战场侦察雷达的目标识别技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究背景 | 第7-9页 |
| ·战场侦察雷达概述 | 第7-8页 |
| ·雷达目标识别的一般描述 | 第8-9页 |
| ·雷达目标识别的国内外研究成果与发展现状 | 第9-11页 |
| ·国外研究现状与成果 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状与成果 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作和内容安排 | 第11-13页 |
| 2 伪码调相中断连续波雷达的信号预处理 | 第13-23页 |
| ·伪码调相中断连续波雷达的信号分析 | 第13-15页 |
| ·伪码调相中断连续波雷达的处理流程 | 第15-16页 |
| ·正交数字下变频 | 第16页 |
| ·脉冲压缩与旁瓣抑制 | 第16-19页 |
| ·脉冲压缩 | 第16-17页 |
| ·旁瓣抑制 | 第17-19页 |
| ·距离门重排与多普勒滤波 | 第19页 |
| ·功率谱估计 | 第19-21页 |
| ·目标检测 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于频谱的目标特征提取方法分析 | 第23-36页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·基于频谱的波形熵值的特征提取 | 第23-31页 |
| ·不同目标的频谱分析 | 第23-27页 |
| ·波形熵的描述 | 第27-28页 |
| ·基于波形熵的特征提取 | 第28-31页 |
| ·基于目标相对RCS的特征提取 | 第31-35页 |
| ·雷达目标散射截面积(RCS) | 第31页 |
| ·相对RCS测量原理 | 第31-33页 |
| ·基于相对RCS的特征提取 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于小波变换目标特征提取方法分析 | 第36-45页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·小波变换 | 第36-37页 |
| ·一维正交多分辨率分析及Mallat算法 | 第37-38页 |
| ·基于小波分解的特征提取分析 | 第38-43页 |
| ·基于小波分解的特征提取的分类设计 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 分类器设计与识别结果分析 | 第45-59页 |
| ·最近邻分类器 | 第45-47页 |
| ·最近邻分类器原理 | 第45页 |
| ·最近邻分类器识别结果分析 | 第45-47页 |
| ·支持向量机 | 第47-51页 |
| ·线性支持向量机 | 第47-49页 |
| ·非线性支持向量机 | 第49-50页 |
| ·支持向量机的核函数与多类支持向量机的解决方案 | 第50-51页 |
| ·支持向量机分类器识别结果分析 | 第51页 |
| ·BP神经网络分类器 | 第51-56页 |
| ·BP神经网络基本理论 | 第52页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第52-55页 |
| ·BP神经网络的识别结果分析 | 第55-56页 |
| ·组合分类器的设计 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 6 结论 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
