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基于脉内特征的雷达信号分选技术研究
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基于脉内特征的雷达信号分选技术研究
论文目录
摘要
第1-10页
ABSTRACT
第10-11页
第一章 绪论
第11-17页
1.1 研究背景及意义
第11-12页
1.2 国内外研究概况
第12-16页
1.2.1 基于脉间参数分选方法
第12-15页
1.2.2 基于脉内调制特征分选方法
第15-16页
1.3 主要研究内容和结构安排
第16-17页
第二章 雷达信号脉内特征分析
第17-25页
2.1 雷达信号脉内特征概述
第17-19页
2.2 雷达信号建模
第19-22页
2.2.1 常规雷达信号
第19页
2.2.2 线性调频信号
第19-20页
2.2.3 相位编码信号
第20-21页
2.2.4 频率编码信号
第21-22页
2.3 脉内特征提取方法分析
第22-24页
2.3.1 符号化分析法
第22-23页
2.3.2 一阶差分自相关法
第23-24页
2.4 本章小结
第24-25页
第三章 雷达信号脉内特征提取方法研究
第25-41页
3.1 模糊函数特征分析
第25-31页
3.1.1 模糊函数概述
第25-26页
3.1.2 雷达信号模糊函数特征
第26-31页
3.2 模糊函数二维特征的对称Holder系数提取
第31-36页
3.2.1 Holder系数研究
第32-33页
3.2.2 对称Holder系数特征提取方法
第33-34页
3.2.3 对称Holder系数最优参数选取
第34-35页
3.2.4 特征参数提取步骤
第35-36页
3.3 模糊函数二维特征的K-L变换特征提取
第36-40页
3.3.1 K-L变换研究
第37-38页
3.3.2 K-L变换特征提取方法
第38-39页
3.3.3 特征参数提取步骤
第39-40页
3.4 本章小结
第40-41页
第四章 聚类分选算法研究
第41-50页
4.1 聚类方法研究
第41-44页
4.1.1 聚类分析的概念
第41页
4.1.2 聚类方法介绍
第41-42页
4.1.3 聚类分析的分类依据
第42-43页
4.1.4 聚类分析的准则
第43-44页
4.2 K-means聚类算法研究
第44-46页
4.2.1 K-means聚类算法概述
第44-45页
4.2.2 K-means聚类优缺点分析
第45-46页
4.3 K-means聚类算法优化
第46-49页
4.3.1 密度参数K-means算法分析
第46-47页
4.3.2 优化密度参数K-means算法
第47-48页
4.3.3 仿真验证与分析
第48-49页
4.4 本章小结
第49-50页
第五章 仿真实验与分析
第50-62页
5.1 对称Holder系数特征提取仿真与分析
第50-53页
5.2 K-L变换特征提取仿真与分析
第53-55页
5.3 相同调制类型信号特征参数提取仿真与分析
第55-59页
5.4 聚类分选仿真与分析
第59-61页
5.5 本章小结
第61-62页
第六章 总结与展望
第62-64页
6.1 工作总结
第62页
6.2 对未来的展望
第62-64页
致谢
第64-65页
参考文献
第65-69页
作者在学期间取得的学术成果
第69页
本篇论文共
69
页,
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。
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