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

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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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