| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 符号对照表 | 第17-18页 |
| 缩略语对照表 | 第18-25页 |
| 第一章 绪论 | 第25-53页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第25-28页 |
| 1.2 合成孔径雷达系统发展现状 | 第28-36页 |
| 1.2.1 合成孔径雷达发展概述 | 第28-30页 |
| 1.2.2 合成孔径雷达射频干扰抑制研究历史及现状 | 第30-32页 |
| 1.2.3 合成孔径雷达运动目标检测研究历史及现状 | 第32-35页 |
| 1.2.4 合成孔径雷达目标自动识别研究历史及现状 | 第35-36页 |
| 1.3 复杂电磁环境下合成孔径雷达信号模型 | 第36-48页 |
| 1.3.1 强干扰环境下SAR抗干扰信号模型 | 第37-40页 |
| 1.3.2 强杂波环境下SAR动目标检测信号模型 | 第40-45页 |
| 1.3.3 强相干斑噪声环境下SAR目标识别信号模型 | 第45-48页 |
| 1.4 论文主要内容及安排 | 第48-53页 |
| 第二章 基于联合稀疏低秩的射频干扰抑制方法 | 第53-77页 |
| 2.1 引言 | 第53-55页 |
| 2.2 信号模型 | 第55-57页 |
| 2.2.1 问题描述 | 第55-56页 |
| 2.2.2 二维射频干扰联合稀疏低秩性质 | 第56-57页 |
| 2.3 基于联合稀疏低秩性质的射频干扰抑制方法 | 第57-65页 |
| 2.3.1 联合稀疏低秩算法 | 第57-60页 |
| 2.3.2 行稀疏方法 | 第60-63页 |
| 2.3.3 快速行稀疏方法 | 第63-65页 |
| 2.4 算法分析 | 第65-68页 |
| 2.4.1 行稀疏和快速行稀疏方法的超参数取值 | 第65-66页 |
| 2.4.2 过完备字典的选取 | 第66-67页 |
| 2.4.3 不同信干噪比条件下的所提方法分析 | 第67页 |
| 2.4.4 所提方法的计算复杂度 | 第67-68页 |
| 2.5 实测数据实验 | 第68-75页 |
| 2.5.1 所提方法射频干扰抑制 | 第68-72页 |
| 2.5.2 超参数取值 | 第72-73页 |
| 2.5.3 不同字典下射频干扰抑制性能 | 第73页 |
| 2.5.4 不同信干噪比下射频干扰抑制性能 | 第73-75页 |
| 2.5.5 运行时间 | 第75页 |
| 2.6 本章小结 | 第75-77页 |
| 第三章 SAR快速抗窄带射频干扰的矩阵分解技术 | 第77-97页 |
| 3.1 引言 | 第77-78页 |
| 3.2 信号模型和问题描述 | 第78-80页 |
| 3.2.1 信号模型 | 第78页 |
| 3.2.2 问题描述 | 第78-80页 |
| 3.3 加权矩阵分解方法和矩阵因子分解方法 | 第80-89页 |
| 3.3.1 加权矩阵分解方法 | 第80-86页 |
| 3.3.2 矩阵因子分解方法 | 第86-89页 |
| 3.4 算法分析 | 第89-90页 |
| 3.4.1 稀疏正则项的性能分析 | 第89页 |
| 3.4.2 计算复杂度 | 第89-90页 |
| 3.5 实测数据实验 | 第90-96页 |
| 3.5.1 稀疏场景下射频干扰抑制 | 第91-93页 |
| 3.5.2 非稀疏场景下射频干扰抑制 | 第93页 |
| 3.5.3 不同输入信干噪比下射频干扰抑制性能 | 第93-95页 |
| 3.5.4 运行时间 | 第95-96页 |
| 3.6 本章小节 | 第96-97页 |
| 第四章 SAR无参数抗射频干扰技术 | 第97-111页 |
| 4.1 引言 | 第97-98页 |
| 4.2 问题描述 | 第98页 |
| 4.3 所提抗干扰方法 | 第98-103页 |
| 4.3.1 改进的传统分解方法 | 第98-101页 |
| 4.3.2 无参分解方法 | 第101-103页 |
| 4.4 算法分析 | 第103-104页 |
| 4.4.1 超参数分析 | 第103-104页 |
