雷达信号分选及DSP实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第11-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14-16页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 基于PRI变换的雷达信号分选方法 | 第18-42页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 算法理论基础 | 第18-28页 |
| 2.2.1 常见脉间调制形式 | 第18-20页 |
| 2.2.2 K-means算法及其改进算法 | 第20-22页 |
| 2.2.3 序列差值直方图算法 | 第22-23页 |
| 2.2.4 PRI变换法及其改进算法 | 第23-26页 |
| 2.2.5 双阈值序列搜索方法 | 第26-28页 |
| 2.3 信号分选总体方案流程 | 第28-33页 |
| 2.3.1 K-means动态聚类预分选 | 第29页 |
| 2.3.2 PRI变换改进算法主分选 | 第29-30页 |
| 2.3.3 脉间调制类型判断 | 第30-33页 |
| 2.3.4 跳频雷达处理方法 | 第33页 |
| 2.4 仿真实验分析 | 第33-40页 |
| 2.4.1 算法丢失率分析 | 第33-34页 |
| 2.4.2 重频参差检测 | 第34-36页 |
| 2.4.3 双阈值序列搜索检测 | 第36-38页 |
| 2.4.4 多目标混合雷达检测 | 第38-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第3章 基于时差分选的脉间调制类型识别 | 第42-66页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 基于时差分选的脉间调制类型识别 | 第42-55页 |
| 3.2.1 基于时差的辐射源脉冲搜索 | 第43-45页 |
| 3.2.2 脉间调制特征提取 | 第45-47页 |
| 3.2.3 MLP神经网络 | 第47-49页 |
| 3.2.4 随机森林分类器 | 第49-54页 |
| 3.2.5 时差分选脉间调制类型识别系统总体流程 | 第54-55页 |
| 3.3 仿真实验分析 | 第55-64页 |
| 3.3.1 时差分选性能验证 | 第55-56页 |
| 3.3.2 MLP网络训练 | 第56-58页 |
| 3.3.3 随机森林分类器训练 | 第58-60页 |
| 3.3.4 脉间调制分类器识别仿真实验 | 第60-61页 |
| 3.3.5 混合体制脉间调制识别仿真实验 | 第61-64页 |
| 3.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第4章 雷达信号分选算法及DSP实现 | 第66-78页 |
| 4.1 引言 | 第66页 |
| 4.2 DSP选型及编程环境使用 | 第66-68页 |
| 4.2.1 DSP选型介绍 | 第66页 |
| 4.2.2 CCS编程环境 | 第66页 |
| 4.2.3 SYS/BIOS实时操作系统 | 第66-68页 |
| 4.3 信号分选算法DSP实现方案 | 第68-74页 |
| 4.3.1 系统硬件构成 | 第68-69页 |
| 4.3.2 软件算法实现 | 第69-74页 |
| 4.4 系统测试结果 | 第74-76页 |
| 4.4.1 测试平台 | 第74页 |
| 4.4.2 测试结果 | 第74-76页 |
| 4.5 本章小结 | 第76-78页 |
| 结论 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
