| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 符号对照表 | 第14-16页 |
| 缩略语对照表 | 第16-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-34页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第20-23页 |
| 1.2 研究历史与现状 | 第23-30页 |
| 1.3 本文主要工作与内容安排 | 第30-34页 |
| 第二章 道路密集环境中的空时自适应处理方法 | 第34-58页 |
| 2.1 引言 | 第34-35页 |
| 2.2 信号模型 | 第35-37页 |
| 2.3 基于道路信息的STAP | 第37-52页 |
| 2.3.1 对道路方向形成凹口的处理方法 | 第37-39页 |
| 2.3.2 波束主瓣内道路对STAP的影响 | 第39-43页 |
| 2.3.3 道路与雷达信号的配准 | 第43-45页 |
| 2.3.4 剔除被主波束车辆回波信号污染的训练样本 | 第45-49页 |
| 2.3.5 算法处理流程 | 第49-52页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第52-56页 |
| 2.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第三章 基于先验地型和高程数据的空时自适应处理方法 | 第58-78页 |
| 3.1 引言 | 第58-59页 |
| 3.2 信号模型 | 第59-60页 |
| 3.3 地型对杂波非均匀的影响 | 第60-61页 |
| 3.4 基于先验地型和高程数据的STAP | 第61-71页 |
| 3.4.1 先验杂波协方差矩阵的估计 | 第61-66页 |
| 3.4.2 基于先验杂波协方差矩阵的训练样本挑选方法 | 第66-69页 |
| 3.4.3 剔除包含目标信号的样本 | 第69-71页 |
| 3.4.4 算法处理流程 | 第71页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第71-76页 |
| 3.6 本章小结 | 第76-78页 |
| 第四章 基于子孔径和空时二维谱的训练样本挑选方法 | 第78-96页 |
| 4.1 引言 | 第78-79页 |
| 4.2 基于子孔径协方差矩阵的训练样本挑选方法 | 第79-86页 |
| 4.2.1 子孔径协方差矩阵的估计 | 第79-82页 |
| 4.2.2 根据子孔径协方差矩阵挑选训练样本 | 第82-84页 |
| 4.2.3 算法处理流程 | 第84-86页 |
| 4.3 基于空时二维谱的训练样本挑选方法 | 第86-89页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第89-93页 |
| 4.5 本章小结 | 第93-96页 |
| 第五章 机载相控阵雷达抗密集转发式干扰方法 | 第96-114页 |
| 5.1 引言 | 第96-97页 |
| 5.2 含有干扰信号的雷达回波模型 | 第97-99页 |
| 5.3 机载雷达抗密集转发式干扰方法 | 第99-107页 |
| 5.3.1 干扰侦察 | 第99-102页 |
| 5.3.2 基于广义旁瓣相消的抗转发式干扰方法(GSC-RJS) | 第102-105页 |
| 5.3.3 基于最大似然估计的抗转发式干扰方法(ML-RJS) | 第105-107页 |
| 5.4 仿真实验及分析 | 第107-113页 |
| 5.4.1 导向矢量与目标响应匹配时的处理结果 | 第107-110页 |
| 5.4.2 导向矢量与目标响应失配时的处理结果 | 第110-113页 |
| 5.5 本章小结 | 第113-114页 |
| 第六章 总结与展望 | 第114-118页 |
| 6.1 本文内容总结 | 第114-115页 |
| 6.2 工作展望 | 第115-118页 |
| 参考文献 | 第118-140页 |
| 致谢 | 第140-142页 |
| 作者简介 | 第142-144页 |
