| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 缩略词 | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-32页 |
| 1.1 雷达自动目标识别的基本概况 | 第16-20页 |
| 1.1.1 课题的研究意义 | 第16-17页 |
| 1.1.2 雷达自动目标识别发展历史 | 第17-18页 |
| 1.1.3 雷达自动目标识别分类 | 第18-20页 |
| 1.2 基于HRRP的雷达自动目标识别的研究现状及关键技术 | 第20-25页 |
| 1.2.1 基于HRRP的雷达自动目标识别的研究现状 | 第20-21页 |
| 1.2.2 基于HRRP的雷达自动目标识别的关键技术 | 第21-25页 |
| 1.3 雷达信号设计的发展现状 | 第25-28页 |
| 1.3.1 雷达信号设计的发展现状 | 第25-27页 |
| 1.3.2 射频隐身雷达信号设计的发展现状 | 第27-28页 |
| 1.4 本文数据介绍与内容安排 | 第28-32页 |
| 1.4.1 数据介绍 | 第28-30页 |
| 1.4.2 内容安排 | 第30-32页 |
| 第二章 基于最优匹配发射-接收机与序贯分析的射频隐身雷达目标识别信号设计方法 | 第32-54页 |
| 2.1 引言 | 第32-34页 |
| 2.2 序贯分析 | 第34-38页 |
| 2.2.1 概述 | 第34-35页 |
| 2.2.2 序贯概率比检验 | 第35-38页 |
| 2.3 最优匹配发射-接收机 | 第38-43页 |
| 2.4 基于最优匹配发射-接收机与序贯分析的射频隐身雷达目标识别信号设计 | 第43-52页 |
| 2.4.1 问题描述与模型 | 第43-45页 |
| 2.4.2 基于最优匹配发射-接收机与序贯分析的射频隐身雷达目标识别信号设计方法 | 第45-48页 |
| 2.4.3 仿真结果与分析 | 第48-52页 |
| 2.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第三章 基于交互信息与序贯分析的射频隐身雷达目标识别的信号设计 | 第54-76页 |
| 3.1 引言 | 第54页 |
| 3.2 交互信息 | 第54-58页 |
| 3.2.1 基本知识 | 第55-56页 |
| 3.2.2 交互信息与雷达系统性能 | 第56-58页 |
| 3.3 基于交互信息的雷达发射信号设计 | 第58-64页 |
| 3.3.1 交互信息与雷达发射信号之间的关系 | 第58-62页 |
| 3.3.2 基于交互信息的雷达发射信号设计 | 第62-64页 |
| 3.4 基于交互信息与序贯分析的射频隐身雷达目标识别的信号设计 | 第64-75页 |
| 3.4.1 理论模型 | 第64-66页 |
| 3.4.2 基于交互信息与序贯分析的射频隐身雷达目标识别的信号设计 | 第66-69页 |
| 3.4.3 仿真结果与分析 | 第69-75页 |
| 3.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第四章 基于灰色系统的雷达自动目标识别 | 第76-93页 |
| 4.1 引言 | 第76页 |
| 4.2 灰色关联度模型 | 第76-81页 |
| 4.2.1 灰色系统理论 | 第76-77页 |
| 4.2.2 灰色关联分析理论 | 第77-78页 |
| 4.2.3 灰色关联模型及其性质 | 第78-80页 |
| 4.2.4 灰色关联分析方法 | 第80-81页 |
| 4.3 基于相关系数的模版匹配法 | 第81-87页 |
| 4.3.1 雷达目标HRRP | 第82-84页 |
| 4.3.2 平均距离像及其特性分析 | 第84-87页 |
| 4.3.3 基于相关系数的模版匹配法 | 第87页 |
| 4.4 基于灰色关联度模型的雷达自动目标识别方法 | 第87-92页 |
| 4.4.1 理论模型 | 第87-88页 |
| 4.4.2 基于灰色关联度模型的雷达自动目标识别方法 | 第88-89页 |
| 4.4.3 仿真结果与分析 | 第89-92页 |
| 4.5 本章小结 | 第92-93页 |
| 第五章 基于灰色关联度的自适应角域划分的雷达自动目标识别 | 第93-106页 |
| 5.1 引言 | 第93-94页 |
| 5.2 雷达目标HRRP姿态敏感性分析 | 第94-97页 |
| 5.3 第一种基于灰色关联度的自适应角域划分的雷达自动目标识别方法 | 第97-101页 |
| 5.3.1 理论模型 | 第97-98页 |
| 5.3.2 基于灰色关联度的自适应角域划分的雷达自动目标识别方法 | 第98-99页 |
| 5.3.3 仿真结果与分析 | 第99-101页 |
| 5.4 第二种基于灰色关联度的自适应角域划分的雷达自动目标识别方法 | 第101-105页 |
| 5.4.1 理论模型 | 第101-102页 |
| 5.4.2 基于灰色关联度的自适应角域划分的雷达自动目标识别方法 | 第102-103页 |
| 5.4.3 仿真结果与分析 | 第103-105页 |
| 5.5 本章小结 | 第105-106页 |
| 第六章 基于最大间隔核优化的雷达自动目标识别 | 第106-120页 |
| 6.1 引言 | 第106-107页 |
| 6.2 SVM | 第107-113页 |
| 6.2.1 统计学习理论 | 第107-111页 |
| 6.2.2 SVM | 第111-113页 |
| 6.3 数据依赖核函数 | 第113-115页 |
| 6.3.1 数据依赖核函数 | 第113-114页 |
| 6.3.2 数据依赖核函数的优化 | 第114-115页 |
| 6.4 基于最大间隔核优化的雷达自动目标识别方法 | 第115-119页 |
| 6.4.1 理论模型 | 第115-116页 |
| 6.4.2 基于最大间隔核优化的雷达自动目标识别方法 | 第116-117页 |
| 6.4.3 仿真结果与分析 | 第117-119页 |
| 6.5 本章小结 | 第119-120页 |
| 第七章 总结与展望 | 第120-124页 |
| 7.1 总结 | 第120-122页 |
| 7.2 展望 | 第122-124页 |
| 参考文献 | 第124-134页 |
| 致谢 | 第134-135页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第135-136页 |
