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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
本篇论文共
91
页,
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