基于知识的机载雷达杂波抑制技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要工作与安排 | 第13-15页 |
| 第二章 机载雷达信号模型与空时自适应处理 | 第15-24页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 机载雷达杂波回波模型 | 第15-18页 |
| 2.3 空时自适应处理 | 第18-23页 |
| 2.3.1 全空时自适应处理 | 第18-20页 |
| 2.3.2 STAP算法中的性能评估指标 | 第20-21页 |
| 2.3.3 降维空时自适应处理 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 非均匀环境下的协方差矩阵估计 | 第24-33页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 非均匀环境下的杂波特征 | 第24-29页 |
| 3.2.1 非均匀杂波模型 | 第24-25页 |
| 3.2.2 杂波的功率谱 | 第25-27页 |
| 3.2.3 仿真结果 | 第27-29页 |
| 3.3 非均匀环境下的杂波协方差矩阵估计 | 第29-32页 |
| 3.3.1 色加载算法 | 第30-31页 |
| 3.3.2 仿真结果 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 经典自适应样本筛选算法 | 第33-59页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 广义内积算法 | 第33-36页 |
| 4.2.1 基本原理 | 第33-34页 |
| 4.2.2 仿真结果 | 第34-36页 |
| 4.3 基于傅里叶谱相似度的样本筛选算法 | 第36-42页 |
| 4.3.1 基本原理 | 第36-38页 |
| 4.3.2 门限确定 | 第38-42页 |
| 4.4 性能仿真 | 第42-51页 |
| 4.4.1 全自由度的情况 | 第42-47页 |
| 4.4.2 降维处理的情况 | 第47-51页 |
| 4.5 实测数据处理 | 第51-58页 |
| 4.5.1 低重频数据处理 | 第51-56页 |
| 4.5.2 中重频数据处理 | 第56-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 基于稀疏恢复的谱相似度样本筛选算法 | 第59-68页 |
| 5.1 引言 | 第59-60页 |
| 5.2 稀疏恢复的基本原理 | 第60-61页 |
| 5.3 基于稀疏恢复谱相似度的样本筛选 | 第61-64页 |
| 5.4 性能仿真 | 第64-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 工作总结 | 第68页 |
| 6.2 未来展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
