相关K分布杂波背景中的扩展目标积累检测
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 雷达发展史 | 第13-14页 |
| 1.2.2 海杂波模型 | 第14-16页 |
| 1.2.3 海杂波特性 | 第16-17页 |
| 1.2.4 K分布海杂波中的目标检测 | 第17-18页 |
| 1.3 本文的工作内容及论文结构 | 第18-20页 |
| 第2章 K分布杂波仿真及广义K分布拟合 | 第20-36页 |
| 2.1 概述 | 第20页 |
| 2.2 K分布海杂波建模 | 第20-31页 |
| 2.2.1 K分布杂波模型 | 第21-24页 |
| 2.2.2 K分布杂波一维距离像的统计特征 | 第24-26页 |
| 2.2.3 基于AR模型的二维K分布杂波仿真 | 第26-31页 |
| 2.3 杂波功率和的概率密度函数拟合 | 第31-35页 |
| 2.3.1 广义K分布模型 | 第31-32页 |
| 2.3.2 矩匹配拟合 | 第32页 |
| 2.3.3 杂波功率和的广义K分布拟合 | 第32-35页 |
| 2.4 本章小节 | 第35-36页 |
| 第3章 基于高斯/白化处理的扩展目标检测 | 第36-47页 |
| 3.1 广义似然比假设检验 | 第36-38页 |
| 3.2 相关K分布杂波的高斯/白化处理 | 第38-42页 |
| 3.2.1 正态化处理 | 第38-39页 |
| 3.2.2 正态化处理对杂波相关性的影响 | 第39-40页 |
| 3.2.3 白化处理 | 第40-42页 |
| 3.3 基于高斯化和白化的扩展目标检测 | 第42-44页 |
| 3.4 高斯/白化处理方法的性能评估 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 径向长度约束的扩展目标检测 | 第47-60页 |
| 4.1 径向长度约束的最小二乘假设检验 | 第47-50页 |
| 4.2 距离滑窗积累扩展目标检测 | 第50-55页 |
| 4.2.1 距离滑窗积累扩展目标检测模型 | 第50-51页 |
| 4.2.2 距离滑窗积累检测器的性能分析 | 第51-53页 |
| 4.2.3 距离滑窗积累检测器性能评估 | 第53-55页 |
| 4.3 顺序统计-滑窗积累扩展目标检测 | 第55-59页 |
| 4.3.1 顺序统计-滑窗积累的概念 | 第55页 |
| 4.3.2 相关数据的有效数据长度 | 第55-57页 |
| 4.3.3 顺序统计-滑窗积累检测性能评估 | 第57-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录A 读研期间发表学术论文和参与科研项目 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
