基于知识的雷达自适应处理方法研究



基于知识的雷达自适应处理方法研究

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基于知识的雷达自适应处理方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-13页
第一章绪论	第13-27页
· 论文研究工作的背景和意义	第13-14页
· 研究历史与现状	第14-20页
· 论文的研究内容及安排	第20-21页
本章参考文献	第21-27页
第二章雷达自适应处理中目标检测准则	第27-37页
· 引言	第27页
· 雷达自适应检测准则	第27-33页
· 广义似然比检测准则(GLRT)	第28-29页
· 自适应匹配滤波检测准则(AMF)	第29-30页
· Rao和Wald检测准则	第30-32页
· ACE检测准则	第32-33页
· 空时自适应处理基本原理	第33-36页
本章参考文献	第36-37页
第三章基于先验知识的训练数据和自适应滤波算法智能选择	第37-55页
· 引言	第37页
· 利用杂波环境先验知识的训练数据选择方法	第37-43页
· 传统的GIP NHD算法	第38页
· 基于先验知识的GIP NHD算法	第38-39页
· 噪声协方差矩阵的模型及生成方法	第39-40页
· 数值仿真实验	第40-43页
· 自适应滤波算法智能选择	第43-52页
· 均匀样本数据滤波器算法选择	第44-46页
· 非均匀样本数据处理	第46-49页
· 自适应算法智能选择	第49页
· 实测数据仿真实验	第49-52页
· 小结	第52页
本章参考文献	第52-55页
第四章基于杂波脊先验知识的杂波滤除方法	第55-67页
· 引言	第55-56页
· 基于杂波脊信息的空时自适应滤波方法	第56-61页
· 根据杂波脊信息构造噪声协方差矩阵滤除杂波	第56-57页
· 杂波谱峰数量及位置设定	第57-60页
· 估计模型参数	第60-61页
· 数值仿真实验	第61-64页
· 小结	第64页
本章参考文献	第64-67页
第五章基于贝叶斯方法的雷达自适应检测	第67-89页
· 引言	第67-68页
· 预备知识及符号表示	第68页
· 贝叶斯自适应检测器设计	第68-80页
· 先验分布选择	第69-70页
· 贝叶斯GLRT检测器	第70-72页
· 贝叶斯Rao检测器	第72-73页
· 贝叶斯Wald检测器	第73-74页
· 贝叶斯AMF检测器	第74-75页
· 贝叶斯检测器特点分析	第75-76页
· 数值仿真实验	第76-80页
· 部分均匀杂波假设下贝叶斯雷达自适应检测	第80-84页
· 部分均匀杂波假设下贝叶斯GLRT检测器	第81-82页
· 部分均匀杂波假设下贝叶斯Rao检测器	第82页
· 部分均匀杂波假设下贝叶斯Wald检测器	第82-83页
· 数值仿真实验	第83-84页
· 小结	第84-85页
本章参考文献	第85-89页
第六章贝叶斯非均匀杂波建模及其GLRT检测器设计	第89-99页
· 引言	第89-90页
· 贝叶斯非均匀杂波环境建模及先验知识引入	第90-91页
· 贝叶斯GLRT检测器设计	第91-94页
· 数值仿真实验	第94-97页
· 小结	第97页
本章参考文献	第97-99页
第七章基于贝叶斯理论的图像处理方法	第99-121页
· 引言	第99-100页
· 问题说明和背景介绍	第100-102页
· 稀疏编码	第100页
· 数据字典学习	第100-101页
· 图像稀疏表示	第101-102页
· 非参数贝叶斯先验分布:IBP 和 Beta 过程	第102-103页
· 基于 Beta 过程的字典学习及图像处理算法	第103-108页
· 基于Beta过程的图像稀疏表示模型	第105-106页
· 模型的Gibbs采样推导	第106-108页
· 仿真实验分析	第108-116页
· 小结	第116-117页
本章参考文献	第117-121页
第八章结束语	第121-125页
· 全文内容总结	第121-122页
· 工作展望	第122-125页
致谢	第125-127页
作者在读期间的研究成果	第127-129 页

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