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SAR有源欺骗干扰模版生成与效果评估方法 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-7页 | | ABSTRACT | 第7-8页 | | 符号对照表 | 第12-13页 | | 缩略语对照表 | 第13-16页 | | 第一章 绪论 | 第16-24页 | | 1.1 研究背景及意义 | 第16-17页 | | 1.2 SAR技术国内外研究现状 | 第17-18页 | | 1.3 SAR欺骗干扰国内外研究现状 | 第18-21页 | | 1.3.1 SAR干扰装备与算法现状 | 第18-20页 | | 1.3.2 欺骗干扰模板生成现状 | 第20页 | | 1.3.3 干扰效果评估现状 | 第20-21页 | | 1.4 论文内容安排 | 第21-24页 | | 第二章 SAR成像原理与SAR欺骗干扰原理 | 第24-40页 | | 2.1 引言 | 第24页 | | 2.2 SAR成像原理 | 第24-30页 | | 2.2.1 SAR高分辨率原理 | 第24-27页 | | 2.2.2 SAR回波信号模型 | 第27-28页 | | 2.2.3 距离-多普勒成像算法 | 第28-30页 | | 2.3 SAR欺骗干扰基本原理 | 第30-33页 | | 2.3.1 欺骗干扰几何模型 | 第30-31页 | | 2.3.2 欺骗干扰基本原理 | 第31-32页 | | 2.3.3 欺骗干扰仿真实验 | 第32-33页 | | 2.4 一种两步生成的大场景欺骗干扰方法 | 第33-38页 | | 2.4.1 欺骗干扰两步生成方法 | 第33-34页 | | 2.4.2 欺骗干扰分段补偿方法 | 第34-36页 | | 2.4.3 大场景SAR欺骗干扰仿真实验 | 第36-38页 | | 2.5 本章小结 | 第38-40页 | | 第三章 基于GAN的欺骗干扰模板生成方法 | 第40-58页 | | 3.1 引言 | 第40页 | | 3.2 生成对抗网络模型 | 第40-47页 | | 3.2.1 GAN的基本模型 | 第40-43页 | | 3.2.2 基于Wasserstein距离的生成对抗网络 | 第43-47页 | | 3.2.3 深度卷积生成对抗网络 | 第47页 | | 3.3 基于GAN的干扰模版生成实验 | 第47-51页 | | 3.3.1 数据集介绍 | 第48-49页 | | 3.3.2 网络架构与实现细节 | 第49-50页 | | 3.3.3 实验结果及分析 | 第50-51页 | | 3.4 基于纹理合成的干扰模板生成方法 | 第51-56页 | | 3.4.1 模板库与纹理合成方法 | 第51-53页 | | 3.4.2 基于Image Quilting算法的干扰模板生成实验 | 第53-55页 | | 3.4.3 与基于GAN的干扰模板生成方法的对比 | 第55-56页 | | 3.5 本章小结 | 第56-58页 | | 第四章 欺骗干扰误差分析与效果评估 | 第58-84页 | | 4.1 引言 | 第58页 | | 4.2 欺骗干扰航迹误差分析 | 第58-65页 | | 4.2.1 航迹误差几何模型 | 第58-61页 | | 4.2.2 航迹误差对雷达系统参数的影响 | 第61-64页 | | 4.2.3 航迹误差对虚假目标成像的影响 | 第64-65页 | | 4.3 基于图像质量指标的评估方法 | 第65-78页 | | 4.3.1 图像质量评估指标 | 第65-70页 | | 4.3.2 图像质量指标的评估结果 | 第70-75页 | | 4.3.3 基于神经网络的综合结果 | 第75-78页 | | 4.4 基于卷积神经网络的评估方法 | 第78-82页 | | 4.4.1 卷积神经网络 | 第78-80页 | | 4.4.2 网络架构 | 第80-81页 | | 4.4.3 实现细节与实验结果 | 第81-82页 | | 4.5 本章小结 | 第82-84页 | | 第五章 总结与展望 | 第84-86页 | | 5.1 工作总结 | 第84页 | | 5.2 工作展望 | 第84-86页 | | 参考文献 | 第86-90页 | | 致谢 | 第90-92页 | | 作者简介 | 第92-93页 |
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