| 摘要 | 第12-14页 |
| Abstract | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第17-37页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第17-22页 |
| 1.1.1 雷达成像技术面临的挑战 | 第17-20页 |
| 1.1.2 微波关联成像的提出 | 第20-22页 |
| 1.2 微波关联成像的研究现状与发展趋势 | 第22-33页 |
| 1.2.1 微波关联成像的研究现状 | 第22-32页 |
| 1.2.2 微波关联成像的发展趋势 | 第32-33页 |
| 1.3 本文的主要工作和内容安排 | 第33-37页 |
| 第二章 微波关联成像的分辨力理论 | 第37-73页 |
| 2.1 引言 | 第37-38页 |
| 2.2 微波关联成像简介 | 第38-47页 |
| 2.2.1 成像模型 | 第38-40页 |
| 2.2.2 成像算法 | 第40-45页 |
| 2.2.3 内涵本质 | 第45-47页 |
| 2.3 微波关联成像的名义分辨力 | 第47-52页 |
| 2.3.1 空间模糊函数 | 第47-48页 |
| 2.3.2 仿真分析 | 第48-52页 |
| 2.4 微波关联成像的统计分辨力 | 第52-65页 |
| 2.4.1 统计分辨力简介 | 第52-53页 |
| 2.4.2 基于检测理论的微波关联成像统计分辨力 | 第53-58页 |
| 2.4.3 基于参数估计的微波关联成像统计分辨力 | 第58-60页 |
| 2.4.4 基于检测理论和参数估计的统计分辨力之间的联系 | 第60-61页 |
| 2.4.5 仿真分析 | 第61-65页 |
| 2.5 微波关联成像的超分辨表征 | 第65-72页 |
| 2.5.1 问题描述 | 第65-66页 |
| 2.5.2 有效秩理论 | 第66-69页 |
| 2.5.3 超分辨力表征方法 | 第69-72页 |
| 2.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 第三章 微波关联成像的波形设计 | 第73-97页 |
| 3.1 引言 | 第73-74页 |
| 3.2 波形对成像质量的影响 | 第74-77页 |
| 3.2.1 随机跳频波形模型 | 第74-76页 |
| 3.2.2 辐射场的相干测度矩阵 | 第76-77页 |
| 3.3 存在模型误差时的随机跳频波形优化 | 第77-88页 |
| 3.3.1 成像误差的敏感性分析 | 第77-82页 |
| 3.3.2 随机跳频码优化方法 | 第82-84页 |
| 3.3.3 仿真分析 | 第84-88页 |
| 3.4 随机跳频波形与观测角的联合优化 | 第88-95页 |
| 3.4.1 观测角对成像质量的影响分析 | 第88-91页 |
| 3.4.2 跳频码与观测角的联合优化方法 | 第91-92页 |
| 3.4.3 仿真分析 | 第92-95页 |
| 3.5 本章小结 | 第95-97页 |
| 第四章 存在网格失配时的微波关联成像方法 | 第97-134页 |
| 4.1 引言 | 第97-98页 |
| 4.2 网格失配的建模与影响分析 | 第98-104页 |
| 4.2.1 网格失配的建模 | 第98-100页 |
| 4.2.2 网格失配的影响 | 第100-104页 |
| 4.3 基于BLOOMP的成像方法 | 第104-112页 |
| 4.3.1 BLOOMP算法原理 | 第105-107页 |
| 4.3.2 网格失配误差校正 | 第107页 |
| 4.3.3 数值仿真 | 第107-112页 |
| 4.4 基于VSBL的成像方法 | 第112-123页 |
| 4.4.1 稀疏重构 | 第112-117页 |
| 4.4.2 算法描述 | 第117-119页 |
| 4.4.3 数值仿真 | 第119-123页 |
| 4.5 基于GS-VMP的成像方法 | 第123-133页 |
| 4.5.1 块稀疏先验模型 | 第123-125页 |
| 4.5.2 稀疏重构 | 第125-127页 |
| 4.5.3 算法描述 | 第127-129页 |
| 4.5.4 数值仿真 | 第129-133页 |
| 4.6 本章小结 | 第133-134页 |
| 第五章 存在阵元幅相误差时的微波关联成像方法 | 第134-160页 |
| 5.1 引言 | 第134-135页 |
| 5.2 阵元幅相误差的建模与影响分析 | 第135-137页 |
| 5.2.1 阵元幅相误差的建模 | 第135-136页 |
| 5.2.2 阵元幅相误差的影响 | 第136-137页 |
| 5.3 稀疏自校正成像方法 | 第137-144页 |
| 5.3.1 算法描述 | 第138-139页 |
| 5.3.2 误差估计 | 第139-140页 |
| 5.3.3 算法内涵和收敛性 | 第140-141页 |
| 5.3.4 数值仿真 | 第141-144页 |
| 5.4 基于SBL的自校正成像方法 | 第144-152页 |
| 5.4.1 稀疏重构 | 第145-147页 |
| 5.4.2 误差估计 | 第147页 |
| 5.4.3 算法描述 | 第147-149页 |
| 5.4.4 数值仿真 | 第149-152页 |
| 5.5 基于ExCoV的自聚焦成像方法 | 第152-159页 |
| 5.5.1 算法原理 | 第152-154页 |
| 5.5.2 算法描述 | 第154-155页 |
| 5.5.3 数值仿真 | 第155-159页 |
| 5.6 本章小结 | 第159-160页 |
| 第六章 扩展目标的微波关联成像方法 | 第160-178页 |
| 6.1 引言 | 第160-161页 |
| 6.2 扩展目标对微波关联成像的影响 | 第161-162页 |
| 6.2.1 扩展目标的定义 | 第161-162页 |
| 6.2.2 扩展目标的影响 | 第162页 |
| 6.3 扩展目标的成像：MCMC方法 | 第162-167页 |
| 6.3.1 "spike-and-slab"先验 | 第162-164页 |
| 6.3.2 MCMC方法 | 第164-166页 |
| 6.3.3 算法描述 | 第166-167页 |
| 6.4 扩展目标的成像：ACSBL方法 | 第167-177页 |
| 6.4.1 分层相关高斯先验 | 第167-168页 |
| 6.4.2 稀疏重构 | 第168-171页 |
| 6.4.3 算法描述 | 第171-172页 |
| 6.4.4 数值仿真 | 第172-177页 |
| 6.5 本章小结 | 第177-178页 |
| 第七章 结论与展望 | 第178-182页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第178-180页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第180-182页 |
| 致谢 | 第182-185页 |
| 参考文献 | 第185-206页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第206-210页 |
| 附录A | 第210-212页 |
| 附录B | 第212页 |