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基于分形和多重分形的海面微弱目标检测方法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
符号对照表第13-14页
缩略语对照表第14-18页
第一章 绪论第18-30页
    1.1 研究背景与意义第18-20页
    1.2 国内外研究现状第20-26页
        1.2.1 分形方法研究现状第20-23页
        1.2.2 多重分形方法研究现状第23-26页
    1.3 论文的主要研究内容第26-30页
第二章 分形理论基础第30-40页
    2.1 分形的基本理论第30-33页
        2.1.1 分形的引入第30-32页
        2.1.2 分形的定义第32页
        2.1.3 自相似性第32-33页
    2.2 分形维数第33-36页
        2.2.1 Hausdorff测度与维数第33-35页
        2.2.2 盒维数第35-36页
    2.3 多重分形的基本理论第36-38页
        2.3.1 多重分形奇异谱第36-37页
        2.3.2 扩展分形维数第37-38页
    2.4 本章小结第38-40页
第三章 基于AR谱分形的微弱目标检测算法第40-56页
    3.1 引言第40页
    3.2 海杂波AR谱分形特性第40-44页
        3.2.1 功率谱分形的理论基础第40-42页
        3.2.2 AR谱估计法第42-43页
        3.2.3 AR谱分形判定第43-44页
    3.3 AR谱Hurst指数检测方法第44-46页
        3.3.1 检测算法第44-45页
        3.3.2 检测方案第45-46页
    3.4 仿真结果与分析第46-55页
        3.4.1 海杂波AR谱分形特性判定结果第46-48页
        3.4.2 海杂波AR谱Hurst指数计算结果及参数分析第48-53页
        3.4.3 检测性能分析第53-55页
    3.5 本章小结第55-56页
第四章 基于局部多重分形谱的微弱目标检测算法第56-74页
    4.1 引言第56-57页
    4.2 海杂波多重分形特性第57-59页
        4.2.1 多重分形的判定第57-58页
        4.2.2 局部多重分形谱第58-59页
    4.3 LMSS目标检测算法第59-63页
        4.3.1 检测算法第59-62页
        4.3.2 检测方案第62-63页
    4.4 仿真结果与分析第63-72页
        4.4.1 海杂波多重分形特性处理结果第63-68页
        4.4.2 局部多重分形谱处理结果第68-69页
        4.4.3 LMSS处理结果及参数分析第69-71页
        4.4.4 性能分析第71-72页
    4.5 本章小结第72-74页
第五章 基于AR谱多重分形的微弱目标检测算法第74-88页
    5.1 引言第74-75页
    5.2 海杂波AR谱多重分形特性第75-77页
        5.2.1 AR谱多重分形判定第75-76页
        5.2.2 AR谱广义Hurst指数第76-77页
    5.3 AR谱广义Hurst指数检测算法第77-80页
        5.3.1 检测算法第77-79页
        5.3.2 检测方案第79-80页
    5.4 仿真结果与分析第80-86页
        5.4.1 海杂波AR谱多重分形处理结果第80-82页
        5.4.2 AR谱广义Hurst指数结果第82-83页
        5.4.3 参数分析第83-86页
        5.4.4 检测性能分析第86页
    5.5 本章小结第86-88页
第六章 基于AR谱扩展分形的微弱目标检测算法第88-102页
    6.1 引言第88-89页
    6.2 海杂波AR谱扩展分形特性第89-90页
        6.2.1 扩展自相似性第89页
        6.2.2 AR谱多尺度Hurst指数第89-90页
    6.3 AR谱多尺度Hurst指数检测算法第90-93页
        6.3.1 检测算法第90-92页
        6.3.2 检测方案第92-93页
    6.4 仿真结果与分析第93-100页
        6.4.1 海杂波AR谱扩展分形处理结果第93-94页
        6.4.2 AR谱多尺度Hurst指数计算结果第94-95页
        6.4.3 参数分析第95-99页
        6.4.4 检测性能分析第99-100页
    6.5 本章小结第100-102页
第七章 总结与展望第102-106页
    7.1 研究工作总结第102-103页
    7.2 研究展望第103-106页
参考文献第106-118页
致谢第118-120页
作者简介第120-121页

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