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光学图像末制导中的点目标检测与识别算法研究

图表目录第1-9页
摘要第9-10页
Abstract第10-11页
第一章 绪论第11-29页
   ·背景介绍第11-16页
     ·动能拦截器的组成及其主要特点第11-13页
     ·动能拦截器在美国国家导弹防御系统中的应用第13-14页
     ·动能拦截器导引头关键技术的发展状况与发展趋势第14-16页
   ·图像末制导系统中的信息处理算法特点与研究现状第16-28页
     ·图像末制导系统中的信息处理流程第17-19页
     ·图像序列中的低信噪比运动点目标检测算法第19-22页
     ·空间目标光学特性分析与识别特征提取第22-24页
     ·空间拦截作战中的动态目标识别算法第24-26页
     ·多波段探测条件下的目标融合检测与识别算法第26-28页
   ·本文的主要工作及内容安排第28-29页
第二章 序列图像中低信噪比运动点目标检测算法及性能分析第29-76页
   ·引言第29-30页
   ·点目标信号模型与多帧检测模型第30-35页
     ·点目标信号模型与假设条件第30-31页
     ·点目标运动模型第31-32页
     ·点目标检测模型第32-35页
   ·基于改进动态规划算法(DPA)的点目标能量累积算法第35-52页
     ·目标运动状态的优化问题与DPA 优化求解过程第36-37页
     ·基于DPA 的序列图像中运动点目标的检测算法第37-42页
     ·递归最大值滤波器的“能量扩散”现象分析与改进算法第42-46页
     ·算法性能分析与参数的选取第46-52页
   ·基于目标运动轨迹预测-匹配的轨迹关联检测算法第52-63页
     ·基于LS 方向预测的轨迹关联算法第53-57页
     ·轨迹关联算法中关键参数的选择第57-61页
     ·轨迹关联预测-匹配的原理性仿真实验第61-63页
   ·综合仿真实验与结果分析第63-65页
     ·综合仿真实验第63-64页
     ·仿真实验结果第64-65页
     ·实验结果分析第65页
   ·多波段条件下的并行分布式序贯融合检测算法及性能分析第65-75页
     ·并行分布式序贯融合检测算法的结构第65-66页
     ·最优序贯融合算法的设计第66-68页
     ·相同局部检测器时的最优融合算法第68-70页
     ·分布式序贯融合检测算法性能的仿真实验第70-72页
     ·三波段分布式序贯融合检测算法的仿真实验第72-75页
   ·本章小节第75-76页
第三章 空间弹道目标的光学强度序列分析与识别特征提取第76-88页
   ·引言第76-77页
   ·动能拦截器的空间拦截交战环境第77-79页
     ·外层空间环境的光学特征第77页
     ·探测器视场内的目标群第77-79页
   ·空间弹道目标光学强度信号分析第79-84页
     ·弹道目标的运动姿态变化对光学强度信号的影响规律第79-82页
     ·弹头与诱饵的辐射强度函数第82-84页
   ·弹道目标等效温度的计算方法和特征参数的提取第84-87页
     ·双波段红外测温的方法第84-85页
     ·弹头与诱饵的等效温度特征参数第85-87页
   ·本章小节第87-88页
第四章 弹载动态点目标识别系统与识别算法第88-113页
   ·引言第88页
   ·弹载动态目标识别系统设计第88-93页
     ·目标记录数据的动态管理方法第88-90页
     ·动态目标识别系统的结构第90-93页
   ·有限脉冲响应-时延神经网络第93-101页
     ·FIR-TDNN 的网络结构第94-96页
     ·FIR-TDNN 的瞬时误差反传训练算法第96-99页
     ·基于FIR-TDNN 的动态时间序列表达能力的仿真实验第99-101页
   ·基于FIR-TDNN 分类器的动态时域点目标识别算法第101-107页
     ·基于FIR-TDNN 的动态目标识别算法的结构第101-104页
     ·输入观测特征数据的规整化方法第104-106页
     ·输出威胁程度指标量序列的递归融合处理第106-107页
   ·仿真识别实验与性能分析第107-112页
     ·仿真弹头识别实验及结果分析第107-111页
     ·T1 参数对网络识别性能的影响第111页
     ·实验结论第111-112页
   ·本章小节第112-113页
第五章 结束语第113-115页
致谢第115-116页
参考文献第116-126页
攻读博士学位期间发表的论文第126页

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