| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·合成孔径雷达(SAR) | 第8-9页 |
| ·SAR 的发展及其应用 | 第8-9页 |
| ·SAR 目标识别技术和地物分类技术的发展 | 第9页 |
| ·压缩感知理论背景及应用 | 第9-11页 |
| ·本文内容安排 | 第11-12页 |
| 第二章 SAR 图像分类识别技术和压缩感知理论 | 第12-20页 |
| ·SAR 目标识别技术 | 第12-13页 |
| ·SAR 地物分类技术 | 第13-14页 |
| ·压缩感知理论 | 第14-20页 |
| ·问题描述 | 第15-16页 |
| ·稀疏表示 | 第16-17页 |
| ·观测矩阵的设计 | 第17-18页 |
| ·稀疏信号重构 | 第18-20页 |
| 第三章 基于正交局部保持投影和稀疏表示的 SAR 目标识别 | 第20-34页 |
| ·基于稀疏表示的人脸识别 | 第20-22页 |
| ·流形学习算法 | 第22-25页 |
| ·流形学习算法分类 | 第22-23页 |
| ·拉普拉斯特征映射算法及正交局部保持投影算法 | 第23-25页 |
| ·基于正交局部保持投影和稀疏表示的 SAR 目标识别算法 | 第25-34页 |
| ·正交局部保持投影算法的参数设定 | 第25-28页 |
| ·算法步骤 | 第28-30页 |
| ·实验数据及实验结果分析 | 第30-34页 |
| 第四章 基于随机观测和正交局部保持投影的 SAR 目标识别 | 第34-46页 |
| ·压缩感知雷达系统 | 第34-36页 |
| ·基于随机观测和稀疏表示的 SAR 目标识别 | 第36-39页 |
| ·基于随机观测和稀疏表示的 SAR 目标识别算法 | 第36-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-39页 |
| ·基于随机观测和正交局部保持投影的 SAR 目标识别算法 | 第39-46页 |
| ·基于随机观测的正交局部保持投影算法的参数设定 | 第40-41页 |
| ·算法步骤 | 第41-42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-46页 |
| 第五章 基于二维随机观测和支撑矢量机的 SAR 地物分类 | 第46-66页 |
| ·小波包分析和支撑矢量机的基本理论 | 第46-50页 |
| ·小波包分析的基本理论 | 第46-48页 |
| ·支撑矢量机的基本理论 | 第48-50页 |
| ·观测域支撑矢量机分类器的可行性分析 | 第50-51页 |
| ·基于一维随机观测和支撑矢量机的 SAR 地物分类 | 第51-58页 |
| ·基于一维随机观测和支撑矢量机的 SAR 地物分类算法 | 第52-53页 |
| ·实验数据及实验结果分析 | 第53-58页 |
| ·基于二维随机观测和支撑矢量机的 SAR 地物分类 | 第58-66页 |
| ·二维随机观测的可行性分析 | 第58-59页 |
| ·基于二维随机观测和支撑矢量机的 SAR 地物分类算法 | 第59-60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 研究生期间成果 | 第75-76页 |
