| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 研究动态与发展现状 | 第16-20页 |
| 1.2.1 海杂波建模研究动态 | 第16-17页 |
| 1.2.2 空时自适应处理与检测研究动态 | 第17-18页 |
| 1.2.3 MIMO雷达研究动态 | 第18-19页 |
| 1.2.4 稀疏阵列研究动态 | 第19-20页 |
| 1.3 主要研究内容和章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 机载雷达海杂波特性及建模 | 第22-45页 |
| 2.1 机载雷达海杂波模型 | 第22-28页 |
| 2.1.1 点目标回波模型 | 第22-25页 |
| 2.1.2 机载杂波信号计算要素 | 第25-28页 |
| 2.2 海杂波的幅度统计模型 | 第28-37页 |
| 2.2.1 传统分布杂波模型 | 第30-32页 |
| 2.2.2 K分布及GP分布杂波模型 | 第32-35页 |
| 2.2.3 IG-CG分布杂波模型 | 第35-37页 |
| 2.3 实测海杂波统计特性 | 第37-44页 |
| 2.3.1 杂波分布参数估计方法 | 第37-40页 |
| 2.3.2 实测海杂波数据验证 | 第40-44页 |
| 2.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第三章 机载雷达降维STAP处理 | 第45-72页 |
| 3.1 稳健的杂波协方差估计 | 第45-51页 |
| 3.1.1 基于阵列流形知识的杂波协方差矩阵估计 | 第46-47页 |
| 3.1.2 基于空时功率谱的杂波协方差矩阵估计 | 第47-49页 |
| 3.1.3 基于子空间的杂波协方差矩阵估计 | 第49-51页 |
| 3.2 机载雷达空时处理 | 第51-54页 |
| 3.2.1 STAP基本原理 | 第51-53页 |
| 3.2.2 几种常用的降维STAP算法 | 第53-54页 |
| 3.3 最优辅助通道法 | 第54-62页 |
| 3.3.1 基于广义旁瓣对消结构的选择方法 | 第55-57页 |
| 3.3.2 基于角度-多普勒相关系数的选择方法 | 第57-61页 |
| 3.3.3 全空域波束选择的最优通道法 | 第61-62页 |
| 3.4 降维STAP算法性能比较及分析 | 第62-71页 |
| 3.4.1 计算量比较 | 第62-63页 |
| 3.4.2 理论数值仿真 | 第63-68页 |
| 3.4.3 实测数据处理 | 第68-71页 |
| 3.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第四章 海杂波中基于知识的自适应检测算法 | 第72-92页 |
| 4.1 逆高斯纹理的自适应GLRT检测 | 第72-75页 |
| 4.1.1 点目标的GLRT检测 | 第72-74页 |
| 4.1.2 距离扩展目标的GLRT检测 | 第74-75页 |
| 4.2 知识辅助的协方差矩阵估计 | 第75-80页 |
| 4.2.1 基于纹理先验分布的协方差矩阵估计 | 第75-77页 |
| 4.2.2 基于散斑先验分布的协方差矩阵估计 | 第77-78页 |
| 4.2.3 基于纹理和散斑先验分布的协方差矩阵估计 | 第78-80页 |
| 4.3 基于协方差矩阵结构化的机载雷达动目标检测 | 第80-83页 |
| 4.3.1 机载雷达杂波模型下的GLRT检测 | 第80-81页 |
| 4.3.2 各项幅度参数估计 | 第81-83页 |
| 4.4 仿真验证 | 第83-90页 |
| 4.4.1 海杂波检测仿真与讨论 | 第83-89页 |
| 4.4.2 机载平台动目标检测仿真与讨论 | 第89-90页 |
| 4.5 本章小结 | 第90-92页 |
| 第五章 机载MIMO雷达STAP处理 | 第92-116页 |
| 5.1 FD-MIMO雷达信号模型及距离旁瓣抑制 | 第92-99页 |
| 5.1.1 正交频分线性调频信号模型 | 第93-95页 |
| 5.1.2 MIMO雷达阵列接收信号的谱修正处理 | 第95-97页 |
| 5.1.3 仿真验证 | 第97-99页 |
| 5.2 机载FD-MIMO雷达信号处理 | 第99-108页 |
| 5.2.1 机载FD-MIMO雷达杂波秩估计 | 第100-102页 |
| 5.2.2 机载FD-MIMO雷达杂波抑制 | 第102-108页 |
| 5.3 MIMO雷达分级空时处理架构 | 第108-114页 |
| 5.3.1 接收-发射-多普勒级联处理 | 第108-109页 |
| 5.3.2 接收-发射多普勒级联处理 | 第109-112页 |
| 5.3.3 仿真验证 | 第112-114页 |
| 5.4 本章小结 | 第114-116页 |
| 第六章 基于嵌套阵采样的稀疏STAP | 第116-135页 |
| 6.1 稀疏阵列信号处理基础 | 第116-119页 |
| 6.1.1 嵌套阵信号模型 | 第116-118页 |
| 6.1.2 几种常见稀疏阵列比较 | 第118-119页 |
| 6.2 基于协方差矩阵重构的稀疏STAP | 第119-127页 |
| 6.2.1 稀疏阵列和脉冲的协方差矩阵 | 第120-121页 |
| 6.2.2 空时联合的嵌套阵采样 | 第121-122页 |
| 6.2.3 杂波协方差矩阵的维度扩展 | 第122-124页 |
| 6.2.4 仿真验证 | 第124-127页 |
| 6.3 基于天线脉冲选择的稀疏STAP | 第127-134页 |
| 6.3.1 嵌套阵采样压缩的协方差矩阵估计 | 第127-129页 |
| 6.3.2 天线脉冲选择方法 | 第129-132页 |
| 6.3.3 仿真验证 | 第132-134页 |
| 6.4 本章小结 | 第134-135页 |
| 第七章 总结与展望 | 第135-138页 |
| 7.1 全文内容总结 | 第135-136页 |
| 7.2 展望 | 第136-138页 |
| 致谢 | 第138-139页 |
| 参考文献 | 第139-152页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第152-153页 |