基于机器学习的战术电台网络通信信号分类与识别

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基于机器学习的战术电台网络通信信号分类与识别

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基于机器学习的战术电台网络通信信号分类与识别

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-18页
1.1 研究背景及意义	第10-11页
1.2 研究现状	第11-17页
1.2.1 最大似然比假设检验	第12-14页
1.2.2 统计模式识别	第14-17页
1.3 本文的研究内容	第17-18页
第二章战术电台网络	第18-27页
2.1 战术电台网络概述	第18-19页
2.2 战术电台网络结构	第19-22页
2.2.1 上层战术电台网络	第19页
2.2.2 下层战术电台网络	第19-22页
2.3 战术电台网络三大重要组成	第22-25页
2.3.1 SINCGARS电台	第22-23页
2.3.2 EPLRS电台	第23页
2.3.3 NTDR电台	第23-25页
2.4 美军部分现役SINCGARS电台	第25页
2.5 战术电台网络信号调制方式	第25-26页
2.6 本章小结	第26-27页
第三章战术电台网络信号的参数估计	第27-37页
3.1 概述	第27页
3.2 基于STFT的跳频参数估计	第27-31页
3.2.1 跳频通信的基本原理和模型	第27-28页
3.2.2 跳频系统的特征参数	第28-29页
3.2.3 短时付里叶变换(STFT)	第29-30页
3.2.4 仿真分析	第30-31页
3.3 基于小波变换的码元速率估计	第31-35页
3.3.1 理论分析	第31-33页
3.3.2 仿真分析	第33-35页
3.4 基于信号功率谱的信噪比估计	第35-36页
3.5 本章小结	第36-37页
第四章基于机器学习的战术电台网络信号的调制分类与识别	第37-64页
4.1 战术电台网络通信信号特征参数提取	第37-48页
4.1.1 特征参数提取常用方法	第37-38页
4.1.2 基于瞬时参数的特征提取方法	第38-40页
4.1.3 基于循环谱相关参数的特征提取方法	第40-46页
4.1.4 基于小波变换的特征提取方法	第46-48页
4.2 基于支持向量机的信号分类识别	第48-57页
4.2.1 支持向量机原理	第48-52页
4.2.2 仿真分析	第52-57页
4.3 基于RBF神经网络的信号分类识别	第57-61页
4.3.1 神经网络原理	第57-60页
4.3.2 仿真分析	第60-61页
4.4 算法对比分析	第61-63页
4.5 本章小结	第63-64页
第五章总结与展望	第64-65页
致谢	第65-66页
参考文献	第66-69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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