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雷达有源欺骗干扰多尺度特征级识别技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-18页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状与发展第15-16页
    1.3 论文内容与结构安排第16-18页
第二章 雷达有源欺骗干扰产生机理与建模分析第18-30页
    2.1 概述第18页
    2.2 遮盖式干扰第18-19页
    2.3 常规有源欺骗干扰建模分析第19-24页
        2.3.1 距离拖引干扰第19-22页
        2.3.2 速度拖引干扰第22-23页
        2.2.3 距离-速度同步拖引干扰第23-24页
    2.4 其他相关有源欺骗干扰第24-28页
        2.4.1 角度欺骗干扰第24-26页
        2.4.2 密集假目标干扰第26-28页
    2.5 本章小结第28-30页
第三章 基于多尺度小波分解的有源欺骗干扰特征级识别第30-50页
    3.1 概述第30页
    3.2 干扰存在判别方法第30-34页
    3.3 小波分析基本理论第34-37页
        3.3.1 小波变换第34-35页
        3.3.2 多尺度分析第35-37页
    3.4 基于多尺度小波分解特征提取第37-43页
        3.4.1 基于小波分解单个回波特征参数提取第37-40页
        3.4.2 基于小波分解多回波过程特征参数提取第40-43页
    3.5 基于特征库常规有源欺骗干扰特征级识别第43-48页
        3.5.1 分类方法第43-44页
        3.5.2 相似度及其度量方法第44-45页
        3.5.3 基于特征库常规有源欺骗干扰特征级识别流程第45-46页
        3.5.4 仿真实验结果与分析第46-48页
    3.6 本章小结第48-50页
第四章 基于经验模态分解的欺骗干扰特征级识别第50-60页
    4.1 概述第50页
    4.2 经验模态分解算法原理第50-52页
    4.3 特征参数提取第52-55页
    4.4 特征参数可分性分析第55-57页
    4.5 基于经验模态分解欺骗干扰分类识别结果第57-58页
    4.6 本章小结第58-60页
第五章 混合干扰多尺度特征级识别第60-64页
    5.1 概述第60页
    5.2 干扰特征库的建立第60-62页
    5.3 基于特征库混合干扰特征级识别第62页
    5.4 本章小结第62-64页
第六章 结论和展望第64-66页
    6.1 研究结论第64-65页
    6.2 研究展望第65-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-72页
作者简介第72-73页

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