| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 选题背景 | 第7-8页 |
| 1.2 国外相关技术研究概况 | 第8页 |
| 1.3 数据融合研究概况 | 第8-9页 |
| 1.4 本文工作 | 第9-11页 |
| 2 红外/毫米波探测模型与信号分析 | 第11-26页 |
| 2.1 红外/毫米波探测原理 | 第11-15页 |
| 2.1.1 辐射度学基本原理 | 第11-12页 |
| 2.1.2 毫米波敏感器探测原理 | 第12-14页 |
| 2.1.3 红外敏感器探测原理 | 第14-15页 |
| 2.2 红外探测模型分析 | 第15-20页 |
| 2.2.1 目标红外辐射特性分析 | 第15-18页 |
| 2.2.2 红外传播模型分析 | 第18-20页 |
| 2.2.3 红外探测模型分析 | 第20页 |
| 2.3 敏感器信号数学模型 | 第20-25页 |
| 2.3.1 毫米波辐射计信号模拟 | 第20-23页 |
| 2.3.2 红外敏感器信号模拟 | 第23-24页 |
| 2.3.3 敏感器信号的影响因素分析 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 红外/毫米波复合目标识别方法 | 第26-39页 |
| 3.1 基于门限脉宽检测方案的目标识别 | 第26-27页 |
| 3.2 神经网络特征层融合的目标识别 | 第27-36页 |
| 3.2.1 径向基神经网络的基本理论 | 第27-32页 |
| 3.2.2 基于改进的最邻近聚类算法的径向基神经网络 | 第32-36页 |
| 3.3 仿真结果及分析 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 红外/毫米波复合敏感器硬件设计与实现 | 第39-48页 |
| 4.1 红外探测器性能分析 | 第39-40页 |
| 4.1.1 红外探测器指标介绍 | 第39-40页 |
| 4.1.2 红外探测器灵敏度分析 | 第40页 |
| 4.2 光学聚焦镜头设计 | 第40-41页 |
| 4.3 信号特性分析与检测电路设计 | 第41-46页 |
| 4.3.1 信号特性分析 | 第41-42页 |
| 4.3.2 检测电路设计 | 第42-46页 |
| 4.4 复合信号处理电路设计 | 第46-47页 |
| 4.4.1 识别模块设计 | 第46页 |
| 4.4.2 高速采集及存储模块设计 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 系统联试及结果分析 | 第48-63页 |
| 5.1 红外/毫米波复合敏感器系统实现 | 第48页 |
| 5.2 室内验证测试 | 第48-54页 |
| 5.2.1 温度因素测试 | 第49-50页 |
| 5.2.2 距离因素测试 | 第50-51页 |
| 5.2.3 辐射表面积因素测试 | 第51-52页 |
| 5.2.4 发射率因素测试 | 第52-53页 |
| 5.2.5 方向角度因素测试 | 第53-54页 |
| 5.3 高塔测试结果及分析 | 第54-56页 |
| 5.3.1 高塔测试场景布置 | 第54页 |
| 5.3.2 高塔测试结果分析 | 第54-56页 |
| 5.4 径向基神经网络融合算法实验验证 | 第56-62页 |
| 5.4.1 信号预处理 | 第56-58页 |
| 5.4.2 信号特征提取 | 第58-59页 |
| 5.4.3 实测结果与分析 | 第59-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |