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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,
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