| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 符号对照表 | 第15-17页 |
| 缩略语对照表 | 第17-22页 |
| 第一章 绪论 | 第22-34页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第22-24页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第24-31页 |
| 1.2.1 米波雷达的发展概况 | 第24-27页 |
| 1.2.2 低仰角测高技术的研究历史与现状 | 第27-31页 |
| 1.3 本文的主要工作与内容安排 | 第31-34页 |
| 第二章 米波雷达低仰角测高模型 | 第34-66页 |
| 2.1 引言 | 第34页 |
| 2.2 低仰角目标信号模型 | 第34-45页 |
| 2.2.1 问题界定 | 第34-36页 |
| 2.2.2 经典模型 | 第36-39页 |
| 2.2.3 分布源模型 | 第39-43页 |
| 2.2.4 扰动模型 | 第43-45页 |
| 2.3 低仰角测高技术 | 第45-56页 |
| 2.3.1 空间平滑超分辨 | 第45-48页 |
| 2.3.2 合成导向矢量最大似然法 | 第48-53页 |
| 2.3.3 基于压缩感知的方法 | 第53-56页 |
| 2.4 低仰角目标DOA估计的Cramer-Rao界分析 | 第56-63页 |
| 2.4.1 低仰角Cramer-Rao界推导 | 第57-60页 |
| 2.4.2 计算机仿真结果与分析 | 第60-63页 |
| 2.5 本章小结 | 第63-66页 |
| 第三章 基于空域滤波的空间临近相干源角度估计方法 | 第66-88页 |
| 3.1 引言 | 第66-67页 |
| 3.2 空间临近相干源空间平滑解相干性能分析 | 第67-73页 |
| 3.3 基于空域滤波的角度估计方法 | 第73-79页 |
| 3.3.1 信号模型 | 第73页 |
| 3.3.2 空域滤波器设计 | 第73-76页 |
| 3.3.3 均匀线阵角度估计方法 | 第76-77页 |
| 3.3.4 非均匀线阵角度估计方法 | 第77-79页 |
| 3.4 算法流程 | 第79-80页 |
| 3.4.1 SFRM算法流程 | 第79-80页 |
| 3.4.2 SFM算法流程流程 | 第80页 |
| 3.4.3 VSFRM算法流程 | 第80页 |
| 3.5 计算机仿真结果与分析 | 第80-86页 |
| 3.5.1 SFRM与SFM算法收敛性能及运行时间比较 | 第80-82页 |
| 3.5.2 均匀线阵角度估计性能随信噪比的变化 | 第82-83页 |
| 3.5.3 均匀线阵角度估计性能随相关系数相位的变化 | 第83页 |
| 3.5.4 均匀线阵角度估计性能随目标间角度间隔的变化 | 第83-84页 |
| 3.5.5 非均匀线阵角度估计性能随信噪比的变化 | 第84-85页 |
| 3.5.6 角度估计性能随预估值偏差的变化 | 第85-86页 |
| 3.6 本章小结 | 第86-88页 |
| 第四章 米波雷达低仰角测高的阵地参数反演方法 | 第88-106页 |
| 4.1 引言 | 第88-89页 |
| 4.2 经典模型阵地参数反演 | 第89-93页 |
| 4.3 扰动模型阵地参数反演 | 第93-95页 |
| 4.4 计算机仿真结果与分析 | 第95-97页 |
| 4.4.1 阵地参数反演 | 第95-96页 |
| 4.4.2 扰动反射系数估计性能随扰动大小及信噪比的变化 | 第96-97页 |
| 4.5 实测数据处理 | 第97-104页 |
| 4.5.1 单点迹阵地参数反演 | 第97-100页 |
| 4.5.2 某航班实测数据处理 | 第100-103页 |
| 4.5.3 同航线航班实测数据处理 | 第103-104页 |
| 4.6 本章小结 | 第104-106页 |
| 第五章 基于稀疏贝叶斯学习的复杂阵地低仰角测高方法 | 第106-124页 |
| 5.1 引言 | 第106-107页 |
| 5.2 信号模型 | 第107-110页 |
| 5.3 基于稀疏贝叶斯学习的参数估计方法 | 第110-116页 |
| 5.3.1 优化信号参数α | 第111-112页 |
| 5.3.2 优化噪声参数α_0 | 第112-113页 |
| 5.3.3 优化扰动复反射系数γ' | 第113-115页 |
| 5.3.4 收敛条件 | 第115页 |
| 5.3.5 DOA估计和高度测量 | 第115-116页 |
| 5.3.6 算法流程 | 第116页 |
| 5.4 计算机仿真结果与分析 | 第116-119页 |
| 5.4.1 扰动复反射系数估计 | 第116-117页 |
| 5.4.2 算法空间谱 | 第117-118页 |
| 5.4.3 扰动大小对DOA估计精度的影响 | 第118-119页 |
| 5.4.4 信噪比对DOA估计精度的影响 | 第119页 |
| 5.5 实测数据处理 | 第119-123页 |
| 5.5.1 平地阵地数据处理 | 第119-122页 |
| 5.5.2 高山阵地数据处理 | 第122-123页 |
| 5.6 本章小结 | 第123-124页 |
| 第六章 双正交电磁矢量阵列低仰角估计方法 | 第124-140页 |
| 6.1 引言 | 第124-125页 |
| 6.2 电磁矢量阵列简介 | 第125-128页 |
| 6.3 低仰角角度估计方法 | 第128-131页 |
| 6.3.1 双正交电磁矢量阵列多径模型 | 第128-130页 |
| 6.3.2 极化空间平滑预处理解相干方法 | 第130-131页 |
| 6.4 Cramer-Rao界分析 | 第131-134页 |
| 6.4.1 未知参数{θ,η,γ,(?),(?)} | 第132-133页 |
| 6.4.2 未知参数σ_5~2 | 第133-134页 |
| 6.5 计算机仿真结果与分析 | 第134-138页 |
| 6.5.1 Cramer-Rao界与极化参数的关系 | 第134-135页 |
| 6.5.2 Cramer-Rao界与多径相位差的关系 | 第135页 |
| 6.5.3 DOA估计性能与信噪比的关系 | 第135-136页 |
| 6.5.4 DOA估计性能与多径相位差的关系 | 第136-138页 |
| 6.6 本章小结 | 第138-140页 |
| 第七章 总结与展望 | 第140-144页 |
| 7.1 本文内容总结 | 第140-142页 |
| 7.2 工作展望 | 第142-144页 |
| 参考文献 | 第144-156页 |
| 致谢 | 第156-158页 |
| 作者简介 | 第158-160页 |
