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目录
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 电磁散射中心研究
1.2.2 RCS与电磁散射中心的研究
1.2.3 电磁散射中心与机器学习的研究
1.3 目前存在的问题以及本文解决方案
1.4 本文主要内容
2 感应电流计算散射场以及散射机制分析
2.1 感应电流积分方程基本原理
2.2 基础模型远场散射场计算与验证
2.2.1 电流积分计算平板RCS
2.2.2 电流积分计算尖劈RCS
2.3 感应电流与散射机制分析
2.4 本章小结
3 J-SAR电磁散射成像算法的构建与实现
3.1 散射源干涉理论与成像算法构建
3.1.1 RCS散射贡献比分析
3.1.2 J-SAR成像算法实现
3.2 J-SAR成像平板散射特征的验证与分析
3.2.1 J-SAR成像平板散射分析
3.2.2 平板后向RCS贡献比研究
3.3 成像算法时间复杂度优化
3.4 电大尺寸模型的散射特征分析
3.4.1 卡车J-SAR成像散射分析
3.4.2 滑翔机J-SAR成像散射分析
3.5 本章小结
4 散射特征构建与散射模式匹配
4.1 散射模式匹配框架
4.2 CNN-SVM图像识别原理
4.2.1 卷积神经网络简介
4.2.2 支持向量机简介
4.3 特征工程以及数据集准备
4.4 散射匹配网络训练流程
4.5 电大尺寸模型的散射模式匹配
4.5.1 卡车模型散射模式匹配
4.5.2 滑翔机模型散射模式匹配
4.6 本章小结
5 RCS缩减指标分配研究
5.1 RCS缩减指标分配框架
5.2 多散射源RCS缩减分析
5.3 电大尺寸模型的缩减指标分配
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 未来展望
致谢
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间取得的学术成果
附录2 J-SAR成像主要代码
附录3 CNN-SVM主要代码