| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文主要内容和结构 | 第15-17页 |
| 第2章 LFMCW毫米波雷达原理 | 第17-31页 |
| 2.1 LFMCW毫米波雷达原理 | 第17-27页 |
| 2.1.1 LFMCW原理 | 第17-23页 |
| 2.1.2 仿真结果 | 第23-27页 |
| 2.2 LFMCW毫米波雷达硬件 | 第27-28页 |
| 2.3 LFMCW毫米波雷达软件 | 第28页 |
| 2.4 LFMCW毫米波实测数据 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于回波散射中心RCS和2D-FFT的投影特征提取 | 第31-59页 |
| 3.1 RCS提取 | 第31-49页 |
| 3.1.1 RCS定义与特性 | 第31-39页 |
| 3.1.2 2D-CFAR原理 | 第39-42页 |
| 3.1.3 基于Gamma分布统计模型和参数估计 | 第42-49页 |
| 3.2 2D-FFT提取 | 第49-57页 |
| 3.2.1 2D-FFT可行性分析 | 第49-52页 |
| 3.2.2 截取窗的设计 | 第52-53页 |
| 3.2.3 窗截取的目标2D-FFT图 | 第53-55页 |
| 3.2.4 HOG提取 | 第55-57页 |
| 3.3 本章小结 | 第57-59页 |
| 第4章 SVM与CNN在雷达目标识别的应用 | 第59-78页 |
| 4.1 SVM原理与应用 | 第59-68页 |
| 4.1.1 线性分类 | 第59-61页 |
| 4.1.2 非线性分类 | 第61-63页 |
| 4.1.3 常见的SVM核函数 | 第63-64页 |
| 4.1.4 SVM多分类 | 第64-65页 |
| 4.1.5 交叉验证 | 第65页 |
| 4.1.6 实验结果 | 第65-68页 |
| 4.2 CNN原理与应用 | 第68-77页 |
| 4.2.1 基本网络结构 | 第68-69页 |
| 4.2.2 反向传播算法 | 第69-72页 |
| 4.2.3 网络的训练过程 | 第72-73页 |
| 4.2.4 实验结果 | 第73-77页 |
| 4.3 本章小结 | 第77-78页 |
| 第5章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 5.1 论文总结 | 第78-79页 |
| 5.2 研究展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 硕士期间科研项目与成果 | 第83页 |