| 中文摘要 | 第1-7页 |
| 绪论 | 第7-11页 |
| 课题研究意义 | 第7-8页 |
| 课题研究背景 | 第8-10页 |
| 雷达脉冲压缩技术概论 | 第8-9页 |
| 国内外研究状况 | 第9-10页 |
| 论文主要研究内容及安排 | 第10-11页 |
| 第一章 雷达脉冲压缩原理与应用 | 第11-20页 |
| 1．1 脉冲压缩原理 | 第11-13页 |
| 1．2 相位编码信号脉冲压缩 | 第13-16页 |
| 1．2．1 相位编码信号脉冲压缩结构 | 第13-14页 |
| 1．2．2 二相编码信号的波形 | 第14-15页 |
| 1．2．3 二相编码信号的自相关函数 | 第15-16页 |
| 1．3 相位编码脉冲压缩信号的距离旁瓣抑制 | 第16-18页 |
| 1．4 相位编码脉冲压缩信号的产生和处理 | 第18-20页 |
| 第二章 人工神经网络在脉冲压缩中应用 | 第20-32页 |
| 2．1 人工神经网络基本模型 | 第20-22页 |
| 2．1．1 人工神经元基本模型 | 第20-21页 |
| 2．1．2 人工神经网络基本模型 | 第21-22页 |
| 2．2 前馈神经网络 | 第22-26页 |
| 2．2．1 前馈神经网络结构 | 第22页 |
| 2．2．2 前馈神经网络模式分类能力 | 第22页 |
| 2．2．3 前馈神经网络学习算法 | 第22-26页 |
| 2．3 人工神经网络在脉冲压缩中应用 | 第26-32页 |
| 2．3．1 多层感知器网络用于相位编码信号旁瓣抑制 | 第26-28页 |
| 2．3．2 改进误差反传学习算法在相位编码信号旁瓣抑制中应用 | 第28-32页 |
| 第三章 小波变换在雷达脉冲压缩中应用 | 第32-46页 |
| 3．1 连续小波变换 | 第32-34页 |
| 3．1．1 小波概念 | 第32-33页 |
| 3．1．2 连续小波变换定义 | 第33页 |
| 3．1．3 小波变换的时频局部化分析 | 第33-34页 |
| 3．2 离散小波变换 | 第34-35页 |
| 3．3 小波变换的多尺度分析 | 第35-38页 |
| 3．4 紧支正交小波变换 | 第38-39页 |
| 3．5 小波变换在脉冲压缩旁瓣抑制中应用 | 第39-46页 |
| 3．5．1 在实际应用中小波的选取 | 第39-40页 |
| 3．5．2 小波变换用于相位编码信号旁瓣抑制 | 第40页 |
| 3．5．3 WTNN网络实验测试 | 第40-45页 |
| 3．5．4 WTNN网络测试总结 | 第45-46页 |
| 第四章 小波神经网络在雷达脉冲压缩中应用 | 第46-59页 |
| 4．1 小波神经网络发展回顾 | 第46-48页 |
| 4．2 小波神经网络构造 | 第48-51页 |
| 4．2．1 小波神经网络分析 | 第48-49页 |
| 4．2．2 一般小波神经网络构造及学习算法 | 第49-51页 |
| 4．2．3 小波神经网络的应用 | 第51页 |
| 4．3 小波神经网络在脉冲压缩中应用 | 第51-59页 |
| 4．3．1 伪Haar小波函数（Pseudo-Haar Wavelet）的提出 | 第51-52页 |
| 4．3．2 伪Haar小波函数的性质 | 第52-53页 |
| 4．3．3 伪Haar小波函数在小波神经网络中应用 | 第53页 |
| 4．3．4 小波神经网络在二相编码信号旁瓣抑制中应用 | 第53-58页 |
| 4．3．5 小波神经网络在二相编码信号旁瓣抑制中应用的结论 | 第58-59页 |
| 第五章 模糊逻辑系统在雷达脉冲压缩中应用 | 第59-62页 |
| 5．1 模糊逻辑系统基本理论 | 第59-61页 |
| 5．1．1 模糊逻辑系统的引入 | 第59页 |
| 5．1．1 模糊集合的概念 | 第59-60页 |
| 5．1．2 模糊逻辑系统的组成 | 第60-61页 |
| 5．2 模糊逻辑系统用于雷达脉冲压缩旁瓣抑制 | 第61-62页 |
| 5．2．1 建立用于雷达脉冲压缩旁瓣抑制的模糊系统 | 第61页 |
| 5．2．2 模糊逻辑系统与神经网络结合 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 结束语 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
