| 摘要 | 第13-14页 |
| Abstract | 第14页 |
| 第一章 绪论 | 第15-37页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第16-23页 |
| 1.1.1 目标识别的基本要素 | 第16-19页 |
| 1.1.2 基于模型的目标识别方法及目标电磁散射参数化模型 | 第19-22页 |
| 1.1.3 目标电磁散射参数化模型建模方法 | 第22-23页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第23-34页 |
| 1.2.1 散射特性建模的发展历史 | 第23-25页 |
| 1.2.2 国内外研究机构 | 第25页 |
| 1.2.3 目标散射参数化建模的关键问题 | 第25-26页 |
| 1.2.4 基础散射源参数化模型 | 第26-30页 |
| 1.2.5 现有反演方法 | 第30-34页 |
| 1.3 论文的主要工作及内容安排 | 第34-37页 |
| 第二章 目标电磁散射参数化模型反演框架 | 第37-52页 |
| 2.1 引言 | 第37页 |
| 2.2 目标参数化模型表示形式 | 第37-38页 |
| 2.3 研究内容和需要解决的关键问题 | 第38-39页 |
| 2.4 基础散射源参数化模型 | 第39-40页 |
| 2.5 反演数据源 | 第40-45页 |
| 2.5.1 测量几何 | 第40-42页 |
| 2.5.2 多角度SAR信号模型 | 第42-43页 |
| 2.5.3 数据来源 | 第43-45页 |
| 2.6 坐标系及几何投影变换 | 第45-47页 |
| 2.7 反演技术框架 | 第47-51页 |
| 2.7.1 模型初始化 | 第48-49页 |
| 2.7.2 模型参数优化 | 第49-51页 |
| 2.8 小结 | 第51-52页 |
| 第三章 时域稀疏表示的一维/二维散射中心提取 | 第52-84页 |
| 3.1 引言 | 第52-53页 |
| 3.2 稀疏表示理论回顾 | 第53页 |
| 3.3 基于时域稀疏表示的一维散射中心参数估计 | 第53-65页 |
| 3.3.1 GTD模型频域字典 | 第54-55页 |
| 3.3.2 GTD模型时域字典构造方法及参数估计 | 第55-59页 |
| 3.3.3 实验结果 | 第59-65页 |
| 3.4 基于时域稀疏表示的二维散射中心参数估计 | 第65-83页 |
| 3.4.1 信号模型 | 第66-67页 |
| 3.4.2 属性散射中心时域字典 | 第67-71页 |
| 3.4.3 实验结果 | 第71-83页 |
| 3.5 小结 | 第83-84页 |
| 第四章 时域压缩感知的三维成像及散射中心提取 | 第84-115页 |
| 4.1 引言 | 第84-86页 |
| 4.2 多角度SAR数据时域压缩感知模型 | 第86-92页 |
| 4.2.1 频域压缩感知模型 | 第86-87页 |
| 4.2.2 时域压缩感知模型 | 第87-89页 |
| 4.2.3 实验结果 | 第89-92页 |
| 4.3 基于时域压缩感知的目标三维成像 | 第92-104页 |
| 4.3.1 基本方法 | 第93-95页 |
| 4.3.2 扩展方法一 | 第95-97页 |
| 4.3.3 扩展方法二 | 第97-98页 |
| 4.3.4 实验结果 | 第98-104页 |
| 4.4 基于时域压缩感知的目标三维散射中心提取 | 第104-113页 |
| 4.4.1 三维GTD模型参数空间的缩减 | 第105-108页 |
| 4.4.2 三维GTD模型参数估计 | 第108-109页 |
| 4.4.3 实验结果 | 第109-113页 |
| 4.5 小结 | 第113-115页 |
| 第五章 特征层融合的三维散射中心重构 | 第115-160页 |
| 5.1 引言 | 第115-117页 |
| 5.2 基于聚类分析的三维点散射中心重构 | 第117-135页 |
| 5.2.1 二维散射中心提取 | 第117-118页 |
| 5.2.2 散射中心聚类分析 | 第118-121页 |
| 5.2.3 信号层参数优化 | 第121-123页 |
| 5.2.4 讨论 | 第123-124页 |
| 5.2.5 实验结果 | 第124-135页 |
| 5.3 基于摄影测量和参数匹配的属性散射中心三维位置重构 | 第135-150页 |
| 5.3.1 属性散射中心模型三维扩展 | 第135-136页 |
| 5.3.2 二维散射中心标记方法 | 第136页 |
