窄带雷达飞机目标特征提取与分类器设计研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 雷达自动目标识别综述 | 第14-16页 |
| 1.2 微多普勒效应研究现状 | 第16页 |
| 1.3 飞机目标分类中微多普勒效应的研究 | 第16-17页 |
| 1.3.1 窄带雷达飞机目标分类的研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.3.2 窄带雷达飞机目标分类的研究现状及问题 | 第17页 |
| 1.4 研究内容安排 | 第17-20页 |
| 第二章 旋翼回波建模及微动特性分析 | 第20-34页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 旋翼参数模型建立 | 第20-30页 |
| 2.2.1 理想旋翼参数模型 | 第20-24页 |
| 2.2.2 旋翼桨叶角及姿态参数对模型的影响 | 第24-27页 |
| 2.2.3 雷达参数对模型的影响 | 第27-28页 |
| 2.2.4 雷达天线方向图的影响 | 第28-30页 |
| 2.3 旋翼回波信号分析 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小节 | 第32-34页 |
| 第三章 基于CLMD分解的飞机分类方法 | 第34-50页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 飞机目标分类流程 | 第34-35页 |
| 3.3 局部均值分解 | 第35-39页 |
| 3.3.1 局部均值分解简介 | 第35-38页 |
| 3.3.2 飞机实测数据的CLMD分解结果 | 第38-39页 |
| 3.4 基于局部均值分解的飞机目标分类 | 第39-48页 |
| 3.4.1 基于CLMD的特征提取 | 第39-40页 |
| 3.4.2 特征归一化 | 第40-41页 |
| 3.4.3 支持向量机分类器 | 第41-44页 |
| 3.4.4 实验结果与分析 | 第44-48页 |
| 3.5 本章小节 | 第48-50页 |
| 第四章 随机森林分类器与特征选择 | 第50-70页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 随机森林分类器 | 第50-56页 |
| 4.2.1 随机森林分类器的建立 | 第50-53页 |
| 4.2.2 分类器性能比较 | 第53-56页 |
| 4.3 基于随机森林分类器的特征选择 | 第56-66页 |
| 4.3.1 特征选择的意义及现有方法 | 第56-58页 |
| 4.3.2 常用特征提取方法 | 第58-61页 |
| 4.3.3 基于随机森林的特征重要性评价 | 第61-62页 |
| 4.3.4 实验分析 | 第62-66页 |
| 4.4 基于随机森林分类器的最佳特征集选择 | 第66-68页 |
| 4.4.1 最佳特征集选择方法 | 第66-67页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第67-68页 |
| 4.5 本章小节 | 第68-70页 |
| 第五章 总结展望 | 第70-72页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第70-71页 |
| 5.2 工作展望 | 第71-72页 |
| 附录 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 作者简介 | 第80-81页 |
