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复杂体制雷达辐射源信号分选模型与算法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-11页 | | Abstract | 第11-18页 | | 第1章 绪论 | 第18-34页 | | ·引言 | 第18页 | | ·课题的提出及研究意义 | 第18-21页 | | ·国内外研究现状分析 | 第21-30页 | | ·模板匹配法 | 第21页 | | ·PRI分选 | 第21-24页 | | ·多参数关联比较及多参数分选 | 第24-25页 | | ·聚类分选 | 第25-26页 | | ·人工智能和神经网络方法 | 第26-28页 | | ·基于脉内特征的信号分选 | 第28-29页 | | ·其它分选方法 | 第29页 | | ·国内外研究现状分析小结 | 第29-30页 | | ·课题来源与研究思路 | 第30-31页 | | ·本文研究内容及创新性成果 | 第31-33页 | | ·论文结构安排 | 第33-34页 | | 第2章 瞬时频率派生特征提取 | 第34-52页 | | ·引言 | 第34页 | | ·改进的瞬时自相关算法 | 第34-36页 | | ·典型雷达信号的瞬时频率特征 | 第36-42页 | | ·常规脉冲(CON) | 第36-37页 | | ·线性调频(LFM) | 第37-38页 | | ·相位编码(PSK) | 第38-39页 | | ·频率编码(FSK) | 第39-40页 | | ·偶二次调频(EQFM) | 第40-42页 | | ·IF派生特征提取的级联归一化处理 | 第42-45页 | | ·IF派生特征性能分析 | 第45-51页 | | ·层次决策方法 | 第45-48页 | | ·核模糊聚类方法 | 第48-51页 | | ·本章小结 | 第51-52页 | | 第3章 模糊函数主脊切面特征提取 | 第52-68页 | | ·引言 | 第52页 | | ·特征提取的理论基础 | 第52-58页 | | ·模糊函数对信号结构特性的描述 | 第52-54页 | | ·分数 Fourier变换的基本原理 | 第54-56页 | | ·分数自相关及其与模糊函数的关系 | 第56-58页 | | ·基于分数自相关的AF主脊切面特征提取 | 第58-61页 | | ·模糊函数主脊切片特征性能分析 | 第61-66页 | | ·本章小结 | 第66-68页 | | 第4章 核硬聚类分选模型与算法设计 | 第68-91页 | | ·引言 | 第68-69页 | | ·核方法的基本思想 | 第69-71页 | | ·核硬聚类算法(KHC) | 第71-72页 | | ·自适应核硬聚类算法(SAKHC) | 第72-78页 | | ·核矩阵特性分析 | 第72-73页 | | ·类内和类间个体平均相似系数 | 第73页 | | ·基于相似性测度的核聚类有效性指标 | 第73-74页 | | ·SAKHC算法 | 第74页 | | ·Benchmarks实验及分析 | 第74-78页 | | ·基于 SAKHC的聚类分选模型与算法 | 第78-84页 | | ·特征的分选适用性分析 | 第78-81页 | | ·栅格异常脉冲识别方法 | 第81-82页 | | ·算法并行运行的可能性 | 第82-83页 | | ·小类别清理 | 第83页 | | ·分选性能的整体评价 | 第83-84页 | | ·算法流程框图 | 第84页 | | ·分选实验及结果分析 | 第84-89页 | | ·本章小结 | 第89-91页 | | 第5章 核模糊聚类分选模型与算法设计 | 第91-116页 | | ·引言 | 第91页 | | ·核模糊聚类算法(KFC) | 第91-92页 | | ·具备有效性评价的核模糊聚类算法(KFCVA) | 第92-102页 | | ·模糊聚类有效性指标的核化表示 | 第92-98页 | | ·KFCVA算法 | 第98页 | | ·Benchmarks实验及分析 | 第98-102页 | | ·基于 KFCVA的模糊聚类分选模型与算法 | 第102-107页 | | ·概述 | 第102-103页 | | ·分选特征向量的选择 | 第103页 | | ·基于类归属的异常脉冲识别方法 | 第103-104页 | | ·新的分选有效性评价准则 | 第104-105页 | | ·模糊置信度 | 第105-106页 | | ·分选后处理 | 第106页 | | ·算法流程框图 | 第106-107页 | | ·分选实验及结果分析 | 第107-114页 | | ·本章小结 | 第114-116页 | | 第6章 分选结果的置信度评价 | 第116-127页 | | ·引言 | 第116页 | | ·TOA置信度分析方法 | 第116-119页 | | ·DOA序差检验 | 第119-121页 | | ·DOA置信度 | 第121-123页 | | ·仿真实验及结果分析 | 第123-126页 | | ·本章小结 | 第126-127页 | | 结论与展望 | 第127-132页 | | 1 论文主要工作与研究成果总结 | 第127-129页 | | 2 论文后续工作的展望 | 第129-132页 | | 致谢 | 第132-134页 | | 参考文献 | 第134-150页 | | 攻读博士学位期间发表的论文和科研成果 | 第150-151页 |
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论文编号BS1302970，这篇论文共151页
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