低分辨雷达目标识别研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·雷达目标识别概念及研究意义 | 第9页 |
| ·雷达目标识别系统的组成 | 第9-10页 |
| ·低分辨雷达目标识别的难点 | 第10页 |
| ·低分辨雷达目标识别的研究意义 | 第10-11页 |
| ·低分辨雷达目标识别的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国外研究进展 | 第11页 |
| ·国内研究进展 | 第11-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-14页 |
| 2 回波预处理及回波形状特征提取 | 第14-21页 |
| ·雷达的回波模型 | 第14-17页 |
| ·雷达回波预处理 | 第17-18页 |
| ·回波的形状特征提取 | 第18-20页 |
| ·单回波的形状特征提取 | 第18-19页 |
| ·回波组的形状特征提取 | 第19-20页 |
| ·实验结果与分析 | 第20-21页 |
| 3 基于编码方式的特征提取算法 | 第21-26页 |
| ·基于K阶差分编码的特征提取 | 第21-23页 |
| ·K阶差分编码的基本原理 | 第21-22页 |
| ·熵特征 | 第22页 |
| ·LZ复杂度特征 | 第22-23页 |
| ·基于回波形状编码的特征提取 | 第23-25页 |
| ·回波形状编码的基本原理 | 第23-24页 |
| ·特征提取 | 第24-25页 |
| ·实验结果与分析 | 第25-26页 |
| 4 基于小波分解的特征提取算法 | 第26-32页 |
| ·小波变换的基本原理 | 第26-29页 |
| ·离散小波变换 | 第26-27页 |
| ·小波多分辨分析理论 | 第27-29页 |
| ·基于小波分解的能量特征提取 | 第29-30页 |
| ·算法步骤 | 第29-30页 |
| ·特征提取结果与分析 | 第30页 |
| ·基于小波分解的p范数波形熵特征提取 | 第30-32页 |
| ·p范数波形熵概念 | 第30-31页 |
| ·算法步骤 | 第31页 |
| ·特征提取结果与分析 | 第31-32页 |
| 5 基于二维轮廓像的特征提取算法 | 第32-39页 |
| ·二维轮廓像的形成基本原理 | 第32-33页 |
| ·二维轮廓像的预处理 | 第33-34页 |
| ·二维轮廓像的特征提取 | 第34-37页 |
| ·基于简单形状描绘子特征提取 | 第34-35页 |
| ·基于灰度图特征提取 | 第35-36页 |
| ·基于不变矩特征提取 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-39页 |
| 6 分类器设计及目标识别结果 | 第39-49页 |
| ·BP神经网络基本原理 | 第39-44页 |
| ·BP神经元模型 | 第39-40页 |
| ·BP网络模型及学习算法 | 第40-44页 |
| ·目标分类结果 | 第44-48页 |
| ·基于一维回波的目标识别结果 | 第44-46页 |
| ·基于二维轮廓像的目标识别结果 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
