| 摘要 | 第11-13页 |
| Abstract | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第16-33页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 高分辨成像雷达系统发展概况 | 第17-22页 |
| 1.3 ISAR成像技术研究现状 | 第22-30页 |
| 1.3.1 平动补偿 | 第22-26页 |
| 1.3.2 横向定标 | 第26-27页 |
| 1.3.3 稀疏孔径ISAR成像 | 第27-28页 |
| 1.3.4 Bi-ISAR成像 | 第28-29页 |
| 1.3.5 InISAR成像 | 第29-30页 |
| 1.4 论文主要内容及结构安排 | 第30-33页 |
| 第二章 稀疏贝叶斯重构理论研究 | 第33-55页 |
| 2.1 引言 | 第33-34页 |
| 2.2 基于对数拉普拉斯先验的稀疏贝叶斯重构 | 第34-41页 |
| 2.2.1 对数拉普拉斯先验 | 第34-35页 |
| 2.2.2 基于MAP的稀疏贝叶斯重构 | 第35-39页 |
| 2.2.3 实验结果分析 | 第39-41页 |
| 2.3 基于LSM先验的稀疏贝叶斯重构 | 第41-54页 |
| 2.3.1 基于LSM先验的稀疏建模 | 第41-43页 |
| 2.3.2 基于LSM先验的稀疏贝叶斯重构 | 第43-49页 |
| 2.3.3 实验结果分析 | 第49-54页 |
| 2.4 小结 | 第54-55页 |
| 第三章 稀疏孔径ISAR自聚焦技术研究 | 第55-77页 |
| 3.1 引言 | 第55页 |
| 3.2 稀疏孔径ISAR自聚焦信号模型 | 第55-58页 |
| 3.3 基于熵与稀疏联合约束的稀疏孔径ISAR自聚焦 | 第58-64页 |
| 3.3.1 基于LA-VB的ISAR图像稀疏重构 | 第58-60页 |
| 3.3.2 ME1自聚焦 | 第60-62页 |
| 3.3.3 ME2自聚焦 | 第62-64页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第64-76页 |
| 3.4.1 仿真数据实验结果 | 第64-71页 |
| 3.4.2 实测数据实验结果 | 第71-76页 |
| 3.5 小结 | 第76-77页 |
| 第四章 稀疏孔径ISAR横向定标技术研究 | 第77-99页 |
| 4.1 引言 | 第77-78页 |
| 4.2 ISAR横向定标信号模型 | 第78-79页 |
| 4.3 基于修正牛顿迭代的ISAR成像横向定标 | 第79-87页 |
| 4.3.1 基于最小熵的转速估计 | 第80-85页 |
| 4.3.2 基于最大对比度的转速估计 | 第85-87页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第87-98页 |
| 4.4.1 仿真数据实验结果 | 第87-96页 |
| 4.4.2 实测数据实验结果 | 第96-98页 |
| 4.5 小结 | 第98-99页 |
| 第五章 稀疏孔径Bi-ISAR成像技术研究 | 第99-118页 |
| 5.1 引言 | 第99页 |
| 5.2 Bi-ISAR成像信号模型 | 第99-102页 |
| 5.3 一维像预处理 | 第102-105页 |
| 5.4 稀疏Bi-ISAR成像 | 第105-108页 |
| 5.5 实验结果分析 | 第108-117页 |
| 5.6 小结 | 第117-118页 |
| 第六章 稀疏孔径InISAR成像技术研究 | 第118-138页 |
| 6.1 引言 | 第118页 |
| 6.2 稀疏孔径InISAR成像信号模型 | 第118-121页 |
| 6.3 基于SM-SBL的稀疏孔径InISAR成像 | 第121-129页 |
| 6.3.1 稀疏贝叶斯推理 | 第121-126页 |
| 6.3.2 基于序贯多通道稀疏贝叶斯恢复算法(SM-SBL)的ISAR成像 | 第126-127页 |
| 6.3.3 基于最小二乘的运动参数估计与滤波 | 第127-129页 |
| 6.4 实验结果分析 | 第129-136页 |
| 6.5 小结 | 第136-138页 |
| 第七章 结束语 | 第138-141页 |
| 7.1 工作总结 | 第138-139页 |
| 7.2 研究展望 | 第139-141页 |
| 致谢 | 第141-143页 |
| 参考文献 | 第143-155页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第155-158页 |
| 附录A 式(2.29)所示边缘分布推导 | 第158-159页 |
| 附录B 6.3.2节SM-SBL中的递推公式推导 | 第159-162页 |