| 4.4.2 计算复杂度 | 第104页 |
| 4.5 实测数据实验 | 第104-110页 |
| 4.5.1 低输入信干噪比下射频干扰抑制 | 第105-107页 |
| 4.5.2 带通滤波方法下射频干扰抑制 | 第107-108页 |
| 4.5.3 不同输入信干噪比下射频干扰抑制性能 | 第108-109页 |
| 4.5.4 不同超参数s下RTD-BRP方法的性能 | 第109页 |
| 4.5.5 运行时间 | 第109-110页 |
| 4.6 本章小节 | 第110-111页 |
| 第五章 单通道SAR变多普勒调频率GMTI方法 | 第111-137页 |
| 5.1 引言 | 第111-112页 |
| 5.2 机载单通道合成孔径雷达信号模型 | 第112-113页 |
| 5.3 变多普勒调频率运动目标检测和参数估计方法 | 第113-126页 |
| 5.3.1 传统二维频域距离-多普勒成像算法 | 第113-117页 |
| 5.3.2 变多普勒调频率二维频域成像算法 | 第117-123页 |
| 5.3.3 地面动目标检测和运动参数估计 | 第123-126页 |
| 5.4 系统与算法分析 | 第126-130页 |
| 5.4.1 时宽带宽积分析 | 第126-127页 |
| 5.4.2 检测概率和最小可检测速度 | 第127-128页 |
| 5.4.3 变化系数 ? 的分析 | 第128页 |
| 5.4.4 运动参数估计误差分析 | 第128-130页 |
| 5.4.5 运算效率分析 | 第130页 |
| 5.5 实测数据实验 | 第130-135页 |
| 5.6 本章小结 | 第135-137页 |
| 第六章 多输入多输出SAR-GMTI快速干涉RPCA方法 | 第137-159页 |
| 6.1 引言 | 第137-138页 |
| 6.2 多输入多输出合成孔径雷达信号模型 | 第138-143页 |
| 6.3 快速干涉RPCA方法 | 第143-149页 |
| 6.3.1 RPCA基础模型 | 第143-145页 |
| 6.3.2 快速干涉RPCA方法 | 第145-149页 |
| 6.4 算法分析 | 第149页 |
| 6.4.1 快速干涉RPCA方法与传统RPCA方法对比 | 第149页 |
| 6.4.2 计算复杂度 | 第149页 |
| 6.5 仿真和实测数据处理 | 第149-157页 |
| 6.5.1 MIMO SAR成像 | 第150-151页 |
| 6.5.2 MIMO SAR地面运动目标检测和参数估计 | 第151-153页 |
| 6.5.3 算法运算时间 | 第153页 |
| 6.5.4 检测概率 | 第153页 |
| 6.5.5 实测数据实验 | 第153-157页 |
| 6.6 本章小结 | 第157-159页 |
| 第七章 基于联合低秩稀疏多视去噪的SAR目标识别算法 | 第159-171页 |
| 7.1 引言 | 第159-160页 |
| 7.2 联合低秩稀疏的多视去噪（JLSMD）字典 | 第160-162页 |
| 7.3 基于JLSMD字典的自动识别目标算法 | 第162-165页 |
| 7.3.1 基于JLSMD的支持向量机算法 | 第162-163页 |
| 7.3.2 基于JLSMD的稀疏表示分类算法 | 第163-165页 |
| 7.4 MSTAR数据集处理 | 第165-168页 |
| 7.4.1 三分类目标识别 | 第165-167页 |
| 7.4.2 十分类目标识别 | 第167-168页 |
| 7.5 本章小结 | 第168-171页 |
| 第八章 总结与展望 | 第171-175页 |
| 8.1 工作总结 | 第171-172页 |
| 8.2 工作展望 | 第172-175页 |
| 附录 | 第175-183页 |
| 附录A. 互相关信号推导 | 第175-179页 |
| 附录B. 第六章引理1证明 | 第179-181页 |
| 附录C. 第六章引理2证明 | 第181-183页 |
| 参考文献 | 第183-195页 |
| 致谢 | 第195-199页 |
| 作者简介 | 第199-202页 |
