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相位阵列雷达信号目标识别算法的研究

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相位阵列雷达信号目标识别算法的研究
论文目录
 
中文摘要第1-4 页
英文摘要第4-7 页
第一章 绪论第7-11 页
  1.1 研究背景和意义第7-8 页
  1.2 研究历史及发展情况第8-10 页
  1.3 本文的主要工作和内容安排第10-11 页
第二章 采样间隔自适应变化算法介绍第11-20 页
  2.1 αβ滤波器第11-15 页
  2.2 α-β-γ滤波器第15-16 页
  2.3 采样间隔自适应变化算法第16-20 页
第三章 基于连续状态Hopfield神经网络的雷达目标跟踪算法第20-30 页
  3.1 概述第20-21 页
  3.2 系统模型假设第21 页
  3.3 Hopfield神经网络模型第21-24 页
  3.4 Hopfield神经网络状态估计算法第24-25 页
  3.5 离散系统状态估计算法第25-27 页
  3.6 采样间隔自适应算法的引入第27-30 页
第四章 计算机仿真试验及结果分析第30-47 页
  4.1 仿真环境第30-31 页
  4.2 目标运动轨迹模型第31-33 页
  4.3 仿真过程第33-37 页
    4.3.1 仿真步骤第33-34 页
    4.3.2 干扰噪声形式第34-35 页
    4.3.3 仿真试验结果统计量第35-37 页
  4.4 仿真结果第37-39 页
  4.5 传统滤波算法引入采样间隔自适应变化方法分析第39-46 页
    4.5.1 单个滤波过程分析第39-41 页
    4.5.2 αβ滤波/αβγ—square滤波第41-42 页
    4.5.3 采样间隔离散变化情况第42-45 页
    4.5.4 采样间隔连续取值变化第45-46 页
  4.6 结论第46-47 页
第五章 人工神经网络目标跟踪算法仿真试验第47-56 页
  5.1 卡尔曼滤波简介第47-48 页
  5.2 连续型Hopfield神经网络建模第48-50 页
  5.3 仿真试验及结果分析第50-55 页
  5.4 结论第55-56 页
第六章 结论第56-57 页
参考文献第57-59 页
致谢第59-60 页
附录第60-61 页

本篇论文共61页,点击这进入下载页面
 
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