| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 LPI信号检测研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 能量检测法 | 第13页 |
| 1.2.2 时频分析 | 第13-14页 |
| 1.2.3 高阶统计量 | 第14页 |
| 1.2.4 现有检测算法的不足 | 第14页 |
| 1.3 LPI信号分类识别研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 参数识别 | 第14-15页 |
| 1.3.2 波形识别 | 第15-16页 |
| 1.3.3 现有识别算法的不足 | 第16页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 LPI信号波形特性分析 | 第18-30页 |
| 2.1 LPI信号特性分析 | 第18-25页 |
| 2.1.1 线性调频信号 | 第18-19页 |
| 2.1.2 相移键控类信号 | 第19-24页 |
| 2.1.3 频移键控类信号 | 第24-25页 |
| 2.2 LPI雷达信号源构建 | 第25-29页 |
| 2.2.1 软件基本功能介绍 | 第25-26页 |
| 2.2.2 使用信号生成软件产生LFM信号 | 第26-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 低信噪比下的LPI雷达信号检测 | 第30-47页 |
| 3.1 基于形态学基底抑噪的径向积分 | 第30-37页 |
| 3.1.1 理论下的径向积分变换 | 第30-32页 |
| 3.1.2 径向积分变换下的噪声基底分析 | 第32-35页 |
| 3.1.3 基于形态学的基底抑噪处理 | 第35-37页 |
| 3.2 周期径向积分变换检测 | 第37-42页 |
| 3.2.1 周期径向积分 | 第37-40页 |
| 3.2.2 检测门限分析 | 第40-42页 |
| 3.3 检测处理策略选取 | 第42-43页 |
| 3.4 仿真分析 | 第43-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 LPI雷达信号分类识别 | 第47-65页 |
| 4.1 低截获概率雷达信号的识别新方法 | 第47页 |
| 4.2 信号调制能量截取 | 第47-54页 |
| 4.2.1 低通滤波 | 第48-50页 |
| 4.2.2 基于边际频率分布的调制能量自动提取 | 第50-52页 |
| 4.2.3 动态门限图像去噪 | 第52-54页 |
| 4.3 改进的LPQ特征矢量提取方法 | 第54-56页 |
| 4.4 改进BPR分类器设计的提出与实现 | 第56-61页 |
| 4.4.1 BPR分类器实现方法 | 第57-58页 |
| 4.4.2 改进BPR的实现步骤 | 第58-60页 |
| 4.4.3 超多面体的选取 | 第60-61页 |
| 4.5 仿真分析 | 第61-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 基于TMS320C6678处理器的信号识别系统设计 | 第65-80页 |
| 5.1 信号处理系统 | 第65-67页 |
| 5.1.1 DSP功能及型号选择 | 第65-66页 |
| 5.1.2 上位机操控软件 | 第66-67页 |
| 5.2 雷达信号识别系统工作流程 | 第67-68页 |
| 5.3 多处理器并行架构 | 第68-70页 |
| 5.3.1 板卡总体结构实现 | 第68-69页 |
| 5.3.2 DSP任务划分 | 第69-70页 |
| 5.4 混合模型下的多核并行调度方案 | 第70-72页 |
| 5.4.1 数据流模型 | 第70页 |
| 5.4.2 主从模型 | 第70-71页 |
| 5.4.3 混合模型下的多核任务分配 | 第71-72页 |
| 5.5 数据共享方式设计 | 第72-77页 |
| 5.5.1 片间数据交互设计 | 第72-74页 |
| 5.5.2 片内数据交互设计 | 第74-77页 |
| 5.6 硬件实物平台 | 第77-79页 |
| 5.7 本章小结 | 第79-80页 |
| 结论 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的研究成果 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |