| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| §1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| §1.2 国内外发展动态 | 第11-14页 |
| §1.3 论文的主要研究内容和结构 | 第14-16页 |
| 第二章 粗糙面电磁散射理论 | 第16-28页 |
| §2.1 粗糙面的分类标准 | 第16-17页 |
| §2.2 基本概念及定义 | 第17-20页 |
| §2.2.1 双向反射分布函数 | 第17-18页 |
| §2.2.2 雷达散射截面 | 第18-19页 |
| §2.2.3 半球反射率 | 第19-20页 |
| §2.2.4 双向反射系数 | 第20页 |
| §2.3 BRDF与其它物理量的关系 | 第20-22页 |
| §2.3.1 BRDF与RCS的关系 | 第20-21页 |
| §2.3.2 BRDF与半球反射率 的关系 | 第21页 |
| §2.3.3 BRDF与双向反射系数 的关系 | 第21-22页 |
| §2.4 BRDF统计和（半）经验模型 | 第22-26页 |
| §2.4.1 Minnaert模型 | 第22页 |
| §2.4.2 光滑涂层模型 | 第22-23页 |
| §2.4.3 Phong模型 | 第23页 |
| §2.4.4 Ward模型 | 第23页 |
| §2.4.5 修正的Phong模型、Ward模型 | 第23-24页 |
| §2.4.6 五参数模型 | 第24-26页 |
| §2.5 小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基本优化算法及其在BRDF优化统计建模中的应用 | 第28-38页 |
| §3.1 优化模型和适应度函数的选取 | 第28页 |
| §3.2 基于遗传算法的BRDF模型优化 | 第28-31页 |
| §3.2.1 遗传算法原理 | 第28-30页 |
| §3.2.2 模型优化算例 | 第30-31页 |
| §3.3 基于模拟退火算法的BRDF模型优化 | 第31-34页 |
| §3.3.1 模拟退火算法原理 | 第31-33页 |
| §3.3.2 模型优化算例 | 第33-34页 |
| §3.4 基于粒子群算法的BRDF模型优化 | 第34-36页 |
| §3.4.1 粒子群算法原理 | 第34-35页 |
| §3.4.2 模型优化算例 | 第35-36页 |
| §3.5 三种算法的比较 | 第36-37页 |
| §3.6 小结 | 第37-38页 |
| 第四章 统计学习理论和支持向量机 | 第38-56页 |
| §4.1 机器学习理论 | 第38-41页 |
| §4.1.1 机器学习问题的基本表述 | 第38-39页 |
| §4.1.2 经验风险最小化原则 | 第39-41页 |
| §4.2 统计学习理论 | 第41-45页 |
| §4.2.1 VC维 | 第41-42页 |
| §4.2.2 推广性的界 | 第42-43页 |
| §4.2.3 结构风险最小化原则 | 第43-45页 |
| §4.3 支持向量机 | 第45-52页 |
| §4.3.1 最优超平面及其构造 | 第45-49页 |
| §4.3.2 支持向量机的实现原理 | 第49-52页 |
| §4.4 支持向量回归机简介 | 第52-54页 |
| §4.4.1 不敏感损失函数 | 第52-53页 |
| §4.4.2 支持向量回归机 | 第53-54页 |
| §4.5 支持向量机的改进 | 第54-55页 |
| §4.6 小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于最小二乘支持向量机的BRDF建模的实现 | 第56-72页 |
| §5.1 最小二乘支持向量机原理 | 第56-57页 |
| §5.2 LS-SVM回归模型的建立 | 第57-61页 |
| §5.2.1 BRDF建模的基本步骤 | 第58-59页 |
| §5.2.2 样本数据的预处理 | 第59-60页 |
| §5.2.3 核函数及模型参数的选取 | 第60-61页 |
| §5.2.4 预测性能评价指标 | 第61页 |
| §5.3 应用LS-SVM建立材料的BRDF模型 | 第61-70页 |
| §5.3.1 BRDF实测数据一维建模 | 第62-64页 |
| §5.3.2 入射、散射方向在同一个平面BRDF二维模型 | 第64-67页 |
| §5.3.3 含方位角参数的三维BRDF模型 | 第67-70页 |
| §5.4 小结 | 第70-72页 |
| 第六章 BRDF模型在目标近场电磁散射中的应用 | 第72-82页 |
| §6.1 目标的建模和消隐处理 | 第72-75页 |
| §6.1.1 三维目标的建模 | 第72页 |
| §6.1.2 网格剖分及数据处理 | 第72-73页 |
| §6.1.3 消隐处理 | 第73-75页 |
| §6.2 复杂目标近场RCS的计算 | 第75-76页 |
| §6.2.1 目标RCS计算过程 | 第75页 |
| §6.2.2 本地坐标系和目标坐标系的转换 | 第75-76页 |
| §6.3 复杂目标RCS计算实例 | 第76-80页 |
| §6.3.1 五参数模型算例 | 第76-78页 |
| §6.3.2 LS-SVM模型算例 | 第78-79页 |
| §6.3.3 五参数模型和LS-SVM模型计算结果的比较 | 第79-80页 |
| §6.4 小结 | 第80-82页 |
| 结束语 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-92页 |
| 攻读硕士期间发表论文与参与科研情况 | 第92-93页 |
