| 第一章 引言 | 第1-25页 |
| 1．1 研究背景及意义 | 第13页 |
| 1．2 雷达目标识别研究简述 | 第13-23页 |
| 1．2．1 模式识别原理及应用简介 | 第14-16页 |
| 1．2．2 雷达目标识别研究简述 | 第16-22页 |
| 1．2．3 性能评估 | 第22-23页 |
| 1．3 论文的研究内容和创新之处 | 第23-24页 |
| 1．4 论文的组织 | 第24-25页 |
| 第二章 基于散射中心模型的雷达目标距离像 | 第25-32页 |
| 2．1 引言 | 第25页 |
| 2．2 雷达散射中心模型 | 第25-26页 |
| 2．3 距离像特点 | 第26页 |
| 2．4 距离像实验数据 | 第26-31页 |
| 2．4．1 仿真目标数据描述 | 第26-28页 |
| 2．4．2 实测数据描述 | 第28-31页 |
| 2．5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 子空间法雷达目标距离像识别 | 第32-60页 |
| 3．1 引言 | 第32页 |
| 3．2 雷达目标距离像特征提取 | 第32-38页 |
| 3．2．1 基于PCA的目标特征提取 | 第33页 |
| 3．2．2 基于LDA、OLDA的目标特征提取 | 第33-34页 |
| 3．2．3 基于正交辨别分析(ODA)的目标特征提取 | 第34-35页 |
| 3．2．4 基于ICA的目标特征提取 | 第35-38页 |
| 3．3 基于PCA、ICA子空间特征基的选取 | 第38-39页 |
| 3．3．1 遗传算法 | 第38页 |
| 3．3．2 遗传算法与特征向量的选取 | 第38-39页 |
| 3．4 三种分类器简介 | 第39-40页 |
| 3．4．1 最近中心邻分类器(NCC) | 第39-40页 |
| 3．4．2 最近邻特征线分类器(NFL) | 第40页 |
| 3．4．3 余弦分类器(cosC) | 第40页 |
| 3．5 子空间法雷达目标距离像识别实验 | 第40-58页 |
| 3．5．1 大小相近均匀散射的四种目标 | 第41-45页 |
| 3．5．2 大小相近非均匀散射的四种目标 | 第45-55页 |
| 3．5．3 三种实测目标 | 第55-58页 |
| 3．6 本章小结 | 第58-60页 |
| 第四章 雷达目标距离像非线性识别 | 第60-74页 |
| 4．1 引言 | 第60页 |
| 4．2 基于核函数的雷达目标距离像非线性识别方法 | 第60-68页 |
| 4．2．1 基于SVM的目标识别 | 第60-65页 |
| 4．2．2 基于KPCA的目标识别 | 第65-66页 |
| 4．2．3 基于KDA的目标识别 | 第66-68页 |
| 4．3 基于核函数的雷达目标距离像识别实验 | 第68-73页 |
| 4．3．1 大小相近均匀散射的四种目标 | 第69-70页 |
| 4．3．2 大小相近非均匀散射的四种目标 | 第70-72页 |
| 4．3．3 三种实测目标 | 第72-73页 |
| 4．4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 基于贝叶斯网络理论的雷达目标距离像识别 | 第74-84页 |
| 5．1 引言 | 第74页 |
| 5．2 基于贝叶斯网络理论的雷达目标距离像识别 | 第74-78页 |
| 5．2．1 基于简单贝叶斯分类器(NBC)的目标识别 | 第75-76页 |
| 5．2．2 基于树扩展的简单贝叶斯分类器(TANC)的目标识别 | 第76-78页 |
| 5．2．3 基于森林扩展的简单贝叶斯分类器(FANC)的目标识别 | 第78页 |
| 5．3 基于贝叶斯网络理论的雷达目标距离像识别实验 | 第78-83页 |
| 5．3．1 大小相近均匀散射的四种目标 | 第79-80页 |
| 5．3．2 大小相近非均匀散射的四种目标 | 第80-82页 |
| 5．3．3 三种实测目标 | 第82-83页 |
| 5．4 本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 目标识别中的数据分布、特征提取与分类识别 | 第84-106页 |
| 6．1 引言 | 第84-85页 |
| 6．2 特征提取与分类识别 | 第85-87页 |
| 6．2．1 基于PCA和ICA的特征提取 | 第85页 |
| 6．2．2 基于黎曼度量的分类器 | 第85-87页 |
| 6．3 数据分布、特征提取与分类识别 | 第87-93页 |
| 6．3．1 两类问题 | 第87-91页 |
| 6．3．2 多类(三类)问题 | 第91-92页 |
| 6．3．3 改进的PCA(APCA)和改进的LDA(ALDA)子空间法 | 第92-93页 |
| 6．4 目标识别实验 | 第93-104页 |
| 6．4．1 大小相近均匀散射的四种目标 | 第94-97页 |
| 6．4．2 大小相近非均匀散射的四种目标 | 第97-103页 |
| 6．4．3 三种实测目标 | 第103-104页 |
| 6．5 本章小结 | 第104-106页 |
| 第七章 雷达目标距离像识别中拒识与分类器组合 | 第106-116页 |
| 7．1 引言 | 第106页 |
| 7．2 基于最近中心邻分类器的置信度分析 | 第106-108页 |
| 7．2．1 置信度和广义置信度 | 第107页 |
| 7．2．2 基于最近中心邻分类器的广义置信度 | 第107-108页 |
| 7．3 分类器组合识别 | 第108-111页 |
| 7．3．1 分类器组合判决策略 | 第108-110页 |
| 7．3．2 分类器组合 | 第110-111页 |
| 7．4 雷达目标距离像识别中拒识与分类器组合实验 | 第111-115页 |
| 7．4．1 拒识实验 | 第111-114页 |
| 7．4．2 分类器组合实验 | 第114-115页 |
| 7．5 本章小结 | 第115-116页 |
| 第八章 总结与展望 | 第116-119页 |
| 参考文献 | 第119-135页 |
| 致谢 | 第135-136页 |
| 作者在学期间的研究成果及发表的论文 | 第136-137页 |
| 个人简历 | 第137-138页 |
