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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于脉内特征的雷达辐射源信号识别研究
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基于脉内特征的雷达辐射源信号识别研究
 
     论文目录
 
摘要第1-11页
Abstract第11-17页
第1章 绪论第17-33页
   ·引言第17页
   ·课题的提出及研究意义第17-20页
   ·国内外研究现状分析第20-29页
     ·常规参数第20-21页
     ·脉内有意调制特征第21-22页
     ·脉内无意调制特征第22-24页
     ·脉内特征与常规参数组合第24页
     ·识别算法的发展第24-26页
     ·国内外研究现状分析小结第26-29页
   ·研究背景和研究思路第29-30页
   ·主要研究工作第30-32页
   ·结构安排第32-33页
第2章 雷达辐射源信号识别基础第33-49页
   ·引言第33页
   ·辐射源信号脉内调制分析第33-38页
     ·信号脉内调制概述第33-35页
     ·信号脉内调制特征分析第35-38页
   ·辐射源信号的特征可分性分析第38-44页
   ·辐射源信号识别模型第44-48页
   ·本章小结第48-49页
第3章 不同调制类型雷达辐射源信号识别第49-73页
   ·引言第49-50页
   ·小波脊频特征提取第50-62页
     ·小波变换第50-52页
     ·小波脊线与瞬时频率第52-55页
     ·新小波原子第55-59页
     ·小波脊频特征检测策略第59页
     ·小波脊频特征提取算法第59-60页
     ·小波脊频特征提取参数分析第60-62页
   ·典型雷达信号的小波脊频特征第62-65页
   ·小波脊频级联特征提取第65-68页
   ·实验与分析第68-72页
     ·新小波原子检测能力验证第68-69页
     ·基于IFSVM的不同调制类型RES识别第69-72页
   ·本章小结第72-73页
第4章 同类近似雷达辐射源信号识别第73-101页
   ·引言第73-74页
   ·小波包变换第74-76页
   ·小波选择第76-78页
   ·小波包系数特征的可行性分析第78-80页
   ·基于PCA融合特征提取第80-92页
     ·PCA原理第80-82页
     ·基于PCA特征融合第82-85页
     ·融合熵特征第85-89页
     ·融合熵特征提取算法第89-90页
     ·融合熵特征抗噪性能分析第90-92页
   ·ARES的参数估计第92-94页
   ·实验与分析第94-99页
   ·本章小结第99-101页
第5章 雷达辐射源识别第101-126页
   ·引言第101-102页
   ·雷达发射机第102-104页
     ·发射机结构第102-103页
     ·发射机的特点第103-104页
   ·放大器非线性与模型描述第104-109页
   ·谐波功率约束特征提取第109-115页
     ·谐波功率约束模型第109-110页
     ·谐波功率谱自相关估计第110-114页
     ·谐波功率约束特征提取算法第114-115页
   ·谐波功率约束特征性能分析第115-120页
     ·恒定功率特征分析第115-116页
     ·变化功率特征分析第116-120页
   ·实验与分析第120-124页
     ·基于仿真数据的识别与分析第120-122页
     ·基于实验测试数据的识别与分析第122-124页
   ·本章小结第124-126页
第6章 增量模糊支持向量机识别算法设计第126-153页
   ·引言第126-128页
   ·支持向量机的理论基础第128-132页
     ·统计学习理论第128-130页
     ·Mercer核理论第130-132页
   ·支持向量机第132-136页
     ·常规支持向量机第132-134页
     ·增量支持向量机第134-136页
   ·增量模糊支持向量机第136-145页
     ·分类样本的联合模糊隶属函数第137-140页
     ·界定平凡训练数据第140-141页
     ·产生最小超球体第141-143页
     ·增量模糊学习算法第143-144页
     ·拒判规则设计第144-145页
     ·增量模糊支持向量机识别算法第145页
   ·基于公共测试数据的IFSVM性能分析第145-149页
   ·IFSVM识别辐射源信号的性能分析第149-152页
   ·本章小结第152-153页
总结与展望第153-160页
 论文的主要研究工作与成果总结第153-157页
 有待研究的问题第157-160页
致谢第160-161页
参考文献第161-177页
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果第177-179页

 
 
论文编号BS422550,这篇论文共179
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