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雷达信号脉内特征分析与识别关键技术研究

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雷达信号脉内特征分析与识别关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究与发展现状第13-17页
    1.3 论文主要工作和结构安排第17-20页
第二章 雷达信号调制识别研究基础第20-38页
    2.1 引言第20页
    2.2 雷达脉内调制信号模型第20-28页
        2.2.1 常规脉冲信号第20-21页
        2.2.2 线性调频信号第21-22页
        2.2.3 非线性调频信号第22页
        2.2.4 频率编码信号第22-24页
        2.2.5 相位编码信号第24-26页
        2.2.6 复合调制信号第26-28页
    2.3 时频分析方法第28-32页
        2.3.1 短时傅里叶变换(STFT)第28-30页
        2.3.2 Cohen类时频分布第30-32页
    2.4 分类器模型第32-37页
        2.4.1 支持向量机(SVM)第33-35页
        2.4.2 卷积神经网络(CNN)第35-37页
    2.5 本章小结第37-38页
第三章 基于多维特征提取的雷达信号调制识别算法第38-60页
    3.1 引言第38页
    3.2 基于分数阶域的雷达信号调制识别算法第38-47页
        3.2.1 分数阶Fourier变换(FrFT)第39-41页
        3.2.2 对称Holder系数特征提取第41-42页
        3.2.3 分类识别第42-43页
        3.2.4 仿真实验与分析第43-47页
    3.3 基于多域联合特征的雷达信号调制识别算法第47-58页
        3.3.1 多重同步压缩变换(MSST)第47-50页
        3.3.2 基于MSST的特征提取方法第50-55页
        3.3.3 分类识别第55-56页
        3.3.4 仿真实验与分析第56-58页
    3.4 本章小结第58-60页
第四章 基于迁移深度学习的雷达信号调制识别算法第60-72页
    4.1 引言第60-61页
    4.2 典型预训练深度神经网络模型第61-64页
        4.2.1 GoogLeNet网络第61-62页
        4.2.2 ResNet网络第62-64页
        4.2.3 迁移深度学习第64页
    4.3 分类识别第64-65页
    4.4 仿真实验与分析第65-70页
    4.5 本章小结第70-72页
第五章 雷达信号分析与识别验证系统设计第72-80页
    5.1 引言第72页
    5.2 系统概述第72-74页
    5.3 主要功能与技术指标第74页
        5.3.1 主要功能第74页
        5.3.2 主要技术指标第74页
    5.4 系统测试与分析第74-79页
    5.5 本章小结第79-80页
第六章 总结与展望第80-82页
    6.1 工作总结第80-81页
    6.2 研究展望第81-82页
致谢第82-84页
参考文献第84-88页
作者简历第88-89页

本篇论文共89页,点击这进入下载页面
 
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