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超宽带合成孔径雷达浅埋目标特征获取技术研究

摘要第11-12页
Abstract第12-13页
第一章 绪论第14-28页
    1.1 课题研究背景与意义第14-17页
        1.1.1 超宽带SAR探测浅埋目标的兴起第14-16页
        1.1.2 超宽带SAR浅埋目标特征获取技术研究的意义第16-17页
    1.2 国内外研究现状第17-24页
        1.2.1 典型超宽带SAR浅埋目标探测系统第17-20页
        1.2.2 超宽带SAR特征获取技术研究现状第20-24页
    1.3 本文主要工作及内容安排第24-28页
        1.3.1 本文研究思路第24页
        1.3.2 本文结构安排第24-28页
第二章 基于有效特征空间的浅埋目标特征获取框架第28-49页
    2.1 引言第28页
    2.2 有效特征基本概念第28-31页
        2.2.1 特征的定义与作用第28-30页
        2.2.2 有效特征第30-31页
    2.3 超宽带SAR浅埋目标特征分析第31-40页
        2.3.1 浅埋目标电磁散射模型第31-37页
        2.3.2 浅埋目标散射特征第37-40页
    2.4 超宽带SAR浅埋目标有效特征空间与特征获取框架第40-48页
        2.4.1 超宽带SAR浅埋目标有效特征空间的定义第40-41页
        2.4.2 浅埋目标有效特征空间与超宽带SAR观测模型的关系第41-45页
        2.4.3 超宽带SAR浅埋目标特征获取框架第45-48页
    2.5 小结第48-49页
第三章 超宽带SAR浅埋目标预筛选特征提取第49-68页
    3.1 引言第49-50页
    3.2 对比度特征的提取第50-55页
        3.2.1 基于对比度特征的预筛选第50-52页
        3.2.2 对比度特征的快速提取第52-55页
        3.2.3 基于对比度特征的预筛选的特点分析第55页
    3.3 局部结构特征的提取第55-63页
        3.3.1 图像局部结构特征第55-59页
        3.3.2 基于局部结构特征的预筛选方法第59-63页
        3.3.3 基于局部结构特征的预筛选的特点分析第63页
    3.4 基于实测数据的预筛选特征提取方法性能对比第63-66页
    3.5 小结第66-68页
第四章 超宽带SAR浅埋目标鉴别特征提取第68-100页
    4.1 引言第68-69页
    4.2 基于时频分析的多维散射函数估计方法第69-79页
        4.2.1 空间波数分布理论第69-71页
        4.2.2 基于经典时频分析方法的多维散射函数估计第71-78页
        4.2.3 不确定原理的约束第78-79页
    4.3 基于经验模态分解的特征提取方法第79-88页
        4.3.1 经验模态分解方法第80-85页
        4.3.2 目标散射中心特征提取第85-88页
    4.4 基于稀疏表示的特征提取方法第88-98页
        4.4.1 基于稀疏表示的时频分析方法第89-91页
        4.4.2 基于稀疏表示的超宽带SAR浅埋目标特征提取第91-98页
    4.5 小结第98-100页
第五章 超宽带SAR浅埋目标鉴别特征降维第100-119页
    5.1 引言第100页
    5.2 特征降维的必要性与可行性第100-106页
        5.2.1 特征降维的必要性分析第101-104页
        5.2.2 特征降维的可行性分析第104-106页
    5.3 线性降维方法第106-111页
        5.3.1 线性降维技术第107-110页
        5.3.2 数据处理实验第110-111页
    5.4 基于流形学习的非线性降维方法第111-116页
        5.4.1 流形学习方法第111-113页
        5.4.2 改进的Isomap方法第113-114页
        5.4.3 数据处理实验第114-116页
    5.5 基于实测数据的特征降维方法性能对比第116-118页
    5.6 小结第118-119页
第六章结论与展望第119-123页
    6.1 本文工作总结第119-121页
    6.2 技术展望第121-123页
致谢第123-125页
参考文献第125-134页
作者在学期间取得的学术成果第134-136页
附录 英文缩写词对照表第136-137页

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