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基于时频分析的雷达信号脉内调制识别技术研究

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基于时频分析的雷达信号脉内调制识别技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-8页
第一章 绪论第8-15页
  1.1 论文研究的背景和意义第8-9页
  1.2 国内外研究现状分析第9-11页
  1.3 雷达信号脉内调制类型概述及脉内分析流程第11-12页
  1.4 深度学习的研究与澳门美高梅真人娱乐官网第12-14页
  1.5 论文研究内容及结构安排第14-15页
第二章 雷达辐射源信号识别基础第15-22页
  2.1 引言第15页
  2.2 雷达信号数学模型第15页
  2.3 雷达辐射源信号脉内调制类型分析第15-21页
    2.3.1 常规信号第16-17页
    2.3.2 线性调频信号第17-18页
    2.3.3 非线性调频信号第18-19页
    2.3.4 频率编码信号第19-20页
    2.3.5 相位编码信号第20-21页
  2.4 本章小结第21-22页
第三章 雷达信号脉内特征分析方法第22-43页
  3.1 引言第22页
  3.2 基于瞬时自相关的雷达信号脉内特征分析第22-35页
    3.2.1 瞬时自相关算法及其改进第22-24页
    3.2.2 典型信号的瞬时频率特征第24-29页
    3.2.3 分类特征向量提取的级联归一化处理第29-32页
    3.2.4 基于瞬时频率的派生特征识别第32-35页
  3.3 基于短时傅里叶的雷达信号脉内特征分析第35-42页
    3.3.1 算法原理第35页
    3.3.2 瞬时频率特征提取第35页
    3.3.3 基于归一化瞬时频率的特征选择及自动识别判断第35-42页
  3.4 本章小结第42-43页
第四章 基于神经网络的雷达辐射源信号分类识别第43-60页
  4.1 引言第43页
  4.2 神经网络概述第43-48页
    4.2.1 BP神经网络第43-44页
    4.2.2 PNN神经网络第44-46页
    4.2.3 GRNN神经网络第46页
    4.2.4 基于交叉验证法改进神经网络第46-48页
  4.3 仿真分析第48-59页
  4.4 本章小结第59-60页
第五章 基于联合时频特征的雷达信号调制类型识别第60-68页
  5.1 引言第60页
  5.2 深度学习结构第60-61页
  5.3 基于深度学习的雷达辐射源识别第61-67页
    5.3.1 随机投影第61-62页
    5.3.2 主成分分析第62-64页
    5.3.3 深度联合时频特征提取第64-66页
    5.3.4 有监督精度调谐和识别第66页
    5.3.5 仿真实验和结论分析第66-67页
  5.4 本章小结第67-68页
第六章 总结与展望第68-69页
  6.1 全文总结第68页
  6.2 未来展望第68-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-76页
作者简介第76页

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