| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 波形优化的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 雷达功率分配与子集选择的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要内容及安排 | 第17-20页 |
| 1.3.1 本文主要内容介绍 | 第17-18页 |
| 1.3.2 本文内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于带宽与能量约束的无人机雷达波形优化 | 第20-36页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 基于LFM信号的协同感知雷达波形设计 | 第20-26页 |
| 2.2.1 信号模型 | 第20-22页 |
| 2.2.2 目标回波统计模型 | 第22页 |
| 2.2.3 杂波回波统计特性及杂波模型介绍 | 第22-26页 |
| 2.2.4 噪声特性统计与介绍 | 第26页 |
| 2.3 带宽和能量约束下的波形优化 | 第26-28页 |
| 2.3.1 基于最大化SCNR的问题建模 | 第26页 |
| 2.3.2 两步SOCP优化策略 | 第26-28页 |
| 2.4 基于NPGA的迭代优化算法 | 第28-30页 |
| 2.4.1 NPGA与内点法比较 | 第28-29页 |
| 2.4.2 基于NPGA的迭代算法步骤 | 第29-30页 |
| 2.5 仿真场景和参数设置 | 第30-35页 |
| 2.5.1 最佳波形设计及算法比较 | 第30-34页 |
| 2.5.2 SCNR性能比较 | 第34-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于目标定位的无人机雷达系统功率分配策略 | 第36-60页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 不确定规划理论和应用 | 第36-40页 |
| 3.2.1 不确定理论的基本概念 | 第37页 |
| 3.2.2 FCCP模型介绍 | 第37-39页 |
| 3.2.3 FLP模型介绍 | 第39-40页 |
| 3.3 系统模型 | 第40-42页 |
| 3.4 不考虑模糊时的功率分配策略 | 第42-47页 |
| 3.4.1 给定MSE，最小化系统总的发射功率 | 第43-45页 |
| 3.4.2 给定总发射功率，最小化MSE | 第45-47页 |
| 3.5 基于FCCP的功率分配策略 | 第47-48页 |
| 3.5.1 FCCP模型的建立 | 第47-48页 |
| 3.5.2 FCCP问题的求解 | 第48页 |
| 3.6 仿真分析 | 第48-57页 |
| 3.6.1 功率分配I—最小化系统总的功率 | 第50-52页 |
| 3.6.2 功率分配II—最小化目标定位的MSE | 第52-53页 |
| 3.6.3 功率分配III—基于FCCP功率分配策略 | 第53-57页 |
| 3.7 基于多点定位的功率分配策略物理解释 | 第57-59页 |
| 3.8 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 分布式无人机雷达系统的子集选择策略 | 第60-75页 |
| 4.1 引言 | 第60页 |
| 4.2 系统模型 | 第60-62页 |
| 4.3 子集选择策略 | 第62-67页 |
| 4.3.1 不考虑模糊时的最小子集选择策略 | 第62-64页 |
| 4.3.2 基于FLP的最小子集选择策略 | 第64-66页 |
| 4.3.3 K子集选择策略 | 第66-67页 |
| 4.4 仿真分析 | 第67-74页 |
| 4.4.1 最小化子集选择策略仿真分析 | 第69-72页 |
| 4.4.2 K子集选择策略仿真分析 | 第72-74页 |
| 4.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第75-77页 |
| 5.1 本文内容总结 | 第75-76页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第85页 |