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 |