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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--雷达辐射源信号时频特征分析及分类
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雷达辐射源信号时频特征分析及分类
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第12-15页
缩略语对照表第15-19页
第一章 绪论第19-29页
    1.1 雷达辐射源个体识别与分类概述第19-21页
        1.1.1 研究背景及意义第19-20页
        1.1.2 国内外发展及现状第20-21页
    1.2 雷达辐射源个体识别系统框架第21-26页
        1.2.1 数据预处理模块第21-23页
        1.2.2 特征提取模块第23-24页
        1.2.3 分类器设计模块第24-26页
    1.3 本文研究内容及章节安排第26-29页
第二章 雷达辐射源个体特征产生机理第29-39页
    2.1 引言第29页
    2.2 雷达信号发射机结构特点第29-30页
    2.3 雷达发射机无意调制分析第30-37页
        2.3.1 雷达信号发射机噪声分析第30-31页
        2.3.2 单频信号无意调制实现第31-33页
        2.3.3 线性调频信号无意调制实现第33-35页
        2.3.4 相位调制信号无意调制实现第35-37页
    2.4 本章小结第37-39页
第三章 基于压缩感知的模糊函数掩模特征第39-59页
    3.1 引言第39-40页
    3.2 模糊函数和压缩感知第40-44页
        3.2.1 模糊函数原理及性质第40-42页
        3.2.2 压缩感知理论第42-44页
    3.3 基于模糊函数掩模的雷达辐射源特征第44-51页
        3.3.1 模糊函数代表性切片第44-46页
        3.3.2 基于压缩感知的AF-mask原理第46-48页
        3.3.3 AF-mask工程中的快速优化第48-51页
    3.4 掩模特征下WVD时频重构第51-54页
    3.5 实验结果与分析第54-56页
    3.6 本章小结第56-59页
第四章 雷达辐射源个体识别与分类第59-81页
    4.1 引言第59页
    4.2 智能分类器设计第59-65页
        4.2.1 极限学习机第59-61页
        4.2.2 ELM的非均匀采样时频表示第61-65页
    4.3 信号识别与分类第65-79页
        4.3.1 实测信号数据集第65-73页
        4.3.2 实验结果及分析第73-75页
        4.3.3 基于matlab-GUI雷达回波自适应软件第75-79页
    4.4 本章小结第79-81页
第五章 总结与展望第81-83页
    5.1 论文工作总结第81-82页
    5.2 未来与展望第82-83页
参考文献第83-88页
致谢第88-90页
作者简介第90-92页

 
 
论文编号BS4157534,这篇论文共92
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