雷达语义结构分析算法设计与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第10-14页 |
| 1.1 背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 语义分析的研究 | 第11-12页 |
| 1.2.2 雷达信号结构分析的研究 | 第12页 |
| 1.3 本文的研究内容及章节安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 基础模型与算法 | 第14-33页 |
| 2.1 马尔可夫链(Markov Chains) | 第14-15页 |
| 2.2 隐马尔可夫模型(HMM) | 第15-26页 |
| 2.2.1 隐马尔可夫模型的定义 | 第15-16页 |
| 2.2.2 HMM的三个基本问题 | 第16-17页 |
| 2.2.3 前向-后向算法 | 第17-19页 |
| 2.2.4 Viterbi算法 | 第19-20页 |
| 2.2.5 Baum-Welch算法 | 第20-22页 |
| 2.2.6 HMM算法实现中的问题 | 第22-26页 |
| 2.3 概率上下文无关文法PCFG | 第26-31页 |
| 2.3.1 PCFG的基本定义 | 第26-27页 |
| 2.3.2 规则和概率的获取 | 第27页 |
| 2.3.3 PCFG的三个基本假设 | 第27-28页 |
| 2.3.4 PCFG的三个基本问题 | 第28页 |
| 2.3.5 向内(Inside)算法 | 第28-29页 |
| 2.3.6 向外算法 | 第29-30页 |
| 2.3.7 向内向外算法 | 第30页 |
| 2.3.8 维特比算法 | 第30-31页 |
| 2.4 N元文法语言学模型 | 第31-32页 |
| 2.5 层次聚类 | 第32-33页 |
| 第三章 雷达信号的结构分析 | 第33-73页 |
| 3.1 雷达信号的语义层次 | 第33-34页 |
| 3.2 PDW数据分析 | 第34-41页 |
| 3.3 工作模式识别 | 第41-44页 |
| 3.4 雷达字构建 | 第44-52页 |
| 3.4.1 雷达字构建方法介绍 | 第45-47页 |
| 3.4.2 雷达字隐马模型构建 | 第47-52页 |
| 3.5 雷达字识别 | 第52-61页 |
| 3.5.1 单个雷达字的识别 | 第54-58页 |
| 3.5.2 脉冲序列小片段识别 | 第58-61页 |
| 3.6 雷达句子 | 第61-63页 |
| 3.7 雷达短语 | 第63-71页 |
| 3.7.1 bigram分析 | 第64-65页 |
| 3.7.2 “聚类”划分——初步结构 | 第65-67页 |
| 3.7.3 结构统计 | 第67-69页 |
| 3.7.4 规则设计 | 第69-71页 |
| 3.8 结构分析 | 第71-73页 |
| 第四章 雷达语义结构分析系统 | 第73-82页 |
| 4.1 雷达语义结构分析系统概览 | 第73页 |
| 4.2 详细设计及系统展示 | 第73-82页 |
| 4.2.1 哈希文件生成 | 第73-75页 |
| 4.2.2 HMM模型训练 | 第75-76页 |
| 4.2.3 工作模式识别 | 第76-78页 |
| 4.2.4 雷达字识别 | 第78-79页 |
| 4.2.5 雷达脉冲序列转义 | 第79-81页 |
| 4.2.6 规则设计展示 | 第81-82页 |
| 第五章 总结与展望 | 第82-85页 |
| 5.1 本文总结 | 第82-83页 |
| 5.2 未来工作及展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第88页 |
