| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-28页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-25页 |
| 1.2.1 认知雷达 | 第17-20页 |
| 1.2.2 认知雷达面向复杂任务场景的抗干扰探测技术 | 第20-21页 |
| 1.2.3 认知雷达面向敌对动目标的抗干扰抗截获探测技术 | 第21-23页 |
| 1.2.4 认知雷达面向机动目标跟踪的探测技术 | 第23-24页 |
| 1.2.5 研究现状小结 | 第24-25页 |
| 1.3 论文内容的组织和安排 | 第25-28页 |
| 第2章 数学基础与算法框架 | 第28-46页 |
| 2.1 预备数学知识 | 第28-32页 |
| 2.1.1 符号定义 | 第28-29页 |
| 2.1.2 运算符数学性质说明 | 第29-32页 |
| 2.2 基本波形 | 第32-36页 |
| 2.2.1 相位编码波形 | 第32-34页 |
| 2.2.2 线性调频波形 | 第34-36页 |
| 2.3 数学问题求解的基本算法 | 第36-45页 |
| 2.3.1 梯度类优化求解算法 | 第36-38页 |
| 2.3.2 交替投影类迭代求解算法 | 第38-40页 |
| 2.3.3 Majorization-Minimization算法 | 第40-43页 |
| 2.3.4 多模型交互类算法 | 第43-45页 |
| 2.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第3章 面向静目标探测的认知抗干扰波形设计 | 第46-83页 |
| 3.1 认知雷达抑制旁瓣遮蔽波形设计 | 第46-58页 |
| 3.1.1 旁瓣遮蔽问题描述与分析 | 第46-48页 |
| 3.1.2 抑制强散射体旁瓣遮蔽的目标函数构建 | 第48-49页 |
| 3.1.3 抑制旁瓣遮蔽干扰的波形设计算法 | 第49-55页 |
| 3.1.4 算法小结 | 第55页 |
| 3.1.5 数值仿真与算法性能分析 | 第55-58页 |
| 3.2 认知雷达抗有源干扰探测波形设计 | 第58-68页 |
| 3.2.1 波形抗频域有源干扰问题描述与分析 | 第58-59页 |
| 3.2.2 抗频域有源干扰的目标函数构建 | 第59-61页 |
| 3.2.3 抗频域有源干扰的波形设计算法 | 第61-62页 |
| 3.2.4 联合抑制旁瓣遮蔽及有源干扰的波形设计算法 | 第62-64页 |
| 3.2.5 算法小结 | 第64页 |
| 3.2.6 数值仿真与算法性能分析 | 第64-68页 |
| 3.3 认知雷达抗波形互扰探测波形设计 | 第68-82页 |
| 3.3.1 波形互扰问题描述与分析 | 第68-69页 |
| 3.3.2 抗波形互扰的目标函数构建 | 第69-72页 |
| 3.3.3 抗波形互扰的波形设计算法 | 第72-74页 |
| 3.3.4 联合抗波形互扰及有源干扰的波形设计算法 | 第74-76页 |
| 3.3.5 算法小结 | 第76-77页 |
| 3.3.6 数值仿真与算法性能分析 | 第77-82页 |
| 3.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 第4章 面向动目标探测的认知复合波形设计 | 第83-119页 |
| 4.1 基于数学特性逼近的波形设计 | 第83-87页 |
| 4.1.1 基于修正初始化的波形设计算法 | 第83-85页 |
| 4.1.2 算法小结 | 第85页 |
| 4.1.3 数值仿真与分析 | 第85-87页 |
| 4.2 认知复合波形建模与分析 | 第87-90页 |
| 4.2.1 恒模机制下的线性调频-噪声复合波形建模 | 第88页 |
| 4.2.2 线性调频-噪声复合波形特性分析 | 第88-90页 |
| 4.3 低距离旁瓣认知复合波形设计 | 第90-108页 |
| 4.3.1 低旁瓣认知复合波形设计问题分析 | 第91页 |
| 4.3.2 旁瓣区间多等级抑制的目标函数构建 | 第91-96页 |
| 4.3.3 认知多等级复合波形优化设计算法 | 第96-99页 |
| 4.3.4 算法小结 | 第99-100页 |
| 4.3.5 数值仿真与分析 | 第100-108页 |
| 4.4 特定模糊图区间优化的认知复合波形设计 | 第108-118页 |
| 4.4.1 模糊图优化问题的描述与分析 | 第108-110页 |
| 4.4.2 基于Majorization-Minimization的目标函数构建 | 第110-113页 |
| 4.4.3 基于相位修正Majorization-Minimization的波形设计算法 | 第113-115页 |
| 4.4.4 算法小结 | 第115页 |
| 4.4.5 数值仿真与分析 | 第115-118页 |
| 4.5 本章小结 | 第118-119页 |
| 第5章 面向机动目标跟踪的信息融合认知波形设计 | 第119-146页 |
| 5.1 机动目标认知跟踪波形设计问题分析 | 第119-121页 |
| 5.1.1 联合接收端与发射端的反馈实现 | 第119-120页 |
| 5.1.2 多模型状态融合提升跟踪性能 | 第120-121页 |
| 5.1.3 观测数据融合提升跟踪性能 | 第121页 |
| 5.2 基于多模型状态融合的认知跟踪波形设计 | 第121-133页 |
| 5.2.1 矩阵加权多模型状态融合机制构建 | 第122-124页 |
| 5.2.2 基于状态融合信息的波形调整 | 第124-126页 |
| 5.2.3 矩阵加权多模型状态融合的跟踪波形设计算法 | 第126-127页 |
| 5.2.4 算法小结 | 第127-128页 |
| 5.2.5 数值仿真与分析 | 第128-133页 |
| 5.3 基于观测融合的认知跟踪波形设计 | 第133-144页 |
| 5.3.1 虚拟观测融合的卡尔曼预测滤波算法 | 第133-135页 |
| 5.3.2 观测融合与概率加权状态融合的波形设计算法 | 第135-138页 |
| 5.3.3 观测融合与矩阵加权状态融合的波形设计算法 | 第138-139页 |
| 5.3.4 算法小结 | 第139页 |
| 5.3.5 数值仿真与分析 | 第139-144页 |
| 5.4 本章小结 | 第144-146页 |
| 结论 | 第146-148页 |
| 参考文献 | 第148-157页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第157-160页 |
| 致谢 | 第160-161页 |
| 个人简历 | 第161页 |
