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,
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。
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