低分辨雷达地面运动目标特征提取与分类方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 缩写与中英文对照 | 第15-17页 |
| 通用符号说明 | 第17-19页 |
| 1 绪论 | 第19-29页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第19-20页 |
| 1.2 发展历史与研究现状 | 第20-27页 |
| 1.2.1 雷达自动目标识别的发展历史与研究现状 | 第20-25页 |
| 1.2.2 低分辨雷达地面目标识别的关键问题 | 第25-27页 |
| 1.3 论文的主要工作及内容安排 | 第27-29页 |
| 2 雷达目标识别的回波预处理 | 第29-39页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 雷达信号模型分析 | 第29-32页 |
| 2.2.1 LFMCW雷达的基本特点 | 第29-30页 |
| 2.2.2 LFMCW雷达系统 | 第30-32页 |
| 2.3 杂波抑制 | 第32-34页 |
| 2.4 动目标检测 | 第34-35页 |
| 2.5 恒虚警处理 | 第35-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 3 基于特征概率分布的特征提取 | 第39-55页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 目标基本特征 | 第39-45页 |
| 3.2.1 相对的雷达散射截面积 | 第40-42页 |
| 3.2.2 频谱熵值 | 第42-45页 |
| 3.3 基于特征概率分布的特征提取 | 第45-47页 |
| 3.3.1 目标特征概率分布 | 第45页 |
| 3.3.2 特征提取 | 第45-47页 |
| 3.4 目标特征向量 | 第47-49页 |
| 3.5 基于特征概率分布的分类算法 | 第49-50页 |
| 3.6 实测数据仿真及结果分析 | 第50-53页 |
| 3.7 本章小结 | 第53-55页 |
| 4 基于目标微动的特征提取 | 第55-71页 |
| 4.1 引言 | 第55-56页 |
| 4.2 典型微动模型分析 | 第56-60页 |
| 4.2.1 加速模型 | 第56-57页 |
| 4.2.2 振动模型 | 第57-58页 |
| 4.2.3 旋转模型 | 第58-60页 |
| 4.3 微动特征提取 | 第60-65页 |
| 4.3.1 时频分析 | 第60-61页 |
| 4.3.2 微动特征提取 | 第61-65页 |
| 4.4 目标特征评价 | 第65-66页 |
| 4.5 实测数据仿真及结果分析 | 第66-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-71页 |
| 5 基于时频分布的图像特征提取 | 第71-85页 |
| 5.1 引言 | 第71页 |
| 5.2 时频图灰度化 | 第71-73页 |
| 5.3 时频灰度图的特征提取 | 第73-80页 |
| 5.3.1 图像熵 | 第73-76页 |
| 5.3.2 GLCM特征 | 第76-80页 |
| 5.4 时频分布图像特征提取算法 | 第80-81页 |
| 5.5 实测数据仿真 | 第81-84页 |
| 5.6 本章小结 | 第84-85页 |
| 6 雷达目标分类器改进算法 | 第85-109页 |
| 6.1 引言 | 第85页 |
| 6.2 改进的支持向量机目标分类算法 | 第85-95页 |
| 6.2.1 置信度拒识算法 | 第85-88页 |
| 6.2.2 基于PSO的特征加权算法 | 第88-89页 |
| 6.2.3 改进的支持向量机分类算法 | 第89页 |
| 6.2.4 实测数据仿真及结果分析 | 第89-95页 |
| 6.3 基于最小代价拒判的近邻分类算法 | 第95-108页 |
| 6.3.1 近邻分类算法 | 第96-97页 |
| 6.3.2 遗传算法的特征加权方法 | 第97-98页 |
| 6.3.3 基于近邻拒判的目标拒判算法 | 第98-101页 |
| 6.3.4 基于最小代价的Fisher拒判门限 | 第101-102页 |
| 6.3.5 最小代价分类算法实验分析 | 第102-108页 |
| 6.4 本章小结 | 第108-109页 |
| 7 基于注水原理的雷达目标多分类器集成方法 | 第109-119页 |
| 7.1 引言 | 第109页 |
| 7.2 雷达目标分类系统 | 第109-110页 |
| 7.3 多分类器集成融合方法 | 第110-112页 |
| 7.3.1 投票法 | 第110-111页 |
| 7.3.2 加权投票法 | 第111页 |
| 7.3.3 行为知识空间法 | 第111页 |
| 7.3.4 局部精度估计分类器选择法 | 第111-112页 |
| 7.4 基于注水原理的多分类器集成方法 | 第112-114页 |
| 7.4.1 注水原理 | 第112页 |
| 7.4.2 多分类器融合系数 | 第112-114页 |
| 7.5 多分类器集成实验 | 第114-118页 |
| 7.5.1 雷达地面目标识别系统 | 第114-115页 |
| 7.5.2 仿真及结果分析 | 第115-118页 |
| 7.6 本章小结 | 第118-119页 |
| 8 总结与展望 | 第119-123页 |
| 致谢 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-141页 |
| 附录 | 第141页 |
