声明
1 绪论
1.1 背景简述及研究意义
1.2 研究历史及国内外研究现状
1.2.1相位编码雷达成像演化
1.2.2基于信号稀疏表示的雷达成像发展
1.2.3多雷达数据融合发展
1.3 本文的结构安排
2 雷达信号稀疏表示理论
2.1 引言
2.2 高频区目标的雷达回波模型
2.3 雷达成像原理
2.4 雷达回波信号的稀疏表示
2.5 压缩感知理论
2.6 本章小结
3 基于伪随机编码信号的雷达成像与目标识别
3.1 引言
3.2 伪随机编码雷达信号处理
3.2.1 伪随机码的概念和性质
3.2.2 伪随机编码信号
3.3 伪随机编码雷达一维成像
3.3.1 一维雷达回波信号模型
3.3.2 伪随机编码雷达的一维成像原理
3.3.3 仿真算例
3.4 基于伪随机编码雷达一维距离像的目标识别
3.4.1 一维距离像识别方法
3.4.2 联合信息熵的特征选择
3.4.3 仿真算例
3.5 伪随机编码雷达二维成像
3.5.1 伪随机编码雷达的二维成像原理
3.5.2 算例仿真
3.6 本章小结
4 基于SBL算法的伪随机编码雷达的高分辨成像
4.1 引言
4.2 稀疏贝叶学习算法
4.2.1 稀疏贝叶斯学习方法原理
4.2.2 超参数求解方法
4.3 伪随机编码雷达的一维高分辨成像
4.3.1 一维雷达散射回波稀疏表示模型
4.3.2 同视角多频带雷达的数据融合原理
4.3.3 仿真算例
4.4 伪随机编码雷达的二维高分辨成像
4.4.1 二维雷达散射回波稀疏表示模型
4.4.2 多视角多频带雷达的数据融合原理
4.4.3 仿真算例
4.5 本章小结
5 总结与展望
5.1 本文主要工作
5.2 下一步工作展望
致谢
参考文献
附录
南京理工大学;