| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外动态与发展态势 | 第12-15页 |
| 1.2.1 海面舰船雷达成像仿真 | 第12-13页 |
| 1.2.2 舰船成像补偿方法发展动态 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15-17页 |
| 第二章 海面舰船雷达成像与电磁仿真基础 | 第17-38页 |
| 2.1 SAR成像基本原理 | 第17-26页 |
| 2.1.1 距离-多普勒成像 | 第18-22页 |
| 2.1.2 基于后向散射的高分辨成像算法 | 第22-26页 |
| 2.2 动态海面舰船场景模型 | 第26-31页 |
| 2.2.1 海面几何建模 | 第26-29页 |
| 2.2.2 舰船在海面上运动理论 | 第29-31页 |
| 2.3 基于弹跳射线的电磁散射算法 | 第31-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 动态海面对舰船目标的成像分析 | 第38-46页 |
| 3.1 动态海面舰船仿真器设计 | 第38-42页 |
| 3.2 海况对于雷达成像的影响 | 第42-44页 |
| 3.2.1 海面风速的影响 | 第42-43页 |
| 3.2.2 海面风向的影响 | 第43-44页 |
| 3.3 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 海面运动舰船成像补偿方法 | 第46-57页 |
| 4.1 自适应联合时频运动补偿方法 | 第46-48页 |
| 4.2 参数估计方法 | 第48-53页 |
| 4.2.1 粒子群搜索 | 第49-51页 |
| 4.2.2 多项式相位变换 | 第51-53页 |
| 4.3 仿真实验 | 第53-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于神经网络的舰船成像快速补偿方法与性能分析 | 第57-72页 |
| 5.1 基于神经网络的AJTF方法 | 第57-64页 |
| 5.1.1 网络结构设计 | 第57-60页 |
| 5.1.2 训练集设计 | 第60-63页 |
| 5.1.3 基于神经网络的AJTF方法 | 第63-64页 |
| 5.2 补偿方法的性能分析 | 第64-70页 |
| 5.2.1 AJTF-NN的成像结果 | 第65-66页 |
| 5.2.2 AJTF-NN的效率 | 第66-67页 |
| 5.2.3 AJTF-NN的稳定性 | 第67-68页 |
| 5.2.4 基于电磁散射的舰船模型 | 第68-70页 |
| 5.3 本章小结 | 第70-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-75页 |
| 6.1 全文总结 | 第72-73页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第81页 |