| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第11-12页 |
| ·论文的研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 常见的雷达辐射源信号分选方法 | 第15-23页 |
| ·PRI分选方法 | 第15-19页 |
| ·动态关联分选方法 | 第15-16页 |
| ·累积差值直方图分选方法 | 第16-17页 |
| ·序列差值直方图分选方法 | 第17-19页 |
| ·多参数关联比较分选方法 | 第19-20页 |
| ·聚类分选方法 | 第20页 |
| ·基于脉内特征的分选方法 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 模糊函数主脊切面搜索的PSO优化方法 | 第23-43页 |
| ·模糊函数主脊切面特征提取 | 第23-29页 |
| ·模糊函数主脊切面概述 | 第23-25页 |
| ·分数傅里叶变换的基本原理 | 第25-27页 |
| ·分数自相关与模糊函数的关系 | 第27-28页 |
| ·基于分数自相关的信号AFMR切面特征提取 | 第28-29页 |
| ·粒子群优化算法 | 第29-33页 |
| ·标准粒子群算法 | 第29-30页 |
| ·几种改进的粒子群算法 | 第30-33页 |
| ·惯性权重粒子群算法 | 第30-31页 |
| ·惯性权重线性递减粒子群算法 | 第31页 |
| ·随机惯性权重粒子群算法 | 第31-32页 |
| ·压缩因子粒子群算法 | 第32页 |
| ·基于自然选择的改进粒子群算法 | 第32-33页 |
| ·基于改进PSO算法的AFMR切面特征提取 | 第33-34页 |
| ·均匀初始化 | 第33-34页 |
| ·随机惯性权重 | 第34页 |
| ·自然选择机制 | 第34页 |
| ·基于改进PSO算法的AFMR切面特征提取的性能分析 | 第34-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 AFMR切面局域差分特征提取及其分选性能研究 | 第43-59页 |
| ·基于局域差分方法的AFMR切面特征提取 | 第43-49页 |
| ·滑动平均处理 | 第43-48页 |
| ·局域差分方法 | 第48页 |
| ·基于局域差分方法的AFMR切面特征提取 | 第48-49页 |
| ·基于模糊-C均值聚类算法的局域差分特征参数分选性能研究 | 第49-57页 |
| ·模糊-C均值聚类算法 | 第49-51页 |
| ·局域差分方法特征参数分选性能研究 | 第51-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第59页 |
| ·工作展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录A (硕士期间研究成果) | 第67页 |
