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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 深度学习的研究与应用
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
本篇论文共
76
页,
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。
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