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雷达辐射源指纹特征提取和识别技术研究
 
     论文目录
 
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第11-13页
缩略语对照表第13-16页
第一章 绪论第16-20页
    1.1 研究背景与意义第16-17页
    1.2 国内外研究现状第17-18页
    1.3 本文的主要研究内容第18-20页
第二章 雷达辐射源指纹特征产生原理第20-26页
    2.1 引言第20页
    2.2 雷达辐射源指纹特征分析第20-24页
        2.2.1 基本信号第20-21页
        2.2.2 雷达发射机组成第21-22页
        2.2.3 指纹特征的仿真模型建立第22-24页
    2.3 雷达辐射源指纹识别系统组成第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 雷达辐射源有意调制特征提取第26-34页
    3.1 引言第26页
    3.2 径向高斯核时频分布第26-28页
    3.3 基于时频分布SVD的特征参数提取第28-32页
        3.3.1 奇异值分解第28-31页
        3.3.2 特征参数提取第31-32页
    3.4 基于奇异值特征提取的聚类效果分析第32-33页
    3.5 本章小结第33-34页
第四章 雷达辐射源无意调制特征提取方法研究第34-46页
    4.1 引言第34页
    4.2 基于脉冲包络前沿波形的指纹特征提取第34-37页
        4.2.1 雷达信号脉冲包络前沿定义第34-35页
        4.2.2 脉冲包络预处理第35页
        4.2.3 信号脉冲前沿波形差异表示第35-37页
    4.3 基于VMD的指纹特征提取第37-41页
        4.3.1 VMD算法第37-40页
        4.3.2 基于VMD的信号分解第40-41页
        4.3.3 指纹特征提取第41页
    4.4 基于VMD指纹特征提取的聚类效果分析第41-45页
        4.4.1 指纹特征提取聚类效果实验第41-42页
        4.4.2 不同指纹特征参数的聚类效果实验第42-45页
    4.5 本章小结第45-46页
第五章 雷达辐射源指纹识别系统的构建第46-58页
    5.1 引言第46页
    5.2 基于改进的半监督主动学习算法的分类器设计第46-53页
        5.2.1 主动学习第46-49页
        5.2.2 半监督学习第49-51页
        5.2.3 协同主动半监督学习第51-52页
        5.2.4 改进的半监督主动学习第52-53页
    5.3 识别率仿真实验分析第53-56页
        5.3.1 基于径向高斯核时频分布SVD的雷达信号识别第53-55页
        5.3.2 基于变分模态分解的指纹特征识别第55-56页
    5.4 本章小结第56-58页
第六章 总结和展望第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-66页
作者简介第66-67页

 
 
论文编号BS4157524,这篇论文共67
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