| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-15页 |
| 1.2 研究动态 | 第15-20页 |
| 1.2.1 距离扩展目标特性 | 第15-16页 |
| 1.2.2 高分辨雷达杂波特性 | 第16-17页 |
| 1.2.3 高斯杂波中的距离扩展目标检测算法 | 第17-18页 |
| 1.2.4 复合高斯杂波中的距离扩展目标检测算法 | 第18-20页 |
| 1.2.5 动态综述 | 第20页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第20-22页 |
| 第二章 距离扩展目标特性 | 第22-29页 |
| 2.1 后向散射点 | 第22-24页 |
| 2.2 低分辨雷达的目标回波 | 第24页 |
| 2.3 高分辨雷达的目标回波 | 第24-25页 |
| 2.4 目标的高分辨雷达回波与低分辨雷达回波比较 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 高分辨雷达杂波特性 | 第29-47页 |
| 3.1 常见的几种杂波幅度分布及其特性 | 第29-33页 |
| 3.1.1 Rayleigh 分布 | 第29页 |
| 3.1.2 Lognormal 分布 | 第29-30页 |
| 3.1.3 Weibull 分布 | 第30页 |
| 3.1.4 K 分布 | 第30-31页 |
| 3.1.5 G0 分布 | 第31页 |
| 3.1.6 复合高斯分布 | 第31-32页 |
| 3.1.7 偏斜度(skewness)和尖峰度(kurtosis) | 第32-33页 |
| 3.2 IPIX radar 杂波在不同分辨率下的特点 | 第33-45页 |
| 3.2.1 IPIX radar | 第33-34页 |
| 3.2.2 5 种不同分辨率的杂波数据文件 | 第34-35页 |
| 3.2.3 I/Q 通道数据分析 | 第35-36页 |
| 3.2.4 杂波幅度分析 | 第36-40页 |
| 3.2.5 杂波经验APDF 的MMSE 拟合结果 | 第40-43页 |
| 3.2.6 杂波经验APDF 与噪声加杂波模型的拟合结果 | 第43-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 高斯杂波中的距离扩展目标检测算法 | 第47-68页 |
| 4.1 高斯杂波背景下的距离扩展目标参量检测器 | 第47-60页 |
| 4.1.1 一步（OS）Rao、Wald 和GLRT 检测器 | 第48-56页 |
| 4.1.2 两步（TS）Rao、Wald 和GLRT 检测器 | 第56-58页 |
| 4.1.3 线性高斯模型下，Rao、Wald 和GLRT 检测统计量的等价性 | 第58-60页 |
| 4.2 基于Bayesian 方法的距离扩展目标GLRT 检测算法 | 第60-67页 |
| 4.2.1 复Wishart 分布 | 第60-61页 |
| 4.2.2 回波模型介绍 | 第61-62页 |
| 4.2.3 检测器设计 | 第62-64页 |
| 4.2.4 性能评估 | 第64-67页 |
| 4.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 复合高斯杂波中的距离扩展目标检测算法 | 第68-115页 |
| 5.1 复合高斯杂波中距离扩展目标的参量检测算法 | 第68-77页 |
| 5.1.1 信号模型 | 第68-69页 |
| 5.1.2 检测器的设计 | 第69-73页 |
| 5.1.3 性能分析 | 第73-77页 |
| 5.2 三种典型复合高斯杂波（Weibull、K 和G0）中的检测理论 | 第77-88页 |
| 5.2.1 Weibull 杂波中的检测理论 | 第78-82页 |
| 5.2.2 K 分布杂波的检测理论 | 第82-85页 |
| 5.2.3 G0 分布杂波的最优检测理论 | 第85-88页 |
| 5.3 协方差矩阵的估计算法以及对检测器的性能影响 | 第88-95页 |
| 5.3.1 各种估计算法 | 第89-91页 |
| 5.3.2 协方差矩阵估计器的性能对检测器的影响 | 第91-95页 |
| 5.4 基于AR 模型的GLRT 检测算法 | 第95-108页 |
| 5.4.1 AR 过程表示复合高斯杂波 | 第96-97页 |
| 5.4.2 复合高斯杂波中检测距离扩展目标的回波模型 | 第97-98页 |
| 5.4.3 ARGLRT-CG 检测器的设计 | 第98-100页 |
| 5.4.4 ARGLRT-CG 检测器的性能分析 | 第100-102页 |
| 5.4.5 数值结果 | 第102-108页 |
| 5.5 改进的ARGLRT-CG 检测算法 | 第108-113页 |
| 5.5.1 协方差矩阵M 与(AR a, σ~2, P)的关系 | 第108-109页 |
| 5.5.2 利用AR 过程系数构造相干斑的协方差矩阵 | 第109-110页 |
| 5.5.3 改进的ARGLRT-CG 检测器的设计 | 第110-111页 |
| 5.5.4 IARGLRT-CG 检测器的性能分析 | 第111-113页 |
| 5.6 本章小结 | 第113-115页 |
| 第六章 结论与展望 | 第115-117页 |
| 6.1 全文总结 | 第115-116页 |
| 6.2 工作展望 | 第116-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
| 参考文献 | 第118-128页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第128-129页 |
