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基于深度学习的雷达辐射源识别技术研究

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基于深度学习的雷达辐射源识别技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-17页
第一章 绪论第17-23页
  1.1 研究背景及意义第17-18页
  1.2 国内外研究现状第18-21页
    1.2.1 常规特征参数研究现状第18-19页
    1.2.2 脉内特征提取研究现状第19-21页
  1.3 论文主要内容及章节安排第21-23页
第二章 雷达信号建模与仿真第23-33页
  2.1 雷达辐射源信号模型仿真第23-27页
    2.1.1 常规脉冲信号第23-24页
    2.1.2 线性调频信号第24-25页
    2.1.3 非线性调频信号第25页
    2.1.4 相位编码信号第25-26页
    2.1.5 频率编码信号第26-27页
  2.2 雷达信号无意调制建模与仿真第27-32页
    2.2.1 脉内有意调制第27-28页
    2.2.2 脉内无意调制第28-29页
    2.2.3 无意调制仿真第29-32页
  2.3 本章小结第32-33页
第三章 深度学习的建模与分析第33-49页
  3.1 深度学习概述第33-36页
    3.1.1 自动编码器第33-34页
    3.1.2 深度神经网络第34页
    3.1.3 卷积神经网络第34-35页
    3.1.4 循环神经网络第35-36页
  3.2 卷积神经网络第36-40页
    3.2.1 局部感知野第36页
    3.2.2 权值共享第36-37页
    3.2.3 池化第37-38页
    3.2.4 卷积神经网络的激活函数第38-40页
  3.3 卷积神经网络的训练第40-47页
    3.3.1 SoftMax回归第40-41页
    3.3.2 前向传播算法第41-42页
    3.3.3 反向传播算法第42-46页
    3.3.4 防止过拟合第46-47页
  3.4 本章小结第47-49页
第四章 基于时频分析和卷积神经网络的信号识别第49-65页
  4.1 时频分析第49-55页
    4.1.1 短时傅里叶变换第49-50页
    4.1.2 Wigner-Ville时频分布第50-51页
    4.1.3 Cohen类时频分布第51-54页
    4.1.4 典型雷达辐射源信号的时频分析第54-55页
  4.2 时频图像预处理第55-56页
    4.2.1 图像平滑第56页
    4.2.2 图像归一化第56页
  4.3 仿真与分析第56-62页
    4.3.1 不同调制方式的雷达辐射源信号识别第57-61页
    4.3.2 相同调制方式的雷达辐射源信号识别第61-62页
  4.4 本章小节第62-65页
第五章 基于一维卷积神经网络的信号识别第65-77页
  5.1 一维卷积神经网络的设计第65-66页
  5.2 仿真与分析第66-73页
    5.2.1 数据预处理第66-67页
    5.2.2 网络结构设计第67-68页
    5.2.3 不同调制方式的雷达辐射源信号识别第68-71页
    5.2.4 相同调制方式的雷达辐射源信号识别第71-73页
  5.3 算法对比分析第73-75页
    5.3.1 性能对比第73-74页
    5.3.2 效率对比第74-75页
  5.4 本章小结第75-77页
第六章 总结与展望第77-79页
参考文献第79-83页
致谢第83-85页
作者简介第85-86页

本篇论文共86页,点击这进入下载页面
 
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