毫米波主被动复合近程探测目标识别方法研究

摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
1 绪论	第12-22页
·研究背景	第12-13页
·国内外研究现状及发展方向	第13-19页
·复合探测技术	第13-14页
·高距离分辨力技术	第14-15页
·智能信息处理技术	第15-18页
·信息融合技术	第18页
·数字信号处理技术	第18-19页
·论文的主要工作和创新	第19-22页
2 毫米波复合近程探测系统	第22-40页
·引言	第22页
·毫米波主动探测系统	第22-29页
·分辨率的基本概念	第22-24页
·作用距离分析	第24页
·毫米波近程高分辨力雷达	第24-29页
·毫米波被动探测系统	第29-34页
·物体的毫米波辐射特性	第29-31页
·毫米波辐射计	第31-32页
·被动探测输出信号模拟	第32-34页
·毫米波主被动复合探测系统	第34-39页
·毫米波主被动复合探测系统的分类	第35页
·工作原理	第35-36页
·系统兼容部件的参数选择	第36-39页
·本章小结	第39-40页
3 毫米波主动探测器的信号处理	第40-80页
·引言	第40页
·毫米波高分辨力信号成像	第40-59页
·线性调频信号	第41-44页
·脉间频率步进信号	第44-47页
·调频步进信号	第47-50页
·非线性调频信号	第50-59页
·基于稀疏分解的主动探测信号特征提取	第59-66页
·信号的稀疏分解	第59-64页
·基于优化的匹配追踪算法的特征提取	第64-66页
·主动探测信号的目标识别	第66-79页
·相关向量机的目标识别方法	第67-71页
·模糊相关向量机的目标识别方法	第71-76页
·毫米波主动探测目标识别实验及结果分析	第76-79页
·本章小结	第79-80页
4 毫米波被动探测器的信号处理	第80-98页
·引言	第80页
·基于稀疏分解的毫米波辐射计信号去噪	第80-84页
·基于匹配追踪的信号稀疏分解去噪方法	第80-81页
·匹配追踪停止迭代的条件确定	第81-82页
·实验步骤和结果分析	第82-84页
·毫米波辐射计目标信号特征提取	第84-88页
·时域特征	第84-85页
·信号特征提取的进一步探讨	第85-88页
·基于粗糙集和神经网络的毫米波辐射计目标识别	第88-97页
·粗糙集理论	第88-89页
·人工神经网络	第89-91页
·粗集理论与神经网络的结合	第91-92页
·基于粗神经网络的毫米波辐射计目标识别	第92-97页
·本章小结	第97-98页
5 毫米波主被动复合探测系统的信息融合	第98-112页
·引言	第98页
·信息融合理论	第98-102页
·信息融合的体系结构	第98-100页
·信息融合层次	第100页
·基于信息融合的目标识别	第100-101页
·目标识别融合算法	第101-102页
·毫米波主被动探测信号融合与目标识别	第102-110页
·基于模糊聚类的D-S证据理论	第102-105页
·模糊积分融合	第105-106页
·主被动复合探测信息空时融合系统结构	第106-109页
·实验结果与分析	第109-110页
·本章小结	第110-112页
6 毫米波主被动探测目标识别实现技术研究	第112-124页
·引言	第112页
·方案介绍	第112-113页
·基于FPGA和DSP的信号处理系统设计	第113-122页
·FPGA各模块设计	第113-117页
·DSP硬件配置	第117-119页
·系统的软硬件实现	第119-120页
·目标识别系统的信号完整性分析	第120-122页
·系统实验测试和结果	第122-123页
·本章小结	第123-124页
7 结束语	第124-126页
致谢	第126-128页
参考文献	第128-136页
附录	第136-137页