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基于改进CNN的雷达辐射源识别算法研究

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基于改进CNN的雷达辐射源识别算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-16页
第一章 绪论第16-20页
    1.1 研究背景及意义第16-17页
    1.2 国内外研究现状第17-18页
    1.3 论文主要章节及安排第18-20页
第二章 雷达信号建模与深度学习第20-32页
    2.1 基于深度学习的雷达辐射源识别流程第20-22页
    2.2 雷达辐射源信号建模、分析第22-31页
        2.2.1 常规脉冲信号第23-24页
        2.2.2 线性调频信号第24-25页
        2.2.3 线性调频连续波第25-26页
        2.2.4 非线性调频信号第26-27页
        2.2.5 二相编码信号第27-28页
        2.2.6 四相编码信号第28-29页
        2.2.7 二频编码信号第29-30页
        2.2.8 四频编码信号第30-31页
    2.3 本章小结第31-32页
第三章 基于时频分析的雷达辐射源信号预处理第32-48页
    3.1 时频分析第32-34页
        3.1.1 短时傅里叶变换第32-33页
        3.1.2 Wigner-Ville变换第33-34页
        3.1.3 小波变换第34页
    3.2 基于时频分析的雷达辐射源信号预处理仿真第34-47页
        3.2.1 短时傅里叶变换对雷达辐射源信号预处理第35-39页
        3.2.2 WVD变换对雷达辐射源信号预处理第39-43页
        3.2.3 小波变换对雷达辐射源信号预处理第43-47页
        3.2.4 时频预处理方法对比第47页
    3.3 本章小结第47-48页
第四章 基于卷积神经网络算法的雷达辐射源识别第48-64页
    4.1 深度学习网络第48-56页
        4.1.1 深度信念网络第48-50页
        4.1.2 卷积神经网络第50-53页
        4.1.3 循环神经网络第53-56页
    4.2 卷积神经网络模型第56-58页
        4.2.1 Lenet5 网络第56-57页
        4.2.2 Alex网络第57页
        4.2.3 VGG网络第57-58页
    4.3 基于卷积神经网络的雷达辐射源识别第58-63页
        4.3.1 实验流程与平台参数第58-60页
        4.3.2 Alex网络实验第60-61页
        4.3.3 VGG16 网络实验第61-62页
        4.3.4 两种不同网络的性能对比第62-63页
    4.4 本章小结第63-64页
第五章 改进CNN的结构设计与性能分析第64-82页
    5.1 网络改进方法第64-71页
        5.1.1 多层小size的卷积核第64-65页
        5.1.2 全局池化第61-66页
        5.1.3 激活函数Relu第66-67页
        5.1.4 批归一化算法第67-68页
        5.1.5 参数范数惩罚正则化第68-69页
        5.1.6 梯度下降算法优化第69-70页
        5.1.7 密集连接块第70-71页
    5.2 改进型网络结构第71-73页
    5.3 改进CNN识别性能仿真分析第73-79页
        5.3.1 算法流程第73-75页
        5.3.2 试验结果与分析第75-79页
    5.4 改进CNN与 CNN性能对比分析第79-80页
    5.5 本章小结第80-82页
第六章 总结与展望第82-84页
参考文献第84-88页
致谢第88-90页
作者简介第90-91页

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