| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 符号对照表 | 第13-15页 |
| 缩略语对照表 | 第15-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-31页 |
| 1.1 外辐射源雷达成像技术的基本概念与研究意义 | 第19-21页 |
| 1.2 外辐射源雷达成像技术的研究现状 | 第21-28页 |
| 1.2.1 外辐射源双基SAR成像技术的研究现状 | 第21-24页 |
| 1.2.2 外辐射源双基SAR应用技术的研究现状 | 第24-28页 |
| 1.3 论文主要工作与内容安排 | 第28-31页 |
| 第二章 基于空间谱域分析的外辐射源雷达成像系统分辨特性研究 | 第31-53页 |
| 2.1 引言 | 第31页 |
| 2.2 MPRIS成像系统构型 | 第31-33页 |
| 2.3 MPRIS成像系统特性分析 | 第33-51页 |
| 2.3.1 MPRIS系统回波模型 | 第33-36页 |
| 2.3.2 空间分辨率分析 | 第36-48页 |
| 2.3.3 基于MPRIS系统点扩散函数的布站优化 | 第48-51页 |
| 2.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第三章 基于采样空间波数域分析的外辐射源雷达成像算法研究 | 第53-65页 |
| 3.1 引言 | 第53-54页 |
| 3.2 基于层析原理的成像算法理论基础 | 第54-57页 |
| 3.2.1 投影切片定理 | 第54-55页 |
| 3.2.2 层析重构 | 第55-57页 |
| 3.3 极坐标格式算法研究 | 第57-59页 |
| 3.4 仿真实验与分析 | 第59-62页 |
| 3.5 本章小结 | 第62-65页 |
| 第四章 基于稀疏表示的外辐射源雷达成像算法及性能优化 | 第65-83页 |
| 4.1 引言 | 第65-67页 |
| 4.2 压缩感知算法的理论框架 | 第67-76页 |
| 4.2.1 压缩感知算法的基本原理 | 第67-68页 |
| 4.2.2 基于压缩感知的高分辨外辐射源雷达成像算法 | 第68-72页 |
| 4.2.3 仿真实验与分析 | 第72-76页 |
| 4.3 目标稀疏重构特性分析与优化 | 第76-81页 |
| 4.3.1 目标稀疏重构特性与系统布站方式之间的关系 | 第76-77页 |
| 4.3.2 基于模拟退火算法的布站优化方法 | 第77-79页 |
| 4.3.3 仿真实验与分析 | 第79-81页 |
| 4.4 本章小结 | 第81-83页 |
| 第五章 外辐射源雷达成像系统运动补偿算法研究 | 第83-107页 |
| 5.1 引言 | 第83-84页 |
| 5.2 含有相位误差的回波信号模型建立 | 第84-87页 |
| 5.3 相位误差的估计与修正 | 第87-99页 |
| 5.3.1 基于图像最小熵的非参数化自聚焦技术 | 第88-91页 |
| 5.3.2 基于图像对比度的非参数化自聚焦技术 | 第91-93页 |
| 5.3.3 SSA(Step by step autofocusing)自聚焦技术 | 第93-94页 |
| 5.3.4 仿真验证与分析 | 第94-99页 |
| 5.4 稀疏恢复算法框架下的自聚焦技术 | 第99-106页 |
| 5.4.1 稀疏框架下含有相位误差的回波模型建立 | 第100-101页 |
| 5.4.2 基于最小化重构均方误差的自聚焦技术 | 第101-103页 |
| 5.4.3 仿真实验与分析 | 第103-106页 |
| 5.5 本章小结 | 第106-107页 |
| 第六章 总结与展望 | 第107-111页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第107-108页 |
| 6.2 工作展望 | 第108-111页 |
| 参考文献 | 第111-123页 |
| 致谢 | 第123-125页 |
| 作者简介 | 第125-126页 |
