基于窄带雷达数据的飞机目标分类方法 |
论文目录 |
| 摘要 | 第1-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 基于RCS序列的飞机目标识别 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于微多普勒特征的飞机目标识别 | 第13-14页 |
| 1.3 论文结构及主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 RCS及微多普勒仿真计算 | 第15-28页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 飞机目标雷达截面积 | 第15-18页 |
| 2.2.1 RCS的定义 | 第15-17页 |
| 2.2.2 目标散射特性与波长的关系 | 第17页 |
| 2.2.3 散射点模型 | 第17-18页 |
| 2.3 小/中/大型飞机目标的全角度RCS仿真 | 第18-22页 |
| 2.3.1 小型飞机目标的全角度RCS仿真 | 第18-19页 |
| 2.3.2 中型飞机目标的全角度RCS仿真 | 第19-20页 |
| 2.3.3 大型飞机目标的全角度RCS仿真 | 第20-22页 |
| 2.4 雷达多普勒效应及目标微动特性 | 第22-25页 |
| 2.4.1 雷达多普勒效应 | 第22页 |
| 2.4.2 目标微动特性 | 第22页 |
| 2.4.3 窄带雷达旋翼回波模型 | 第22-25页 |
| 2.5 三类飞机目标回波仿真 | 第25-27页 |
| 2.5.1 直升机窄带雷达回波仿真及分析 | 第25页 |
| 2.5.2 螺旋窄带雷达回波仿真及分析 | 第25-26页 |
| 2.5.3 喷气式飞机窄带雷达回波仿真及分析 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于非均匀量化状态转移特征的飞机目标大小分类 | 第28-42页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 非均匀量化状态转移特征提取 | 第28-30页 |
| 3.2.1 数据归一化 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于数据量相近原则的非均匀量化 | 第29页 |
| 3.2.3 非均匀量化状态转移特征矩阵 | 第29-30页 |
| 3.3 基于非均匀量化状态转移特征的飞机目标分类准则 | 第30页 |
| 3.4 基于非均匀量化状态转移特征的飞机目标分类方法流程 | 第30-32页 |
| 3.4.1 训练流程图 | 第30-31页 |
| 3.4.2 分类流程图 | 第31-32页 |
| 3.5 本章实验 | 第32-40页 |
| 3.5.1 实验数据介绍 | 第32页 |
| 3.5.2 样本数据点数对判别效果的影响 | 第32-34页 |
| 3.5.3 量化阶梯数目对判别效果的影响 | 第34-35页 |
| 3.5.4 类间容忍间隔对判别效果的影响 | 第35-37页 |
| 3.5.5 数据采样间隔对判别效果的影响 | 第37-38页 |
| 3.5.6 信噪比对判别效果的影响 | 第38-39页 |
| 3.5.7 算法对比实验 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于第一本征模函数周期特征的飞机目标类型分类 | 第42-57页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 基于第一本征模函数周期特征的飞机目标类型分类 | 第42-48页 |
| 4.2.1 应用EMD算法分解雷达回波信号得到IMF1 | 第42-44页 |
| 4.2.2 裁剪IMF1 边缘的部分异常值 | 第44页 |
| 4.2.3 计算IMF1 的归一化自相关函数 | 第44-45页 |
| 4.2.4 记录归一化自相关函数中的称越阈数据 | 第45页 |
| 4.2.5 利用AP聚类算法统计越阈数据中的数据簇数 | 第45-46页 |
| 4.2.6 飞机目标的类别判别准则 | 第46-47页 |
| 4.2.7 基于第一本征模函数周期特征的飞机目标类型分类流程 | 第47-48页 |
| 4.3 本章实验 | 第48-56页 |
| 4.3.1 实验数据介绍 | 第48页 |
| 4.3.2 飞机目标旋翼周期特征提取结果 | 第48-51页 |
| 4.3.3 信噪比对分类效果的影响 | 第51-52页 |
| 4.3.4 分类门限对分类效果的影响 | 第52-53页 |
| 4.3.5 观测时间对分类效果的影响 | 第53-54页 |
| 4.3.6 航向与雷达视线的夹角对分类效果的影响 | 第54-55页 |
| 4.3.7 算法对比实验 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于时频谱图像处理的直升机物理参数提取与识别 | 第57-72页 |
| 5.1 引言 | 第57-58页 |
| 5.2 基于时频谱图像处理的直升机物理参数提取 | 第58-64页 |
| 5.2.1 时频谱图预处理 | 第58-61页 |
| 5.2.2 提取时频谱线 | 第61-62页 |
| 5.2.3 物理参数估计 | 第62-63页 |
| 5.2.4 基于时频谱图像处理的直升机物理参数提取流程图 | 第63-64页 |
| 5.3 直升机型号识别 | 第64页 |
| 5.4 本章实验 | 第64-70页 |
| 5.4.1 实验数据简介 | 第64-65页 |
| 5.4.2 旋翼转速对参数估计误差的影响 | 第65页 |
| 5.4.3 旋翼叶片长度对参数估计误差的影响 | 第61-66页 |
| 5.4.4 旋翼叶片数量对参数估计误差的影响 | 第66-67页 |
| 5.4.5 信噪比对旋翼回波时频谱的影响 | 第67-69页 |
| 5.4.6 直升机型号识别 | 第69-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 本文总结 | 第72-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第77页 |
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