多设备协同信号分选算法的研究与实现



多设备协同信号分选算法的研究与实现

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多设备协同信号分选算法的研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-16页
1.1 研究背景与意义	第10-12页
1.2 信号分选国内外发展现状和趋势	第12-14页
1.3 本文研究工作和内容安排	第14-16页
第2章多设备协同信号分选算法设计	第16-26页
2.1 多设备协同面临的复杂电磁环境	第16页
2.2 多设备协同侦察雷达信号模型	第16-21页
2.2.1 信号脉冲模型	第16-18页
2.2.2 雷达信号仿真设置	第18-21页
2.3 多设备协同分选算法设计	第21-23页
2.4 多设备协同分选性能评价指标	第23页
2.5 本章小结	第23-26页
第3章改进K-Means和优化SDIF结合的信号分选算法	第26-52页
3.1 传统聚类算法分析	第26-27页
3.1.1 K-Means聚类算法	第26-27页
3.1.2 K-Means算法的不足	第27页
3.2 改进的K-Means算法	第27-35页
3.2.1 改进K-Means算法原理	第27-29页
3.2.2 改进K-Means算法流程	第29-30页
3.2.3 改进K-Means算法仿真及分析	第30-35页
3.3 传统SDIF算法分析	第35-38页
3.3.1 SDIF算法原理	第36-37页
3.3.2 SDIF算法不足	第37-38页
3.4 优化的SDIF算法	第38-44页
3.4.1 基于交叠PRI箱的抖动雷达信号分选	第38-39页
3.4.2 基于动态扩展关联的自纠错序列检索	第39-40页
3.4.3 基于滑窗的PRI验证	第40-41页
3.4.4 优化SDIF算法流程	第41-43页
3.4.5 优化SDIF算法仿真分析	第43-44页
3.5 改进K-Means和优化SDIF算法	第44-50页
3.5.1 频率捷变雷达信号校验	第44-47页
3.5.2 改进K-Means和优化SDIF算法流程	第47-48页
3.5.3 改进K-Means和优化SDIF算法仿真分析	第48-50页
3.6 本章小结	第50-52页
第4章时差和多参数加权分选算法	第52-76页
4.1 经典时差分选算法	第52-54页
4.2 时差和多参数加权序列搜索	第54-64页
4.2.1 脉冲匹配算法获取时差	第54-56页
4.2.2 时差和多参数加权序列搜索原理	第56-57页
4.2.3 时差和多参数加权序列搜索流程	第57-58页
4.2.4 时差和多参数加权序列搜索仿真与分析	第58-64页
4.3 雷达信号类型及验证	第64-67页
4.3.1 基于Apriori算法雷达信号类型确定	第64-65页
4.3.2 时间亚线性算法验证结果	第65-66页
4.3.3 分选结果的表示	第66-67页
4.4 时差和多参数加权信号分选	第67-74页
4.4.1 时差和多参数加权分选流程	第67-69页
4.4.2 时差和多参数加权分选仿真与分析	第69-74页
4.5 本章小结	第74-76页
第5章多设备协同信号分选软件设计与实现	第76-84页
5.1 多设备协同硬件框架	第76页
5.2 软件系统设计流程	第76-79页
5.3 测试结果及分析	第79-82页
5.4 本章小结	第82-84页
结论	第84-86页
参考文献	第86-91页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第91-92页
致谢	第92页

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