分布式雷达高分辨成像方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 论文的选题背景 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外的研究的历史与现状 | 第14-21页 |
| 1.2.1 分布式雷达成像系统的发展历程 | 第14-18页 |
| 1.2.2 论文相关问题聚焦及研究现状 | 第18-21页 |
| 1.3 论文的主要工作与创新 | 第21-25页 |
| 第2章 分布式雷达空间谱成像理论 | 第25-39页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 基于空间谱理论的雷达成像基础 | 第25-28页 |
| 2.2.1 分布式雷达的三维成像模型 | 第25-27页 |
| 2.2.2 系统极限分辨率与点扩散函数 | 第27-28页 |
| 2.3 两种典型分布式雷达系统成像模型 | 第28-32页 |
| 2.3.1 ISAR信号建模及性能分析 | 第28-30页 |
| 2.3.2 分布式无源雷达信号建模及性能分析 | 第30-32页 |
| 2.4 空间谱填充形式与逆问题病态性分析 | 第32-37页 |
| 2.5 压缩感知理论基础 | 第37-38页 |
| 2.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于谱估计的高分辨成像方法及去噪技术研究 | 第39-59页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 基于谱估计的高分辨成像方法 | 第39-47页 |
| 3.3 基于矩阵低秩特性的去噪方法研究 | 第47-53页 |
| 3.4 去噪后谱估计方法的性能分析 | 第53-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第4章 基于贝叶斯模型的稀疏成像方法研究 | 第59-73页 |
| 4.1 引言 | 第59页 |
| 4.2 确定性模型与贝叶斯模型的关系 | 第59-62页 |
| 4.3 基于贝叶斯模型的稀疏成像方法 | 第62-69页 |
| 4.4 变分贝叶斯成像方法性能分析 | 第69-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 分布式雷达扩展目标稀疏成像方法研究 | 第73-89页 |
| 5.1 引言 | 第73-74页 |
| 5.2 结合TV约束的变权值稀疏成像方法 | 第74-77页 |
| 5.3 基于结构信息的贝叶斯压缩感知成像技术 | 第77-87页 |
| 5.3.1 树状结构贝叶斯模型 | 第77-83页 |
| 5.3.2 树状结构贝叶斯成像方法的仿真结果 | 第83-87页 |
| 5.4 本章小结 | 第87-89页 |
| 第6章 结束语 | 第89-91页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第89页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-99页 |
| 作者在攻读硕士学位期间完成的学术论文 | 第99-100页 |
| 作者在攻读硕士学位期间参与的主要工作 | 第100-101页 |
| 致谢 | 第101页 |
