| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究历史与现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 多通道SAR运动目标检测基础理论 | 第16-34页 |
| 2.1 多通道SAR对地观测几何模型 | 第17-18页 |
| 2.2 运动目标回波分析 | 第18-20页 |
| 2.3 动目标成像特点 | 第20-24页 |
| 2.3.1 动目标方位位置偏移 | 第20-21页 |
| 2.3.2 动目标距离徙动 | 第21-22页 |
| 2.3.3 动目标方位散焦 | 第22-24页 |
| 2.4 动目标检测的基本原理和分类 | 第24-33页 |
| 2.4.1 DPCA技术 | 第25-27页 |
| 2.4.2 ATI技术 | 第27-29页 |
| 2.4.3 STAP技术 | 第29-33页 |
| 2.5 总结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于ATI与RPCA的杂波协方差矩阵估计 | 第34-45页 |
| 3.1 RPCA基本原理的研究 | 第34-35页 |
| 3.2 基于ATI与RPCA的杂波协方差矩阵估计 | 第35-44页 |
| 3.2.1 以RPCA为基础的动目标指示 | 第36-38页 |
| 3.2.2 利用ATI与RPCA联合算法降低GoDec的迭代次数 | 第38-40页 |
| 3.2.3 基于ATI与RPCA的STAP算法 | 第40页 |
| 3.2.4 算法仿真及结果分析 | 第40-44页 |
| 3.3 总结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于RPCA矩阵初始化的动目标检测方法 | 第45-51页 |
| 4.1 SAR的预处理 | 第45页 |
| 4.2 SAR成像处理 | 第45-46页 |
| 4.3 动目标和背景杂波的分离算法 | 第46-48页 |
| 4.4 利用RPCA进行初始化的迭代算法 | 第48页 |
| 4.5 算法仿真及结果分析 | 第48-50页 |
| 4.6 总结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于基础检测算法的动目标指示方法 | 第51-64页 |
| 5.1 基于准确估计切向速度的STAP算法研究 | 第51-56页 |
| 5.1.1 基于Deramp的STAP处理算法 | 第51-54页 |
| 5.1.2 动目标切向速度的估计 | 第54-55页 |
| 5.1.3 算法仿真及结果分析 | 第55-56页 |
| 5.1.4 总结 | 第56页 |
| 5.2 以稀疏采样为基础的DPCA方法 | 第56-64页 |
| 5.2.1 多通道SAR信号模型 | 第57-58页 |
| 5.2.2 动目标信号模型 | 第58-59页 |
| 5.2.3 干扰信号模型 | 第59-60页 |
| 5.2.4 利用DPCA进行杂波抑制 | 第60-62页 |
| 5.2.5 算法仿真及结果分析 | 第62-63页 |
| 5.2.6 总结 | 第63-64页 |
| 第六章 结束语 | 第64-66页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第64页 |
| 6.2 工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |