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联合生成与判别模型的雷达HRRP目标识别方法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-15页
第一章 绪论第15-23页
    1.1 雷达自动目标识别研究背景及意义第15-16页
    1.2 雷达HRRP数据特性分析第16-17页
    1.3 基于HRRP的雷达目标识别方法第17-20页
    1.4 本文安排第20-23页
        1.4.1 实验数据介绍第20-21页
        1.4.2 本文内容安排第21-23页
第二章 基于贝叶斯统计学习的雷达HRRP目标识别基本理论第23-35页
    2.1 概述第23页
    2.2 贝叶斯分类器第23-25页
        2.2.1 贝叶斯分类器简介第23-24页
        2.2.2 先验分布选取第24-25页
    2.3 经典贝叶斯识别模型第25-28页
        2.3.1 因子分析模型第25-26页
        2.3.2 隐变量支撑向量机第26-28页
    2.4 常用模型参数估计方法第28-33页
        2.4.1 最大似然估计第28-30页
        2.4.2 贝叶斯参数估计第30-33页
    2.5 本章小结第33-35页
第三章 基于最大间隔正则化因子分析模型的目标识别方法第35-51页
    3.1 概述第35页
    3.2 最大间隔因子分析模型第35-36页
    3.3 最大间隔正则化因子分析模型第36-40页
        3.3.1 最大间隔正则化因子分析模型第37-38页
        3.3.2 MMRFA模型推断第38-40页
    3.4 最大间隔正则化Beta过程因子分析模型第40-44页
        3.4.1 Beta过程因子分析模型第41页
        3.4.2 最大间隔正则化Beta过程因子分析模型第41-42页
        3.4.3 MMRBPFA模型推断第42-44页
    3.5 识别框架第44-45页
    3.6 实验结果分析第45-49页
        3.6.1 公共数据集第45-46页
        3.6.2 实测雷达HRRP数据集第46-49页
    3.7 本章小结第49-51页
第四章 基于Dirichlet过程贝叶斯核支持向量机模型的目标识别方法第51-69页
    4.1 概述第51-52页
    4.2 贝叶斯核支持向量机第52-57页
        4.2.1 贝叶斯核支持向量机第52-56页
        4.2.2 贝叶斯核SVM模型推断第56-57页
        4.2.3 识别框架第57页
    4.3 狄利克雷过程及狄利克雷过程混合模型第57-59页
        4.3.1 Dirichlet过程第57-58页
        4.3.2 Dirichlet过程混合模型第58-59页
    4.4 Dirichlet过程贝叶斯核支持向量机第59-63页
        4.4.1 Dirichlet过程贝叶斯核支持向量机第59-61页
        4.4.2 模型参数推断第61-62页
        4.4.3 识别框架第62-63页
    4.5 实验结果及分析第63-68页
        4.5.1 仿真数据第64-66页
        4.5.2 公共数据集第66-67页
        4.5.3 实测雷达HRRP数据集第67-68页
    4.6 本章小结第68-69页
第五章 总结与展望第69-71页
    5.1 工作总结第69页
    5.2 工作展望第69-71页
附录A MMRFA和MMRBPFFA模型变分下界第71-77页
附录B BKSVM和DPBKSVM模型变分下界第77-83页
参考文献第83-87页
致谢第87-89页
作者简介第89-90页

 
 
论文编号BS4157536,这篇论文共90
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