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海面弱目标最优相干和联合特征检测方法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
符号对照表第13-15页
缩略语对照表第15-20页
第一章 绪论第20-34页
    1.1 研究背景和意义第20-26页
        1.1.2 海杂波物理散射机理第22-23页
        1.1.3 海杂波统计特性第23-26页
    1.2 海面目标检测研究现状第26-28页
        1.2.1 非相干和相干统计检测方法第26-27页
        1.2.2 基于海杂波非线性建模的检测方法第27-28页
        1.2.3 基于多特征联合的检测方法第28页
    1.3 复合高斯杂波下最优相干检测第28-30页
    1.4 论文的主要工作和内容安排第30-34页
第二章 均匀K-分布杂波下最优相干检测方法第34-50页
    2.1 引言第34-35页
    2.2 均匀K-分布杂波背景下的最优相干检测第35-39页
        2.2.1 Hom-OKD的检测结构第35-38页
        2.2.2 Hom-OKD的恒虚警特性第38-39页
    2.3 自适应Hom-OKD第39-43页
    2.4 实验结果和性能评估第43-48页
    2.5 本章小结第48-50页
第三章 基于复合高斯杂波纹理结构的相干检测方法第50-64页
    3.1 引言第50-51页
    3.2 基于纹理结构的相干检测器第51-54页
        3.2.1 逆伽马纹理第52-53页
        3.2.2 逆高斯纹理第53-54页
    3.3 自适应检测器和纹理结构第54-58页
        3.3.1 基于纹理结构的自适应相干检测器第54-56页
        3.3.2 纹理结构特性第56-58页
    3.4 检测性能对比和分析第58-62页
    3.5 本章小节第62-64页
第四章 基于收益参考粒子滤波的海面低速漂浮小目标检测方法第64-86页
    4.1 引言第64-65页
    4.2 PW-LFM和PW-SIRV模型下组合GLRT检测器第65-70页
        4.2.1 长时观测下的检测问题描述第65-67页
        4.2.2 PW-LFM信号模型和PW-SIRV杂波模型第67-68页
        4.2.3 逆伽马纹理下组合GLRT检测器第68-70页
    4.3 基于前-后向收益参考粒子滤波的状态估计方法第70-76页
        4.3.1 前-后向状态空间模型第70-71页
        4.3.2 前-后向收益参考粒子滤波算法第71-75页
        4.3.3 基于FB-IRPF的组合GLRT检测方法第75-76页
    4.4 实验结果和性能评估第76-83页
        4.4.1 实测数据说明第76-77页
        4.4.2 检测性能比较和分析第77-81页
        4.4.3 累积时间和粒子数目的影响第81-83页
    4.5 本章小结第83-86页
第五章 基于时频特征空间中单分类器的海面漂浮小目标检测方法第86-114页
    5.1 引言第86-87页
    5.2 基于归一化时频分布的特征提取第87-96页
        5.2.1 海面漂浮小目标检测问题第87-90页
        5.2.2 海杂波归一化时频分布第90-93页
        5.2.3 时频特征提取第93-96页
    5.3 三维特征空间中的单分类器第96-101页
        5.3.1 单分类器设计问题第96-98页
        5.3.2 基于时频三特征的特征检测器第98-101页
    5.4 实验结果和性能分析第101-111页
        5.4.1 实测海杂波数据介绍第101-104页
        5.4.2 特征空间中的可分性度量第104-105页
        5.4.3 检测性能比较第105-111页
    5.5 本章小节第111-114页
第六章 海尖峰抑制和多帧联合小目标检测方法第114-134页
    6.1 引言第114-115页
    6.2 海尖峰特性和仿真模型第115-120页
        6.2.1 海尖峰特性分析第115-117页
        6.2.2 海尖峰虚警产生条件第117-118页
        6.2.3 海尖峰仿真模型第118-120页
    6.3 基于多普勒引导的多帧联合检测方法第120-126页
        6.3.1 多普勒信息获取第121-122页
        6.3.2 多帧联合累积第122-126页
    6.4 实验结果和性能对比第126-133页
    6.5 本章小结第133-134页
第七章 总结与展望第134-138页
    7.1 工作总结第134-136页
    7.2 工作展望第136-138页
附录第138-140页
参考文献第140-152页
致谢第152-154页
作者简介第154-157页

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