基于脉内特征的雷达辐射源信号识别研究
| 摘要 | 第1-11页 |
| Abstract | 第11-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-33页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·课题的提出及研究意义 | 第17-20页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第20-29页 |
| ·常规参数 | 第20-21页 |
| ·脉内有意调制特征 | 第21-22页 |
| ·脉内无意调制特征 | 第22-24页 |
| ·脉内特征与常规参数组合 | 第24页 |
| ·识别算法的发展 | 第24-26页 |
| ·国内外研究现状分析小结 | 第26-29页 |
| ·研究背景和研究思路 | 第29-30页 |
| ·主要研究工作 | 第30-32页 |
| ·结构安排 | 第32-33页 |
| 第2章 雷达辐射源信号识别基础 | 第33-49页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·辐射源信号脉内调制分析 | 第33-38页 |
| ·信号脉内调制概述 | 第33-35页 |
| ·信号脉内调制特征分析 | 第35-38页 |
| ·辐射源信号的特征可分性分析 | 第38-44页 |
| ·辐射源信号识别模型 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第3章 不同调制类型雷达辐射源信号识别 | 第49-73页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·小波脊频特征提取 | 第50-62页 |
| ·小波变换 | 第50-52页 |
| ·小波脊线与瞬时频率 | 第52-55页 |
| ·新小波原子 | 第55-59页 |
| ·小波脊频特征检测策略 | 第59页 |
| ·小波脊频特征提取算法 | 第59-60页 |
| ·小波脊频特征提取参数分析 | 第60-62页 |
| ·典型雷达信号的小波脊频特征 | 第62-65页 |
| ·小波脊频级联特征提取 | 第65-68页 |
| ·实验与分析 | 第68-72页 |
| ·新小波原子检测能力验证 | 第68-69页 |
| ·基于IFSVM的不同调制类型RES识别 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第4章 同类近似雷达辐射源信号识别 | 第73-101页 |
| ·引言 | 第73-74页 |
| ·小波包变换 | 第74-76页 |
| ·小波选择 | 第76-78页 |
| ·小波包系数特征的可行性分析 | 第78-80页 |
| ·基于PCA融合特征提取 | 第80-92页 |
| ·PCA原理 | 第80-82页 |
| ·基于PCA特征融合 | 第82-85页 |
| ·融合熵特征 | 第85-89页 |
| ·融合熵特征提取算法 | 第89-90页 |
| ·融合熵特征抗噪性能分析 | 第90-92页 |
| ·ARES的参数估计 | 第92-94页 |
| ·实验与分析 | 第94-99页 |
| ·本章小结 | 第99-101页 |
| 第5章 雷达辐射源识别 | 第101-126页 |
| ·引言 | 第101-102页 |
| ·雷达发射机 | 第102-104页 |
| ·发射机结构 | 第102-103页 |
| ·发射机的特点 | 第103-104页 |
| ·放大器非线性与模型描述 | 第104-109页 |
| ·谐波功率约束特征提取 | 第109-115页 |
| ·谐波功率约束模型 | 第109-110页 |
| ·谐波功率谱自相关估计 | 第110-114页 |
| ·谐波功率约束特征提取算法 | 第114-115页 |
| ·谐波功率约束特征性能分析 | 第115-120页 |
| ·恒定功率特征分析 | 第115-116页 |
| ·变化功率特征分析 | 第116-120页 |
| ·实验与分析 | 第120-124页 |
| ·基于仿真数据的识别与分析 | 第120-122页 |
| ·基于实验测试数据的识别与分析 | 第122-124页 |
| ·本章小结 | 第124-126页 |
| 第6章 增量模糊支持向量机识别算法设计 | 第126-153页 |
| ·引言 | 第126-128页 |
| ·支持向量机的理论基础 | 第128-132页 |
| ·统计学习理论 | 第128-130页 |
| ·Mercer核理论 | 第130-132页 |
| ·支持向量机 | 第132-136页 |
| ·常规支持向量机 | 第132-134页 |
| ·增量支持向量机 | 第134-136页 |
| ·增量模糊支持向量机 | 第136-145页 |
| ·分类样本的联合模糊隶属函数 | 第137-140页 |
| ·界定平凡训练数据 | 第140-141页 |
| ·产生最小超球体 | 第141-143页 |
| ·增量模糊学习算法 | 第143-144页 |
| ·拒判规则设计 | 第144-145页 |
| ·增量模糊支持向量机识别算法 | 第145页 |
| ·基于公共测试数据的IFSVM性能分析 | 第145-149页 |
| ·IFSVM识别辐射源信号的性能分析 | 第149-152页 |
| ·本章小结 | 第152-153页 |
| 总结与展望 | 第153-160页 |
| 论文的主要研究工作与成果总结 | 第153-157页 |
| 有待研究的问题 | 第157-160页 |
| 致谢 | 第160-161页 |
| 参考文献 | 第161-177页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 | 第177-179页 |
