| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 AESA和SAR雷达信号分选研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 AESA和SAR雷达工作模式识别研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 主要内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 AESA和SAR雷达及其分选识别方法分析 | 第16-33页 |
| 2.1 AESA和SAR雷达特点分析 | 第16-17页 |
| 2.1.1 AESA雷达特点 | 第16-17页 |
| 2.1.2 SAR雷达特点 | 第17页 |
| 2.2 雷达信号参数分析及参数化建模 | 第17-23页 |
| 2.2.1 雷达信号参数分析 | 第18-21页 |
| 2.2.2 雷达信号参数化建模 | 第21-23页 |
| 2.3 分选方法分析及对比 | 第23-27页 |
| 2.3.1 基于PRI传统分选方法 | 第23页 |
| 2.3.2 多平台时差分选方法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 多参数关联法 | 第24页 |
| 2.3.4 聚类分选方法 | 第24-26页 |
| 2.3.5 基于指纹特征分选方法 | 第26-27页 |
| 2.3.6 分选方法优缺点对比 | 第27页 |
| 2.4 工作模式识别方法分析及对比 | 第27-32页 |
| 2.4.1 基于参数模式识别方法 | 第28-31页 |
| 2.4.2 基于句法模式识别方法 | 第31页 |
| 2.4.3 工作模式识别方法对比 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于网格密度自适应聚类的AESA和SAR雷达信号分选 | 第33-54页 |
| 3.1 概述 | 第33-34页 |
| 3.2 参数设计 | 第34-37页 |
| 3.2.1 网格量化尺度对聚类结果的影响 | 第34-35页 |
| 3.2.2 参数自适应处理 | 第35-37页 |
| 3.3 网格划分方法 | 第37-40页 |
| 3.3.1 传统网格划分方法 | 第37-40页 |
| 3.3.2 动态网格划分方法 | 第40页 |
| 3.4 网格处理方法 | 第40-43页 |
| 3.4.1 网格处理对聚类结果的影响 | 第40-42页 |
| 3.4.2 移动网格技术 | 第42页 |
| 3.4.3 网格合并和边界处理 | 第42-43页 |
| 3.5 算法基本思想及流程 | 第43-45页 |
| 3.6 仿真及实验分析 | 第45-53页 |
| 3.6.1 仿真数据生成 | 第45-46页 |
| 3.6.2 仿真结果及分析 | 第46-53页 |
| 3.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 AESA和SAR雷达工作模式识别 | 第54-70页 |
| 4.1 典型工作模式分析 | 第54-57页 |
| 4.1.1 搜索模式 | 第54-55页 |
| 4.1.2 跟踪模式 | 第55页 |
| 4.1.3 相控阵体制SAR成像模式 | 第55-56页 |
| 4.1.4 综合工作模式 | 第56-57页 |
| 4.2 基于高维子空间聚类的工作模式识别 | 第57-63页 |
| 4.2.1 稀疏子空间聚类 | 第57-58页 |
| 4.2.2 核密度估计 | 第58-61页 |
| 4.2.3 数据转换和密集子空间挖掘 | 第61-62页 |
| 4.2.4 算法基本流程及优势 | 第62-63页 |
| 4.3 仿真及实验分析 | 第63-69页 |
| 4.3.1 仿真数据生成 | 第63-65页 |
| 4.3.2 仿真结果与分析 | 第65-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 全文总结 | 第70页 |
| 5.2 工作展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第77页 |