| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状及分析 | 第10-12页 |
| 1.2.1 SAR图像旁瓣抑制方法的研究现状及分析 | 第10-11页 |
| 1.2.2 SAR目标识别方法的研究现状及分析 | 第11-12页 |
| 1.3 研究目标与研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第12页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 相关技术概述 | 第14-25页 |
| 2.1 SAR图像旁瓣抑制方法 | 第14-16页 |
| 2.1.1 频域加窗旁瓣抑制方法 | 第14-15页 |
| 2.1.2 双重变迹旁瓣抑制方法 | 第15-16页 |
| 2.1.3 空间变迹旁瓣抑制方法 | 第16页 |
| 2.2 SAR图像目标识别方法 | 第16-18页 |
| 2.2.1 基于模板匹配的SAR图像目标识别方法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 基于模型的SAR图像目标识别方法 | 第17-18页 |
| 2.3 特征提取方法 | 第18-23页 |
| 2.3.1 主成分分析特征提取方法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 2D主成分分析特征提取方法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 多线性主成分分析特征提取方法 | 第20-23页 |
| 2.4 分类识别方法 | 第23-24页 |
| 2.4.1 K最近邻分类识别方法 | 第23页 |
| 2.4.2 神经网络分类识别方法 | 第23-24页 |
| 2.4.3 支持向量机分类识别方法 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于小波变换空间变迹的SAR图像旁瓣抑制方法 | 第25-35页 |
| 3.1 方法概述 | 第25页 |
| 3.2 方法具体描述 | 第25-29页 |
| 3.2.1 复数图像实部和虚部的小波分解 | 第25-27页 |
| 3.2.2 二维小波子通道空间变迹旁瓣抑制 | 第27-28页 |
| 3.2.3 实部和虚部分别空间变迹旁瓣抑制后合成复数图像 | 第28-29页 |
| 3.3 实验结果比较和分析 | 第29-34页 |
| 3.3.1 点目标仿真实验 | 第29-33页 |
| 3.3.2 MSTAR目标切片图像仿真实验 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于多线性主成分分析和张量分析的SAR图像目标识别方法 | 第35-44页 |
| 4.1 方法概述 | 第35-36页 |
| 4.2 方法具体描述 | 第36-39页 |
| 4.2.1 构建四阶张量训练样本 | 第36页 |
| 4.2.2 多线性主成分分析获得多线性投影矩阵 | 第36-37页 |
| 4.2.3 构造核心张量 | 第37-38页 |
| 4.2.4 线性判别分析 | 第38页 |
| 4.2.5 测试样本分类 | 第38-39页 |
| 4.3 实验结果比较和分析 | 第39-43页 |
| 4.3.1 实验数据集 | 第39-40页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第40-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 旁瓣抑制和目标识别方法在SAR目标识别系统中的设计与实现 | 第44-54页 |
| 5.1 SAR目标识别系统总体概述 | 第44-46页 |
| 5.2 系统设计及实现 | 第46-50页 |
| 5.3 数据录入模块的设计及实现 | 第50-51页 |
| 5.4 图像预处理模块的设计及实现 | 第51-52页 |
| 5.5 目标识别模块的设计及实现 | 第52-53页 |
| 5.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 工作总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第61页 |