| 5.3.3 散射中心核线 | 第136-139页 |
| 5.3.4 二维散射中心匹配准则 | 第139-140页 |
| 5.3.5 匹配策略和重构过程 | 第140-143页 |
| 5.3.6 实验结果 | 第143-150页 |
| 5.4 特征层压缩感知的三维散射中心重构 | 第150-156页 |
| 5.4.1 基于位置参数特征的压缩感知模型 | 第151-152页 |
| 5.4.2 参数加权特征的压缩感知模型 | 第152-153页 |
| 5.4.3 基于特征层压缩感知模型的三维散射中心重构 | 第153-155页 |
| 5.4.4 实验结果 | 第155-156页 |
| 5.5 三维散射中心模型的不确定性扩展 | 第156-158页 |
| 5.6 小结 | 第158-160页 |
| 第六章 典型散射结构参数化模型参数优化 | 第160-191页 |
| 6.1 引言 | 第160-161页 |
| 6.2 典型散射结构参数化模型 | 第161-169页 |
| 6.2.1 典型结构本体坐标系下的参数化模型 | 第162-164页 |
| 6.2.2 典型结构在目标坐标系下的旋转平移变换 | 第164-167页 |
| 6.2.3 轴对称典型结构的姿态参数降维 | 第167-169页 |
| 6.3 典型散射结构模型二维几何投影 | 第169-172页 |
| 6.3.1 三面角 | 第169-170页 |
| 6.3.2 二面角 | 第170页 |
| 6.3.3 圆柱结构 | 第170-171页 |
| 6.3.4 顶帽结构 | 第171页 |
| 6.3.5 方形顶帽 | 第171-172页 |
| 6.4 典型散射结构参数优化的约束准则 | 第172-184页 |
| 6.4.1 图像域代价函数 | 第172-175页 |
| 6.4.2 散射结构解耦合 | 第175-176页 |
| 6.4.3 实验结果 | 第176-184页 |
| 6.5 基于图像分割的参数优化算法 | 第184-190页 |
| 6.5.1 典型散射结构信号分离 | 第184-186页 |
| 6.5.2 姿态角估计 | 第186-188页 |
| 6.5.3 频率域降采样 | 第188-189页 |
| 6.5.4 实验结果 | 第189-190页 |
| 6.6 小结 | 第190-191页 |
| 第七章 目标宽角度三维电磁散射参数化模型反演 | 第191-215页 |
| 7.1 目标宽角度三维散射中心模型反演 | 第191-200页 |
| 7.1.1 反演基本流程 | 第191-194页 |
| 7.1.2 基于点散射中心的目标模型反演结果 | 第194-198页 |
| 7.1.3 基于属性散射中心的目标模型反演结果 | 第198-200页 |
| 7.2 基于典型散射结构的目标宽角度参数化模型反演 | 第200-208页 |
| 7.2.1 初始化方案 | 第200-203页 |
| 7.2.2 模型参数优化的降维方案及典型散射结构有效数据的选择方法 | 第203-206页 |
| 7.2.3 遮挡和模型失配问题解决方案 | 第206-208页 |
| 7.3 实验结果 | 第208-213页 |
| 7.3.1 目标典型散射结构参数化模型参数优化结果 | 第209-210页 |
| 7.3.2 基于典型散射结构和散射中心的目标参数化建模结果 | 第210-211页 |
| 7.3.3 模型精度验证 | 第211-213页 |
| 7.4 小结 | 第213-215页 |
| 第八章 总结与展望 | 第215-223页 |
| 8.1 总结 | 第215-217页 |
| 8.2 展望 | 第217-223页 |
| 8.2.1 基于最大后验概率压缩感知模型的散射中心重构 | 第217-218页 |
| 8.2.2 基于MSTAR实测数据的目标散射中心模型反演 | 第218-219页 |
| 8.2.3 电磁计算软件实现目标压缩测量 | 第219页 |
| 8.2.4 基于压缩感知的多角度SAR飞行路径规划 | 第219页 |
| 8.2.5 各向异性多测量模型及求解方法 | 第219-220页 |
| 8.2.6 基于参数化模型的认知雷达 | 第220-223页 |
| 致谢 | 第223-225页 |
| 参考文献 | 第225-238页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第238-240页 |
| 作者在学期间参加的科研项目 | 第240-241页 |
| 附录A 典型散射结构图像域约束收敛性实验结果 | 第241-243页 |
