| 摘要 | 第12-14页 |
| ABSTRACT | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第16-31页 |
| 1.1 课题的背景与意义 | 第16-17页 |
| 1.2 雷达杂波模型研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3 雷达杂波模拟的研究现状 | 第20-22页 |
| 1.4 雷达扩展目标检测的研究现状 | 第22-26页 |
| 1.4.1 距离扩展目标检测 | 第22-25页 |
| 1.4.2 SAR扩展目标检测 | 第25-26页 |
| 1.5 论文的主要工作与创新点 | 第26-31页 |
| 1.5.1 论文的主要工作 | 第26-29页 |
| 1.5.2 主要创新点 | 第29-31页 |
| 第二章 雷达杂波模型 | 第31-43页 |
| 2.1 引言 | 第31-32页 |
| 2.2 典型的杂波模型 | 第32-40页 |
| 2.2.1 高斯模型 | 第32-33页 |
| 2.2.2 经验模型 | 第33页 |
| 2.2.3 乘积模型 | 第33-40页 |
| 2.2.4 其它模型 | 第40页 |
| 2.3 杂波模型的选择准则 | 第40-42页 |
| 2.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 大拖尾杂波模型参数估计方法 | 第43-69页 |
| 3.1 引言 | 第43-44页 |
| 3.2 常用的参数估计方法 | 第44-47页 |
| 3.2.1 最大似然估计方法 | 第44页 |
| 3.2.2 矩估计法 | 第44-45页 |
| 3.2.3 基于第二类累积量的估计方法 | 第45-46页 |
| 3.2.4 半经验估计法 | 第46-47页 |
| 3.3 基于粒子群优化算法的参数估计方法 | 第47-51页 |
| 3.3.1 粒子群优化算法 | 第47-48页 |
| 3.3.2 基于粒子群优化的参数估计方法 | 第48-49页 |
| 3.3.3 参数估计精度影响因素 | 第49-51页 |
| 3.4 数值仿真 | 第51-67页 |
| 3.4.1 KK分布参数估计 | 第51-55页 |
| 3.4.2 G~0分布参数估计 | 第55-67页 |
| 3.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第四章 二维相关的大拖尾分布雷达杂波仿真 | 第69-91页 |
| 4.1 引言 | 第69-70页 |
| 4.2 基于MNLT的仿真方法 | 第70-77页 |
| 4.2.1 无记忆非线性变换 | 第70-72页 |
| 4.2.2 MNLT输入与输出的相关函数映射 | 第72-75页 |
| 4.2.3 二维相关高斯随机过程的生成 | 第75-77页 |
| 4.2.4 算法流程 | 第77页 |
| 4.3 基于SIRP的仿真方法 | 第77-84页 |
| 4.3.1 SIRP的定义与特性 | 第77-79页 |
| 4.3.2 特征概率密度函数 | 第79-83页 |
| 4.3.3 算法流程 | 第83-84页 |
| 4.4 数值仿真 | 第84-90页 |
| 4.4.1 基于MNLT法的二维相关雷达杂波仿真 | 第84-88页 |
| 4.4.2 基于SIRP法的二维相关雷达杂波仿真 | 第88-90页 |
| 4.5 本章小结 | 第90-91页 |
| 第五章 基于一维距离像的扩展目标检测 | 第91-113页 |
| 5.1 引言 | 第91-92页 |
| 5.2 检测问题描述 | 第92-97页 |
| 5.2.1 杂波协方差估计 | 第93-95页 |
| 5.2.2 有效距离单元筛选 | 第95-97页 |
| 5.3 基于KK分布杂波模型的扩展目标检测算法 | 第97-100页 |
| 5.3.1 最优检测器 | 第98页 |
| 5.3.2 GLRT检测器 | 第98-99页 |
| 5.3.3 OS-GLRT检测器 | 第99-100页 |
| 5.4 基于G~0分布的杂波模型的扩展目标检测算法 | 第100-103页 |
| 5.4.1 最优检测器 | 第102页 |
| 5.4.2 GLRT检测器 | 第102-103页 |
| 5.4.3 OS-GLRT检测器 | 第103页 |
| 5.5 数值仿真 | 第103-112页 |
| 5.5.1 基于KK分布杂波模型的仿真实验 | 第104-108页 |
| 5.5.2 基于G~0分布杂波模型的仿真实验 | 第108-112页 |
| 5.6 本章小结 | 第112-113页 |
| 第六章 基于SAR图像的扩展目标检测 | 第113-132页 |
| 6.1 引言 | 第113页 |
| 6.2 SAR图像目标检测算法分类 | 第113-116页 |
| 6.2.1 基于对比度的检测算法 | 第114-115页 |
| 6.2.2 基于图像幅度其它的特征的检测算法 | 第115-116页 |
| 6.2.3 基于复图像特征的目标检测算法 | 第116页 |
| 6.3 CFAR检测算法概述 | 第116-120页 |
| 6.3.1 基于不同背景统计分布模型的CFAR检测 | 第118-119页 |
| 6.3.2 CFAR检测器 | 第119-120页 |
| 6.3.3 快速CFAR算法 | 第120页 |
| 6.4 基于KK分布的SAR图像目标检测 | 第120-124页 |
| 6.5 数值仿真 | 第124-130页 |
| 6.5.1 对比实验一 | 第125-129页 |
| 6.5.2 对比试验二 | 第129-130页 |
| 6.6 本章小结 | 第130-132页 |
| 第七章 结束语 | 第132-134页 |
| 7.1 工作总结 | 第132-133页 |
| 7.2 工作展望 | 第133-134页 |
| 致谢 | 第134-136页 |
| 参考文献 | 第136-151页 |
| 作者在攻博期间取得的学术成果 | 第151-152页 |