窄带雷达飞机目标分类方法和杂波抑制方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·雷达目标识别的意义及发展现状 | 第7-8页 |
| ·基于微动特征的窄带雷达目标分类方法研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第9-11页 |
| 第二章 窄带雷达飞机目标微动模型建模 | 第11-25页 |
| ·窄带雷达理想散射点微多普勒模型 | 第11-16页 |
| ·转动点微多普勒模型 | 第11-13页 |
| ·线形转动目标的微多普勒模型 | 第13-14页 |
| ·螺旋桨形目标的微多普勒模型 | 第14-16页 |
| ·三类飞机目标微多普勒模型 | 第16-24页 |
| ·直升机微多普勒模型 | 第16-18页 |
| ·螺旋桨飞机微多普勒模型 | 第18-20页 |
| ·喷气式飞机微多普勒模型 | 第20-22页 |
| ·仿真结果分析 | 第22-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于相关向量机的窄带雷达飞机目标分类 | 第25-45页 |
| ·概述 | 第25页 |
| ·窄带雷达目标分类特征提取 | 第25-31页 |
| ·基于时域特征的特征提取 | 第26-27页 |
| ·基于频域特征的特征提取 | 第27-28页 |
| ·基于时域回波协方差矩阵特征值分解的特征提取 | 第28-30页 |
| ·提取的 9 维目标特征 | 第30-31页 |
| ·相关向量机分类器设计 | 第31-36页 |
| ·相关向量机算法简介 | 第31-32页 |
| ·线性 RVM 分类器 | 第32-33页 |
| ·线性 RVM 分类算法参数推断 | 第33-34页 |
| ·多类 RVM 分类器 | 第34-36页 |
| ·分类器工作流程 | 第36页 |
| ·基于 RVM 的飞机目标分类实验 | 第36-39页 |
| ·影响分类效果的相关因素分析 | 第39-42页 |
| ·重复频率的影响 | 第39-40页 |
| ·驻留时间的影响 | 第40-41页 |
| ·信噪比的影响 | 第41-42页 |
| ·其他影响 | 第42页 |
| ·小结 | 第42-45页 |
| 第四章 窄带雷达实测数据杂波抑制方法研究 | 第45-57页 |
| ·窄带雷达实测数据分析 | 第45-46页 |
| ·基于 MTI 的杂波抑制方法 | 第46-49页 |
| ·MTI 算法分析 | 第46-47页 |
| ·基于 MTI 法的杂波抑制 | 第47-49页 |
| ·基于杂波子空间白化的杂波抑制方法 | 第49-51页 |
| ·杂波子空间白化算法分析 | 第49-50页 |
| ·子空间法杂波抑制结果 | 第50-51页 |
| ·基于 CLEAN 算法的杂波抑制方法 | 第51-54页 |
| ·CLEAN 算法分析 | 第51-53页 |
| ·基于 CLEAN 算法的杂波抑制 | 第53-54页 |
| ·杂波抑制结果分析 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-57页 |
| 第五章 结束语 | 第57-59页 |
| ·内容总结 | 第57页 |
| ·工作展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
