摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6页 |
符号对照表 | 第10-11页 |
缩略语对照表 | 第11-14页 |
第一章 绪论 | 第14-22页 |
1.1 研究背景及意义 | 第14-18页 |
1.1.1 雷达的任务 | 第14页 |
1.1.2 雷达目标检测算法的研究背景和意义 | 第14-18页 |
1.2 自适应检测算法的国内外研究进展 | 第18-19页 |
1.3 本文内容安排 | 第19-22页 |
第二章 雷达杂波数据的统计分析 | 第22-42页 |
2.1 引言 | 第22页 |
2.2 杂波的幅度特性 | 第22-31页 |
2.3 杂波协方差矩阵的结构特性 | 第31-41页 |
2.3.1 感知杂波的谱对称性 | 第31-38页 |
2.3.2 感知杂波协方差矩阵的中央共轭对称性 | 第38-41页 |
2.4 本章小结 | 第41-42页 |
第三章 基于杂波协方差矩阵结构信息的自适应检测方法 | 第42-52页 |
3.1 引言 | 第42页 |
3.2 问题阐述 | 第42-43页 |
3.3 基于协方差矩阵结构的检测方法 | 第43-46页 |
3.3.1 利用杂波的谱对称结构 | 第43-44页 |
3.3.2 利用杂波协方差矩阵的中央共轭对称性 | 第44-45页 |
3.3.3 结合谱对称性和中央共轭对称性 | 第45-46页 |
3.4 仿真实验 | 第46-50页 |
3.4.1 改进?R的检测性能 | 第46-47页 |
3.4.2 改进?R的虚警分布 | 第47-50页 |
3.5 本章小结 | 第50-52页 |
第四章 基于伽玛纹理复合高斯杂波环境下利用中央共轭对称结构的分布式目标检测方法 | 第52-70页 |
4.1 引言 | 第52-53页 |
4.2 问题阐述 | 第53-55页 |
4.3 检测结构 | 第55-59页 |
4.3.1 Rao检测器 | 第55-58页 |
4.3.2 Wald检测器 | 第58-59页 |
4.3.3 GLRT检测器 | 第59页 |
4.4 对于R的CFAR特性 | 第59-60页 |
4.5 实验结果与分析 | 第60-66页 |
4.6 本章小结 | 第66-70页 |
第五章 结束语 | 第70-72页 |
5.1 论文内容总结 | 第70-71页 |
5.2 工作展望 | 第71-72页 |
附录A 实矩阵的MLE | 第72-74页 |
附录B 纹理分量的MAP估计 | 第74-76页 |
参考文献 | 第76-84页 |
致谢 | 第84-86页 |
作者简介 | 第86-87页 |