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机载/星载雷达地面运动目标检测稀疏处理方法研究

作者简介第1-4页
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-34页
   ·研究背景与意义第12-14页
   ·稀疏采样下地面运动目标检测研究现状第14-20页
     ·机载/星载雷达 GMTI 技术的研究历史及现状第14-16页
     ·基于压缩感知的 GMTI 方法国内外研究现状第16-20页
   ·本文的主要内容及安排第20-22页
 本章参考文献第22-34页
第二章 基于稀疏重构的GMTI空时处理方法第34-52页
   ·引言第34-35页
   ·雷达接收空时回波数据模型第35-37页
   ·最优空时自适应处理原理第37-39页
   ·基于压缩感知的运动目标检测方法(CS 算法)第39-41页
   ·算法的性能分析及仿真实验第41-48页
     ·CS 算法的分辨能力分析第41-43页
     ·基于 CS 算法的 GMTI 实验第43-45页
     ·CS 算法的噪声抑制性能第45-46页
     ·不同信噪比情况下 CS 算法的目标检测性能第46-48页
   ·本章小结第48-49页
 参考文献第49-52页
第三章 稀疏采样下的双通道SAR/GMTI方法第52-66页
   ·引言第52-53页
   ·双通道雷达随机稀疏采样回波数据模型第53-54页
   ·基于压缩感知的地面运动目标检测方法(CS/GMTI 算法)第54-57页
   ·仿真数据实验及算法影响因素分析第57-60页
     ·基于 CS/GMTI 算法的稀疏运动目标检测实验第57-58页
     ·运动参数对 CS 算法目标成像的影响分析第58-60页
   ·基于 CS/ GMTI 算法的实测数据实验第60-63页
     ·基于 CS/GMTI 算法的运动目标检测实验第60-62页
     ·采样数据量对 CS/GMTI 算法动目标检测性能影响第62-63页
   ·本章小结第63-64页
 参考文献第64-66页
第四章 基于双通道联合稀疏和加权L1范数的GMTI方法第66-88页
   ·引言第66-67页
   ·方位降采样下基于联合稀疏和加权 l1优化模型的 GMTI 方法第67-75页
     ·双通道 SAR 数据的稀疏表示模型第67-68页
     ·基于联合稀疏和加权 l1优化模型的 GMTI 方法第68-70页
     ·算法性能分析及仿真实验第70-72页
     ·分布式杂波背景下的 JWCS/GMTI 算法实验第72-75页
   ·二维稀疏采样下的 JWCS/GMTI 算法(2D-JWCS 算法)第75-85页
     ·二维稀疏采样的 SAR 回波数据模型第75-76页
     ·二维稀疏采样下的压缩感知 SAR 成像模型构建第76-79页
     ·基于加权 l1优化模型的 GMTI 算法第79-81页
     ·算法性能分析与仿真实验第81-85页
 本章小结第85-86页
 参考文献第86-88页
第五章 稀疏采样下基于先验知识的杂波抑制与GMTI方法第88-99页
   ·引言第88-89页
   ·双通道 SAR 稀疏采样数据模型第89-90页
   ·稀疏采样下基于先验知识的杂波抑制与 GMTI 方法第90-93页
   ·实验结果第93-96页
     ·点目标仿真实验第93-94页
     ·真实杂波背景第94-96页
   ·本章小结第96-97页
 参考文献第97-99页
第六章 基于稀疏重构的宽测绘成像及GMTI方法第99-109页
   ·引言第99-100页
   ·ScanSAR 波束几何结构与数据模型第100-101页
   ·基于稀疏孔径的 CS 算法成像及 GMTI 方法第101-102页
   ·算法性能分析及实验结果第102-106页
     ·方位分辨率分析第102-103页
     ·真实数据 SAR 成像实验第103-106页
   ·本章小结第106-107页
 参考文献第107-109页
第七章 总结与展望第109-111页
   ·全文总结第109-110页
   ·工作展望第110-111页
致谢第111-113页
作者攻读博士学位期间的研究成果第113-115页

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