复杂环境下雷达信号的分选识别技术研究



复杂环境下雷达信号的分选识别技术研究

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复杂环境下雷达信号的分选识别技术研究

论文目录
摘要	第1-7 页
Abstract	第7-13 页
第1章绪论	第13-25 页
· 引言	第13 页
· 课题的研究意义与来源	第13-15 页
· 国内外研究现状分析	第15-23 页
· 基于PRI的信号分选	第16-18 页
· 多参数匹配法	第18-19 页
· 基于脉内调制特征的信号分选	第19-21 页
· 基于盲信号处理的信号分选算法	第21-22 页
· 聚类分选算法	第22 页
· 基于神经网络和人工智能技术的信号分选	第22-23 页
· 论文主要研究成果和内容安排	第23-25 页
第2章分选跟踪器设计实现及新分选模型的提出	第25-47 页
· 引言	第25 页
· 论计算与分析	第25-31 页
· 主要功能和技术指标	第25-26 页
· PRI判决门限的确定	第26-27 页
· FIFO深度的研究	第27-31 页
· 分选参数及算法的选择	第31 页
· 具体设计与实现	第31-41 页
· 系统总体设计	第31-34 页
· 分选跟踪硬件设计	第34-38 页
· 分选跟踪软件设计	第38-41 页
· 实验结果及分析	第41-44 页
· 一种改进的分选模型结构	第44-46 页
· 本章小结	第46-47 页
第3章基于盲源分离的信号分选算法研究	第47-75 页
· 引言	第47 页
· 盲信号处理概念	第47-50 页
· 盲处理的原理及处理方法	第48 页
· 独立分量分析	第48-49 页
· 预处理及算法性能评价准则	第49-50 页
· 基于Fast ICA的雷达信号分选算法研究	第50-59 页
· 盲信号抽取分选算法	第51-53 页
· 仿真实验及其结果分析	第53-59 页
· 基于伪信噪比最大化的盲源分离算法	第59-66 页
· 建立目标函数及分离算法推导	第60-62 页
· 仿真实验及其结果分析	第62-66 页
· 基于峭度的盲源分离拟开关算法	第66-73 页
· 源信号概率密度函数、激活函数与峭度	第66-67 页
· 盲信源分离拟开关算法	第67-69 页
· 仿真实验及其结果分析	第69-73 页
· 本章小结	第73-75 页
第4章基于纯相位向量和极化信息的预分选算法	第75-93 页
· 引言	第75-76 页
· 基于纯相位向量的动态聚类预分选算法	第76-84 页
· 单基线相位干涉仪基本工作原理	第76-77 页
· C-均值算法	第77-78 页
· 纯相位向量和纯方向角向量	第78-79 页
· 准C-均值动态聚类预分选算法	第79-81 页
· 仿真实验及其结果分析	第81-84 页
· 基于双极性曲折臂天线的极化参数提取	第84-92 页
· 雷达信号的极化特征	第85-86 页
· 双极性曲折臂天线	第86-87 页
· 极化波的Jones矢量描述	第87-88 页
· 基于双极性曲折臂天线的极化接收机分选支路设计	第88-92 页
· 本章小结	第92-93 页
第5章基于脉内调制特征的信号分选方法研究	第93-126 页
· 引言	第93-94 页
· 基于IF子代特征向量的提取与自动分类	第94-110 页
· 基本原理介绍	第94-99 页
· IF子代特征向量提取	第99-104 页
· IF子代特征向量的性能分析	第104-110 页
· 基于FRFTα域-包络曲线的特征提取与聚类分选	第110-119 页
· 分数阶傅里叶变换	第110-112 页
· 新特征向量的提取与聚类分选	第112-115 页
· 仿真实验及其结果分析	第115-119 页
· 基于宽带数字信道化的新型分选模型及新分选方法	第119-125 页
· 基于宽带数字信道化的新型分选模型	第119-123 页
· 基于脉间脉内参数完备特征向量的综合分选法	第123-125 页
· 本章小结	第125-126 页
结论	第126-128 页
参考文献	第128-141 页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第141-143 页
致谢	第143-144页

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