 第95-97页 |
| 第五章 基于多快拍联合处理的稀疏STAP算法 | 第97-113页 |
| 5.1 引言 | 第97-98页 |
| 5.2 基于联合稀疏功率谱恢复的稳健STAP算法 | 第98-104页 |
| 5.2.1 JSR-STAP算法 | 第99-100页 |
| 5.2.2 算法仿真与性能分析 | 第100-104页 |
| 5.3 基于稀疏约束和字典校正的迭代自适应算法 | 第104-111页 |
| 5.3.1 基于稀疏约束的IAA算法 | 第104-106页 |
| 5.3.2 字典校正过程 | 第106-108页 |
| 5.3.3 算法仿真与性能分析 | 第108-111页 |
| 5.4 本章小结 | 第111-113页 |
| 第六章 基于S变换的稳健STAP算法 | 第113-129页 |
| 6.1 引言 | 第113-114页 |
| 6.2 S变换原理 | 第114-115页 |
| 6.3 基于S变换的稳健STAP算法 | 第115-117页 |
| 6.4 算法仿真与性能分析 | 第117-127页 |
| 6.4.1 杂波与离群点ST频谱分析 | 第118-122页 |
| 6.4.2 舍弃高频分量数目J的选择 | 第122-124页 |
| 6.4.3 快拍数对算法性能的影响 | 第124-125页 |
| 6.4.4 多快拍情况下ST-STAP算法的稳健性 | 第125-126页 |
| 6.4.5 少快拍情况下ST-STAP算法的稳健性 | 第126-127页 |
| 6.5 本章小结 | 第127-129页 |
| 第七章 结论和展望 | 第129-133页 |
| 7.1 研究结论 | 第129-130页 |
| 7.2 研究展望 | 第130-133页 |
| 参考文献 | 第133-147页 |
| 致谢 | 第147-149页 |
| 作者简介 | 第149-151页 |
