高分辨一维距离成像识别技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10页 |
| ·雷达成像识别技术研究概述 | 第10-14页 |
| ·基于二维成像的雷达目标识别 | 第11页 |
| ·基于一维距离像的雷达目标识 | 第11-14页 |
| ·论文的主要内容和章节组织 | 第14-15页 |
| 第二章 高分辨距离成像及仿真目标模型 | 第15-23页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·目标散射中心模型 | 第15-17页 |
| ·距离像的特点 | 第17-18页 |
| ·仿真目标模型 | 第18-20页 |
| ·实测试验数据 | 第20-23页 |
| ·描述 | 第20-22页 |
| ·预处理 | 第22-23页 |
| 第三章 利用一维复距离像中相位信息的目标识别 | 第23-41页 |
| ·高分辨雷达一维复距离像分析 | 第23-29页 |
| ·模型 | 第23-24页 |
| ·高分辨雷达一维复距离像分析 | 第24-28页 |
| ·分析结论 | 第28-29页 |
| ·实验结果及分析 | 第29-39页 |
| ·一维复距离像的幅相矢量 | 第29页 |
| ·方法描述 | 第29-30页 |
| ·仿真数据描述 | 第30-33页 |
| ·实验结果及分析 | 第33-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于边界松弛动态方位弯折的雷达目标识别 | 第41-52页 |
| ·动态方位弯折 | 第41-45页 |
| ·动态方位弯折（DAW）的概念 | 第41-43页 |
| ·常规方位弯折的动态规划方法 | 第43-44页 |
| ·边界松弛动态方位弯折方法 | 第44-45页 |
| ·基于DAWBR 方法的仿真实验 | 第45-50页 |
| ·建立模板库 | 第45页 |
| ·仿真数据实验 | 第45-49页 |
| ·实测数据实验 | 第49-50页 |
| ·本章小节 | 第50-52页 |
| 第五章 基于小波降噪和神经网络的雷达目标识别 | 第52-67页 |
| ·小波降噪预处理 | 第52-58页 |
| ·小波阀值降噪的基本思想及设计 | 第52-54页 |
| ·特征提取 | 第54-55页 |
| ·小波降噪仿真和分析 | 第55-58页 |
| ·基于BP 神经网络目标识别 | 第58-62页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第58-60页 |
| ·SDBP 学习算法 | 第60-61页 |
| ·BP 算法的改进 | 第61-62页 |
| ·神经网络的设计分析 | 第62页 |
| ·仿真实验 | 第62-66页 |
| ·实测数据实验 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·本文工作的总结 | 第67-68页 |
| ·进一步的工作 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第73-74页 |
