| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本论文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本文创新点 | 第14-15页 |
| 第二章 认知雷达及其相关技术基础 | 第15-22页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 机载雷达系统介绍 | 第15-19页 |
| 2.2.1 脉冲多普勒雷达系统结构 | 第15-16页 |
| 2.2.2 相控阵雷达系统结构 | 第16-17页 |
| 2.2.3 认知雷达系统结构 | 第17-19页 |
| 2.3 认知雷达的关键技术 | 第19-20页 |
| 2.4 空时自适应处理基本原理 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于DEM地形因子的杂波均匀样本选择方法研究 | 第22-36页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 机载相控阵雷达杂波数学模型 | 第22-25页 |
| 3.3 PST方法选择均匀样本 | 第25页 |
| 3.4 基于地形知识分类选择均匀样本 | 第25-27页 |
| 3.4.1 DEM简介 | 第25-26页 |
| 3.4.2 根据地形分类选择均匀样本的方法 | 第26-27页 |
| 3.5 基于地形因子的杂波均匀样本选择设计 | 第27-30页 |
| 3.5.1 基于DEM的地形因子提取 | 第27-29页 |
| 3.5.2 基于单一地形因子选择均匀样本 | 第29-30页 |
| 3.6 计算机仿真与结果分析 | 第30-35页 |
| 3.6.1 杂波非均匀性仿真 | 第31页 |
| 3.6.2 不同方法选择样本的方式 | 第31-33页 |
| 3.6.3 不同方法选择均匀样本的效果仿真 | 第33-35页 |
| 3.7 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于知识辅助的均匀样本选择方法抑制杂波干扰研究 | 第36-50页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 基于知识辅助的非均匀检测器原理 | 第36-41页 |
| 4.2.1 传统广义内积算法 | 第36-38页 |
| 4.2.2 传统的自适应功率剩余算法 | 第38-39页 |
| 4.2.3 基于知识辅助的非均匀检测器设计 | 第39-41页 |
| 4.3 基于多种地形因子的均匀样本选择方法 | 第41-42页 |
| 4.4 基于知识辅助的均匀样本选择方法实现杂波干扰同时抑制 | 第42-44页 |
| 4.5 计算机仿真与结果分析 | 第44-49页 |
| 4.5.1 基于多地形因子的均匀样本选择方法性能与比较 | 第44-46页 |
| 4.5.2 非均匀选择器剔除干扰的能力 | 第46-47页 |
| 4.5.3 MF与MFKANHD抑制杂波干扰能力的对比分析 | 第47-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50-51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第57-58页 |
