| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-22页 |
| 1.1 本文研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 雷达目标识别技术综述与国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.1 雷达目标识别概述 | 第16-17页 |
| 1.2.2 基于模糊逻辑的目标识别研究 | 第17-18页 |
| 1.3 土壤参数识别技术综述与国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3.1 土壤参数识别概述 | 第18-19页 |
| 1.3.2 模糊逻辑在土壤科学中的应用 | 第19-20页 |
| 1.4 本文的主要工作与章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 模糊集合定义和运算以及模糊逻辑系统 | 第22-38页 |
| 2.1 一型模糊集合定义与运算 | 第22-31页 |
| 2.1.1 一型模糊集合的定义 | 第22-25页 |
| 2.1.2 一型模糊集合的运算 | 第25-29页 |
| 2.1.3 一型模糊逻辑系统 | 第29-31页 |
| 2.2 二型模糊集合及二型模糊逻辑系统 | 第31-37页 |
| 2.2.1 二型模糊集合定义 | 第31-34页 |
| 2.2.2 二型模糊集合运算 | 第34-35页 |
| 2.2.3 二型模糊逻辑系统 | 第35-37页 |
| 2.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 针对空中目标识别的模糊逻辑系统设计 | 第38-47页 |
| 3.1 基于高距离分辨率一维距离像目标识别概述 | 第38页 |
| 3.2 雷达目标类型、数据说明以及雷达目标特征提取 | 第38-41页 |
| 3.2.1 宽带雷达的数据预处理 | 第38-39页 |
| 3.2.2 飞机目标的一维距离像数据说明及特征提取 | 第39-41页 |
| 3.3 模糊逻辑分类器设计及算法实现 | 第41-42页 |
| 3.4 仿真实验与结果 | 第42-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于模糊逻辑系统的土壤湿度反演研究 | 第47-70页 |
| 4.1 土壤物理学及土壤含水量反演技术 | 第47-52页 |
| 4.1.1 土壤基质及土壤分类 | 第47-48页 |
| 4.1.2 土壤含水量定义及测定方法 | 第48-52页 |
| 4.1.2.1 土壤含水量定义 | 第48-49页 |
| 4.1.2.2 土壤含水量测定方法 | 第49-50页 |
| 4.1.2.3 基于超宽带雷达信号的土壤参数反演方法 | 第50-52页 |
| 4.2 外场数据采集与预处理 | 第52-53页 |
| 4.3 问题建模与算法设计 | 第53-63页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第63-68页 |
| 4.4.1 时序预测结果分析 | 第63-67页 |
| 4.4.2 参数识别结果分析 | 第67-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 本文总结 | 第70-71页 |
| 5.2 工作展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第78-79页 |
