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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

摘要第5-6页
Abstract第6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

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