| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 ISAR成像技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 压缩感知雷达成像研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 本文主要研究内容及安排 | 第12-14页 |
| 第2章 压缩感知理论 | 第14-24页 |
| 2.1 压缩感知模型 | 第14-15页 |
| 2.2 稀疏信号的近似表示 | 第15页 |
| 2.3 测量矩阵设计 | 第15-16页 |
| 2.4 稀疏重建算法 | 第16-23页 |
| 2.4.1 基于L1 范数的稀疏重建算法 | 第17页 |
| 2.4.2 基于平滑L0 范数的稀疏重建算法 | 第17-20页 |
| 2.4.3 基于FOCUSS的稀疏重建算法 | 第20-21页 |
| 2.4.4 仿真测试 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于压缩感知的ISAR成像算法 | 第24-33页 |
| 3.1 ISAR成像基本原理 | 第24-28页 |
| 3.1.1 ISAR成像的转台模型 | 第24-26页 |
| 3.1.2 R-D成像算法 | 第26-28页 |
| 3.2 基于压缩感知的ISAR成像模型 | 第28-29页 |
| 3.3 基于压缩感知的高分辨率ISAR成像算法 | 第29-32页 |
| 3.3.1 基于最小化L1 范数的高分辨率ISAR成像算法 | 第29-30页 |
| 3.3.2 基于最小化加权L1 范数的高分辨率ISAR成像算法 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于改进平滑零范数的高分辨率ISAR成像算法 | 第33-46页 |
| 4.1 改进的平滑零范数算法 | 第33-40页 |
| 4.1.1 加权初值 | 第33-37页 |
| 4.1.2 参数选择 | 第37页 |
| 4.1.3 算法性能测试 | 第37-40页 |
| 4.2 基于改进平滑零范数的高分辨率ISAR成像算法 | 第40-45页 |
| 4.2.1 算法分析 | 第40页 |
| 4.2.2 实测数据测试 | 第40-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于混合范数的高分辨率ISAR成像算法 | 第46-55页 |
| 5.1 基于RE-W EIGHTED L2,0 范数的算法 | 第46-51页 |
| 5.1.1 算法描述 | 第47-49页 |
| 5.1.2 算法性能测试 | 第49-51页 |
| 5.2 基于RE-W EIGHTED L2,0 范数的高分辨率ISA R算法 | 第51-54页 |
| 5.2.1 算法分析 | 第51-53页 |
| 5.2.2 算法性能测试 | 第53-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
