| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 认知雷达研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 认知雷达概念形成过和及研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文内容及章节安排 | 第10-12页 |
| 第二章 认知雷达系统基本理论 | 第12-32页 |
| 2.1 认知雷达基本概念 | 第12页 |
| 2.2 传统雷达与认知雷达 | 第12-14页 |
| 2.2.1 传统雷达 | 第12-13页 |
| 2.2.2 认知雷达 | 第13页 |
| 2.2.3 感知—行动循环(Perception-Action Cycle) | 第13-14页 |
| 2.3 雷达信号的基带模型 | 第14-16页 |
| 2.3.1 发射信号和回波信号的基带模型 | 第14页 |
| 2.3.2 匹配滤波器组和包络检波器 | 第14-15页 |
| 2.3.3 测量噪声的统计学特征 | 第15-16页 |
| 2.4 接收机端对环境的感知 | 第16-23页 |
| 2.4.1 贝叶斯滤波器 | 第17-19页 |
| 2.4.2 近似贝叶斯滤波器 | 第19页 |
| 2.4.3 扩展卡尔曼滤波器 | 第19-21页 |
| 2.4.4 容积卡尔曼滤波 | 第21-23页 |
| 2.5 接收机到发射机的信息反馈 | 第23-24页 |
| 2.6 发射机端的最优波形控制 | 第24-27页 |
| 2.6.1 代价函数的确定 | 第24-26页 |
| 2.6.2 波形库的建立和最优波形选择 | 第26-27页 |
| 2.7 认知雷达的信息流图 | 第27-28页 |
| 2.8 仿真实验及结果 | 第28-30页 |
| 2.8.1 状态模型的建立 | 第28-29页 |
| 2.8.2 实验配置 | 第29页 |
| 2.8.3 性能评价指标 | 第29-30页 |
| 2.8.4 仿真结果 | 第30页 |
| 2.9 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于多步预测的波形滚动优化算法 | 第32-49页 |
| 3.1 基于卡尔曼滤波理论的状态多步预测 | 第32-34页 |
| 3.1.1 多步预测的递推表示 | 第33-34页 |
| 3.2 动态规划理论 | 第34-41页 |
| 3.2.1 马尔科夫决策过程 | 第34-36页 |
| 3.2.2 贝尔曼最优原理 | 第36页 |
| 3.2.3 动态规划算法 | 第36-38页 |
| 3.2.4 策略迭代（policy iteration） | 第38-39页 |
| 3.2.5 价值迭代（value iteration) | 第39-40页 |
| 3.2.6 对不完整状态信息的处理 | 第40-41页 |
| 3.3 基于动态规划的波形多步优化 | 第41-43页 |
| 3.3.1 波形多步优化问题的贝尔曼方程 | 第41-42页 |
| 3.3.2 代价函数（cost-to-go function）的近似计算 | 第42-43页 |
| 3.4 仿真试验及结论 | 第43-47页 |
| 3.4.1 再入弹道问题 | 第43-45页 |
| 3.4.2 雷达仿真环境配置 | 第45-46页 |
| 3.4.3 仿真结果及结论 | 第46-47页 |
| 3.5 本章小节 | 第47-49页 |
| 第四章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 4.1 本文总结 | 第49页 |
| 4.2 今后的研究方向 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 在学期间的研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
