基于自动编码器与梯度提升模型的雷达工作模式识别研究

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基于自动编码器与梯度提升模型的雷达工作模式识别研究

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基于自动编码器与梯度提升模型的雷达工作模式识别研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-16页
1.1 研究背景及意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-13页
1.2.1 相控阵雷达仿真	第11-12页
1.2.2 相控阵雷达工作模式识别	第12页
1.2.3 深度神经网络	第12-13页
1.2.4 梯度提升模型	第13页
1.3 主要研究内容	第13-14页
1.4 结构安排	第14-16页
第2章机载相控阵雷达工作模式仿真与分析	第16-39页
2.1 机载相控阵雷达工作模式	第16-18页
2.1.1 边搜索边跟踪	第16-17页
2.1.2 搜索加跟踪	第17-18页
2.1.3 多目标跟踪	第18页
2.1.4 单目标跟踪	第18页
2.2 雷达工作模式建模	第18-32页
2.2.1 天线方向图	第19-21页
2.2.2 波位编排	第21-24页
2.2.3 波形设计	第24-29页
2.2.4 资源调度	第29-30页
2.2.5 运动模型	第30-32页
2.3 工作模式仿真与分析	第32-38页
2.3.1 TWS工作模式	第32-34页
2.3.2 TAS工作模式	第34-35页
2.3.3 MTT工作模式	第35-37页
2.3.4 STT工作模式	第37-38页
2.4 本章小结	第38-39页
第3章联合参数建模	第39-48页
3.1 漏脉冲与虚假脉冲	第39-40页
3.2 联合参数建模	第40-43页
3.2.1 单脉冲模型	第41页
3.2.2 脉冲组模型	第41-43页
3.2.3 脉冲序列模型	第43页
3.3 实验结果与分析	第43-47页
3.3.1 漏脉冲环境下的模型性能	第44-45页
3.3.2 虚假脉冲环境下的模型性能	第45-46页
3.3.3 混合脉冲环境下的模型性能	第46-47页
3.4 本章小结	第47-48页
第4章基于SAE与GBDT的雷达工作模式识别	第48-62页
4.1 深度自动编码器原理	第48-52页
4.1.1 自动编码器	第48-50页
4.1.2 稀疏自动编码器	第50-51页
4.1.3 去噪自动编码器	第51-52页
4.2 GBDT原理	第52-55页
4.3 实验及结果分析	第55-61页
4.4 本章小结	第61-62页
第5章基于mDSAE与XGBoost的雷达工作模式识别	第62-71页
5.1 边缘降噪自动编码器	第62-64页
5.2 边缘降噪稀疏自动编码器	第64页
5.3 XGBoost原理	第64-66页
5.4 实验结果与分析	第66-70页
5.5 本章小结	第70-71页
总结与展望	第71-73页
论文主要工作总结	第71-72页
存在的问题及展望	第72-73页
致谢	第73-74页
参考文献	第74-79页
攻读硕士学位期间发表的学术论文和参与的项目	第79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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