| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.2 论文研究内容 | 第9-10页 |
| 第二章 海杂波的混沌理论分析 | 第10-24页 |
| 2.1 引言 | 第10-11页 |
| 2.2 混沌的定义和基本特征 | 第11-13页 |
| 2.3 混沌吸引子 | 第13-16页 |
| 2.3.1 吸引子的概念 | 第13-14页 |
| 2.3.2 常见的混沌吸引子模型 | 第14-16页 |
| 2.4 相空间重构参数算法研究 | 第16-23页 |
| 2.4.1 嵌入维数的计算方法 | 第17-19页 |
| 2.4.2 重构时延的计算方法 | 第19-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于选择性支持向量机集成的海杂波背景下微弱目标检测 | 第24-39页 |
| 3.1 选择性集成学习概念 | 第24-25页 |
| 3.2 选择性支持向量机集成学习 | 第25-28页 |
| 3.3 混沌背景中微弱信号检测的选择性支持向量机集成方法 | 第28-32页 |
| 3.3.1 瞬态信号的检测 | 第28-30页 |
| 3.3.2 周期信号的检测 | 第30-32页 |
| 3.4 雷达和数据介绍 | 第32-34页 |
| 3.5 海杂波背景下微弱目标检测 | 第34-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于分形差量的海杂波背景下微弱目标检测 | 第39-53页 |
| 4.1 分形特征提取 | 第39-46页 |
| 4.1.0 非加性回波模型 | 第39-40页 |
| 4.1.1 分形布朗运动 | 第40-42页 |
| 4.1.2 基于多重分形去势波动分析法的分形特征提取 | 第42-46页 |
| 4.2 特征联合检测方法 | 第46-49页 |
| 4.2.1 确定判别区域 | 第47-48页 |
| 4.2.2 判别准则 | 第48-49页 |
| 4.3 实验结果 | 第49-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-56页 |
| 5.1 总结 | 第53-54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第61页 |
| 攻读硕士学位期间参与项目情况 | 第61页 |
