| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 合成孔径雷达（SAR）在国内外的发展现状以及应用情况 | 第15-18页 |
| 1.2 合成孔径雷达的分类 | 第18-19页 |
| 1.3 SAR 的发展趋势 | 第19-21页 |
| 1.4 未来 SAR 成像处理的挑战 | 第21-22页 |
| 1.5 硕士阶段主要工作和文章结构安排 | 第22-25页 |
| 第二章 合成孔径雷达成像算法 | 第25-50页 |
| 2.1 概述 | 第25-26页 |
| 2.2 合成孔径雷达系统介绍 | 第26-32页 |
| 2.3 距离多普勒成像算法 | 第32-36页 |
| 2.4 Chirp-Scaling 成像算法 | 第36-49页 |
| 2.4.1 Scaling 原理 | 第37-39页 |
| 2.4.2 Chirp-Scaling Algorithm 算法流程和推导过程 | 第39-44页 |
| 2.4.3 Chirp-Scaling 算法成像示例 | 第44-49页 |
| 2.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第三章 基于原子分解的图像精细化 | 第50-61页 |
| 3.1 原子分解概述 | 第50页 |
| 3.2 原子分解的原理 | 第50-54页 |
| 3.3 原子分解在 SAR 中的应用 | 第54-60页 |
| 3.4 原子分解的不足 | 第60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于一种改进数据模型的 SAR 目标特征提取算法 | 第61-83页 |
| 4.1 概述 | 第61-62页 |
| 4.2 改进的回波数据模型 | 第62-68页 |
| 4.3 一维非线性最小二乘算法 | 第68-72页 |
| 4.4 二维非线性最小二乘算法 | 第72-78页 |
| 4.5 关于 NLS 的在多点目标特征提取方面的应用 | 第78-80页 |
| 4.6 算法的性能分析 | 第80-82页 |
| 4.7 本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 SAR 方位向包络估计的方法探索 | 第83-99页 |
| 5.1 概论 | 第83-84页 |
| 5.2 短时傅里叶变换在 SAR 目标提取方面的应用 | 第84-85页 |
| 5.3 分数阶傅里叶变换的原理以及应用 | 第85-92页 |
| 5.4 连续 Chirplet 变换（CCT） | 第92-97页 |
| 5.5 本章小结 | 第97-99页 |
| 第六章 结束语 | 第99-101页 |
| 6.1 主要的工作与创新点 | 第99-100页 |
| 6.2 后续研究展望 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-104页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第104-105页 |
| 致谢 | 第105页 |
