| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 合成孔径雷达的技术与发展 | 第14页 |
| 1.2 高分辨SAR图像仿真 | 第14-16页 |
| 1.2.1 SAR模拟仿真的研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2.2 SAR图像仿真的基本方法及国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 目标自动识别研究 | 第16-18页 |
| 1.3.1 目标自动识别的研究意义 | 第16-17页 |
| 1.3.2 目标自动识别的国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的研究背景及内容安排 | 第18-20页 |
| 1.4.1 研究背景 | 第18页 |
| 1.4.2 主要内容及内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 SAR目标自动识别原理基础 | 第20-30页 |
| 2.1 分类器基础 | 第20-22页 |
| 2.1.1 支撑向量机 | 第20-21页 |
| 2.1.2 k近邻 | 第21-22页 |
| 2.2 深度置信网络 | 第22-24页 |
| 2.2.1 限制玻尔兹曼机 | 第22-24页 |
| 2.2.2 深度置信网络 | 第24页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第24-28页 |
| 2.3.1 实验数据介绍 | 第24-25页 |
| 2.3.2 实验结果及分析 | 第25-28页 |
| 2.4 本章总结 | 第28-30页 |
| 第三章 改进光线追踪的高分辨SAR图像仿真方法 | 第30-50页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 光线追踪算法概述 | 第30-31页 |
| 3.2.1 光线追踪算法基本原理 | 第31页 |
| 3.3 SAR成像基本原理 | 第31-35页 |
| 3.3.1 脉冲压缩 | 第32-34页 |
| 3.3.2 合成孔径原理 | 第34-35页 |
| 3.4 基于光线追踪的高分辨SAR图像仿真 | 第35-42页 |
| 3.4.1 场景模型及成像几何 | 第36-37页 |
| 3.4.2 辐射模型的选取 | 第37-38页 |
| 3.4.3 光线与三角面元的求交运算 | 第38-39页 |
| 3.4.4 执行光线追踪 | 第39-41页 |
| 3.4.5 图像生成 | 第41-42页 |
| 3.5 改进光线追踪的高分辨SAR图像仿真 | 第42-49页 |
| 3.5.1 基于Grids的光线追踪加速结构 | 第42-44页 |
| 3.5.2 基于SAH-BVH的光线追踪加速结构 | 第44-46页 |
| 3.5.3 实验结果及其分析 | 第46-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 仿真算法的应用及自动识别研究 | 第50-58页 |
| 4.1 复杂地形的高分辨SAR图像仿真 | 第50-54页 |
| 4.1.1 分形插值原理 | 第50-52页 |
| 4.1.2 DEM分形插值实验结果及分析 | 第52-54页 |
| 4.2 地面车辆的高分辨SAR图像仿真 | 第54-56页 |
| 4.2.1 目标场景介绍 | 第54页 |
| 4.2.2 实验结果及分析 | 第54-56页 |
| 4.3 目标自动识别算法研究 | 第56-58页 |
| 第五章 结束语 | 第58-60页 |
| 5.1 工作总结 | 第58页 |
| 5.2 工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 作者简介 | 第66-67页 |