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基于微多普勒特性的警戒雷达目标分类技术研究

摘要第9-10页
ABSTRACT第10页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 课题研究背景及意义第11-13页
    1.2 研究和发展现状第13-19页
        1.2.1 目标微多普勒特性分析第13-14页
        1.2.2 时频分析方法的改进与微多普勒信号的分离第14-15页
        1.2.3 提取信号特征并完成目标分类第15-19页
    1.3 论文主要工作及内容安排第19-21页
第二章 目标雷达回波微多普勒特性分析及分离第21-35页
    2.1 引言第21页
    2.2 运动目标雷达回波微多普勒效应第21-26页
        2.2.1 微多普勒运动与微多普勒效应第21-24页
        2.2.2 目标主体运动对多普勒频率的影响第24-26页
    2.3 微多普勒信号与主体回波分离方法第26-30页
        2.3.1 CLEAN算法简介第26-28页
        2.3.2 L-statistics算法简介第28-30页
    2.4 结合CLEAN和L-statistics算法的滤除目标主体回波方法第30-34页
        2.4.1 利用局部多项式傅里叶变换(LPFT)补偿径向速度变化第30页
        2.4.2 利用L-statistics算法估计LPFT中的参数第30-32页
        2.4.3 利用CLEAN方法分离微动信号中的主体回波分量第32页
        2.4.4 结合CLEAN和L-statistics算法的仿真分析第32-34页
    2.5 小结第34-35页
第三章 利用编辑距离搜索微多普勒周期第35-53页
    3.1 引言第35页
    3.2 改进NGLD并计算信号间的距离第35-41页
        3.2.1 L1范数对载频的敏感性分析第35-37页
        3.2.2 字符串匹配中的编辑距离第37-40页
        3.2.3 改进NGLD并计算信号间距离第40-41页
    3.3 对改进NGLD方法的验证第41-46页
        3.3.1 标准广义编辑距离应用于信号处理的验证第41-44页
        3.3.2 广义编辑距离用于信号处理时的性质第44-46页
    3.4 利用广义标准编辑距离搜索微动信号周期第46-52页
        3.4.1 简介一次微多普勒信号周期搜索的过程第46-48页
        3.4.2 利用NGLD搜索直升机螺旋桨模型回波的微多普勒周期第48-50页
        3.4.3 对比NGLD方法与时频法和包络法的周期搜索效果第50-52页
    3.5 小结第52-53页
第四章 利用分布特性完成微多普勒信号的分类第53-67页
    4.1 引言第53页
    4.2 雷达回波统计分布特性分析第53-61页
        4.2.1 实验系统及两类目标介绍第53-56页
        4.2.2 雷达回波目标特性分析第56-61页
    4.3 利用Adaboost分类器实现目标分类第61-65页
        4.3.1 Adaboost分类器简介与原理第62-63页
        4.3.2 利用Adaboost分类器完成对目标的分类第63-65页
    4.4 小结第65-67页
第五章 结束语第67-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-77页
作者在学期间取得的学术成果第77页

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