| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 高速高机动目标回波信号建模与特性分析 | 第22-32页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 高速高机动目标回波信号模型 | 第22-23页 |
| 2.3 传统相参积累方法简介 | 第23-28页 |
| 2.3.1 相参积累的概念 | 第23-24页 |
| 2.3.2 动目标检测(MTD) | 第24-25页 |
| 2.3.3 基于Keystone变换与MTD的相参积累算法 | 第25-28页 |
| 2.4 高速高机动运动特性对相参积累的影响 | 第28-30页 |
| 2.4.1 距离徙动问题描述 | 第29页 |
| 2.4.2 多普勒频率徙动问题描述 | 第29-30页 |
| 2.4.3 高速高机动目标回波相参积累信号处理流程 | 第30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于迭代相邻互相关函数的目标检测与参数估计算法 | 第32-47页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 基于迭代相邻互相关函数的单目标检测与参数估计 | 第32-43页 |
| 3.2.1 迭代ACCF原理 | 第32-34页 |
| 3.2.2 目标检测与参数估计流程 | 第34-36页 |
| 3.2.3 基于Chirp-Z变换的迭代ACCF改进算法 | 第36-40页 |
| 3.2.4 算法仿真分析 | 第40-43页 |
| 3.3 基于迭代相邻互相关函数的多目标检测与参数估计 | 第43-46页 |
| 3.3.1 交叉项分析 | 第43-44页 |
| 3.3.2 算法仿真分析 | 第44-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于广义Radon-Fourier变换的目标检测与参数估计算法 | 第47-66页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 广义Radon-Fourier变换 | 第47-52页 |
| 4.2.1 GRFT原理 | 第47-49页 |
| 4.2.2 GRFT运算复杂度分析 | 第49页 |
| 4.2.3 GRFT盲速旁瓣现象 | 第49-52页 |
| 4.3 风驱动优化算法 | 第52-57页 |
| 4.3.1 风驱动优化算法基本原理 | 第52-54页 |
| 4.3.2 改进的风驱动优化算法 | 第54-56页 |
| 4.3.3 算法仿真分析 | 第56-57页 |
| 4.4 基于风驱动优化算法的GRFT快速实现 | 第57-58页 |
| 4.5 基于快速GRFT的目标检测与参数估计算法 | 第58-65页 |
| 4.5.1 单目标检测与参数估计流程 | 第58页 |
| 4.5.2 多目标检测与参数估计流程 | 第58-62页 |
| 4.5.3 算法仿真分析 | 第62-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 基于时间轴反转变换的目标检测与参数估计算法 | 第66-83页 |
| 5.1 引言 | 第66页 |
| 5.2 基于TRT-SKT-LVD的目标检测与参数估计算法 | 第66-72页 |
| 5.2.1 LVD原理与实现 | 第67-70页 |
| 5.2.2 算法流程 | 第70-71页 |
| 5.2.3 多目标交叉项分析 | 第71-72页 |
| 5.2.4 算法复杂度分析 | 第72页 |
| 5.3 基于TRT-NUFFT的目标检测与参数估计算法 | 第72-79页 |
| 5.3.1 非均匀FFT原理与实现 | 第72-73页 |
| 5.3.2 算法流程 | 第73-74页 |
| 5.3.3 多目标交叉项分析 | 第74-76页 |
| 5.3.4 算法复杂度分析 | 第76页 |
| 5.3.5 算法比较与仿真分析 | 第76-79页 |
| 5.4 三类算法的比较 | 第79-82页 |
| 5.4.1 检测性能 | 第79-80页 |
| 5.4.2 参数估计性能 | 第80页 |
| 5.4.3 多目标检测能力 | 第80-81页 |
| 5.4.4 运算复杂度 | 第81-82页 |
| 5.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 结束语 | 第83-85页 |
| 6.1 总结 | 第83-84页 |
| 6.2 展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第93页 |
