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基于机器学习的雷达目标和杂波分类

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基于机器学习的雷达目标和杂波分类
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5页
第一章 绪论第13-19页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
        1.1.1 低慢小目标监控难点第13页
        1.1.2 现有体制的局限性第13-14页
        1.1.3 应用场景第14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
        1.2.1 机器学习相关算法研究现状第14-16页
        1.2.2 机器学习用于目标和杂波分类研究现状第16-17页
    1.3 本文的主要工作第17-19页
第二章 数据集的建立和特征选取第19-29页
    2.1 引言第19页
    2.2 数据集的构建第19-24页
        2.2.1 数据集的组成第19-20页
        2.2.2 雷达信号处理流程第20-24页
    2.3 输入特征选取第24-27页
        2.3.1 目标和杂波特征选取及分析第24-26页
        2.3.2 数据集特征分布第26-27页
    2.4 标准化预处理第27-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第三章 基于聚类算法的目标和杂波分类第29-45页
    3.1 引言第29页
    3.2 聚类性能评价指标第29-32页
    3.3 基于K-means的聚类方法第32-36页
        3.3.1 经典K-means算法第33-34页
        3.3.2 K-means++算法第34页
        3.3.3 实测数据集验证第34-36页
    3.4 基于密度峰值的聚类方法第36-43页
        3.4.1 聚类中心的确定第36-38页
        3.4.2 聚类算法过程第38-40页
        3.4.3 实测数据集验证第40-43页
    3.5 实测数据不同聚类方法性能对比第43-44页
    3.6 本章小结第44-45页
第四章 基于改进AdaBoost的密度峰值聚类方法第45-53页
    4.1 引言第45页
    4.2 基于改进AdaBoost算法的密度峰值聚类法第45-48页
        4.2.1 基于误分代价的AdaBoost算法第45-47页
        4.2.2 改进AdaBoost的密度峰值聚类第47-48页
    4.3 实测数据集结果与分析第48-51页
        4.3.1 评价指标第48-49页
        4.3.2 实验结果与分析第49-51页
    4.4 本章小结第51-53页
第五章 基于GAN网络生成目标航迹第53-65页
    5.1 引言第53页
    5.2 数据集目标航迹建立第53-55页
        5.2.1 最近邻数据关联第53-54页
        5.2.2 实测航迹信息第51-55页
    5.3 基于GAN网络的目标航迹生成第55-61页
        5.3.1 基于航迹的GAN模型第55-56页
        5.3.2 生成器和判别器结构第56-59页
        5.3.3 策略梯度训练方法第59-61页
    5.4 实验仿真第61-64页
        5.4.1 数据输入第61页
        5.4.2 模型参数选取第61-63页
        5.4.3 仿真结果第63-64页
    5.5 本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-67页
    6.1 工作总结第65-66页
    6.2 后续工作展望第66-67页
参考文献第67-72页
致谢第72-73页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第73页

本篇论文共73页,点击这进入下载页面
 
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