知识辅助的SAR图像目标特性分析与识别研究
| 摘要 | 第1-12页 |
| Abstract | 第12-14页 |
| 缩略语 | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-30页 |
| ·研究背景及意义 | 第16-17页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第17-27页 |
| ·SAR ATR | 第17-21页 |
| ·目标特性描述 | 第21-25页 |
| ·上下文的利用 | 第25-26页 |
| ·存在的问题 | 第26-27页 |
| ·论文的主要内容及组织结构 | 第27-30页 |
| 第二章 SAR 图像目标识别中知识表示 | 第30-46页 |
| ·SAR 图像目标识别中知识构成 | 第30-32页 |
| ·知识的基本含义 | 第30-31页 |
| ·SAR 图像目标识别中知识的层次结构 | 第31-32页 |
| ·结构模型知识 | 第32-39页 |
| ·散射中心模型 | 第32-34页 |
| ·结构模型知识的表示和匹配 | 第34-39页 |
| ·上下文知识的表示 | 第39-45页 |
| ·上下文知识的不确定性 | 第39页 |
| ·不确定性知识的表示和处理 | 第39-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第三章 高分辨雷达目标一维结构模型描述 | 第46-65页 |
| ·概述 | 第46-47页 |
| ·GTD 模型的系统函数分析 | 第47-48页 |
| ·GTD 模型 | 第47页 |
| ·GTD 模型的系统函数 | 第47-48页 |
| ·子空间型方法的适用性分析 | 第48-52页 |
| ·DE 模型参数的子空间型方法求解 | 第49-50页 |
| ·GTD 模型的近似秩分析 | 第50-52页 |
| ·基于正交投影的GTD 模型参数估计 | 第52-63页 |
| ·基于信号子空间的位置参数估计 | 第52-54页 |
| ·类型和复幅度参数估计 | 第54-55页 |
| ·算法流程 | 第55-56页 |
| ·性能分析 | 第56-60页 |
| ·与DE 模型的性能比较 | 第60-63页 |
| ·小结 | 第63-65页 |
| 第四章 SAR 图像目标二维结构模型描述 | 第65-101页 |
| ·概述 | 第65-66页 |
| ·属性散射中心模型及参数提取 | 第66-71页 |
| ·属性散射中心模型 | 第66-67页 |
| ·基于图像域的属性散射中心参数估计 | 第67-71页 |
| ·基于图像域的属性散射中心分析 | 第71-79页 |
| ·图像域属性散射中心模型 | 第72-73页 |
| ·图像域局域式散射中心 | 第73-74页 |
| ·图像域展布式散射中心 | 第74-79页 |
| ·基于方位特性表征的属性散射中心类型判断 | 第79-90页 |
| ·散射点方位特性表征 | 第80-82页 |
| ·散射点方位特性求解 | 第82-86页 |
| ·散射中心类型判断 | 第86-88页 |
| ·实验及结果分析 | 第88-90页 |
| ·基于图像域稀疏先验的散射特征增强 | 第90-100页 |
| ·基于l_k 范数的SAR 复图像域正则化方法 | 第91-92页 |
| ·迭代表达式的极限分析及超分辨解释 | 第92-95页 |
| ·基于变参数的改进正则化方法 | 第95-96页 |
| ·实验及结果分析 | 第96-100页 |
| ·小结 | 第100-101页 |
| 第五章 知识辅助的SAR 图像目标识别 | 第101-120页 |
| ·概述 | 第101-102页 |
| ·结构模型知识辅助的SAR 图像目标识别 | 第102-113页 |
| ·结构模型知识辅助的层次化识别 | 第102-103页 |
| ·特定结构知识 | 第103-104页 |
| ·基于主散射中心结构的匹配识别 | 第104-113页 |
| ·上下文知识辅助的SAR 图像目标识别 | 第113-119页 |
| ·上下文知识 | 第113页 |
| ·上下文知识辅助的目标识别模型 | 第113-117页 |
| ·仿真分析 | 第117-119页 |
| ·小结 | 第119-120页 |
| 第六章 结束语 | 第120-123页 |
| ·论文的主要研究成果 | 第120-121页 |
| ·后续工作展望 | 第121-123页 |
| 致谢 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-140页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第140页 |
