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复杂环境下未知雷达辐射源信号分选的理论研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第1-7页 | ABSTRACT | 第7-13页 | 第1章 绪论 | 第13-31页 | ·课题的背景、研究目的和意义 | 第13-17页 | ·电子战的定义 | 第13-14页 | ·雷达侦察概述 | 第14-16页 | ·雷达信号分选在电子对抗中的意义 | 第16页 | ·本研究的意义 | 第16-17页 | ·雷达信号分选问题概述 | 第17-20页 | ·信号分选处理 | 第17-18页 | ·信号分选参数及脉冲描述字 | 第18-19页 | ·雷达侦察面临的信号环境及其对信号分选的影响 | 第19-20页 | ·国内外研究现状与进展 | 第20-28页 | ·论文的主要工作 | 第28-30页 | ·论文内容的结构安排 | 第30-31页 | 第2章 雷达辐射源全脉冲信号模型分析 | 第31-45页 | ·雷达辐射源信号分选环境的数学模型分析 | 第31-33页 | ·雷达辐射源信号的特征分析 | 第33-39页 | ·雷达信号的频域变化特征 | 第33-35页 | ·雷达信号的时域变化特征 | 第35-38页 | ·雷达信号的空域参数模型 | 第38页 | ·雷达信号的其它特征参数 | 第38-39页 | ·雷达信号的脉冲密度 | 第39-40页 | ·雷达信号环境脉冲丢失概率的分析 | 第40-44页 | ·运用随机过程理论的脉冲丢失概率分析 | 第40-42页 | ·运用概率统计理论的脉冲丢失概率分析 | 第42-43页 | ·一种关于修正脉冲丢失概率的分析 | 第43-44页 | ·本章小结 | 第44-45页 | 第3章 未知雷达辐射源信号分选模型结构 | 第45-51页 | ·传统分选模型结构 | 第45-47页 | ·新模型结构 | 第47-50页 | ·本章小结 | 第50-51页 | 第4章 基于支持向量的多参数综合聚类信号分选 | 第51-90页 | ·统计学习理论 | 第51-56页 | ·统计学习理论概述 | 第51-53页 | ·统计学习理论的核心内容 | 第53-56页 | ·目前多参数雷达信号分选方法中存在主要的问题 | 第56-60页 | ·传统多参数雷达信号分选体制的不足 | 第56页 | ·‘容差’问题对雷达信号分选的影响 | 第56-60页 | ·基于支持向量聚类和分层互耦的雷达信号分选系统 | 第60-75页 | ·ESM数据处理系统 | 第60-62页 | ·基于支持向量聚类和分层互耦的分选算法 | 第62-66页 | ·利用‘熵’度量的雷达全脉冲信号识别方法 | 第66-70页 | ·利用‘类型熵’调节 SVC聚类分选参数q和 C | 第70-71页 | ·仿真试验结果 | 第71-75页 | ·基于支持向量聚类和级联互耦的雷达信号分选系统 | 第75-80页 | ·基于级联互耦和支持向量机的分段聚类信号分选算法 | 第76-78页 | ·仿真试验分析 | 第78-80页 | ·基于 SVC& K-Means聚类的雷达全脉冲信号分选 | 第80-88页 | ·基于质心的 K-Means聚类信号分选分析 | 第80-85页 | ·基于 SVC& K-Means聚类的雷达全脉冲信号分选 | 第85-87页 | ·仿真试验分析 | 第87-88页 | ·本章小结 | 第88-90页 | 第5章 雷达信号分选的 G特征提取方法 | 第90-102页 | ·特征提取方法 | 第90-96页 | ·预处理 | 第91-92页 | ·结构函数 | 第92-93页 | ·经验模态分解 | 第93-96页 | ·仿真验证 | 第96-101页 | ·本章小结 | 第101-102页 | 第6章 基于全脉冲幅度信息分析的踏浪算法 | 第102-111页 | ·踏浪算法 | 第102-108页 | ·对象分析 | 第102-104页 | ·处理流程 | 第104-105页 | ·初始化 | 第105页 | ·转换参数及预处理 | 第105页 | ·扩展 KALMAN滤波进行幅度估计 | 第105-107页 | ·幅度归属判决 | 第107页 | ·序列结束复合判断 | 第107-108页 | ·测试结果 | 第108-110页 | ·模拟结果 | 第108页 | ·典型分析的例子 | 第108-110页 | ·本章小结 | 第110-111页 | 结论 | 第111-114页 | 参考文献 | 第114-125页 | 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第125-128页 | 致谢 | 第128-129页 | 个人简历 | 第129页 |
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