无人机测控链路干扰感知与识别技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 缩略词表 | 第16-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-23页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第18-19页 |
| 1.2 无人机测控链路概述 | 第19-20页 |
| 1.3 干扰感知与识别技术概述 | 第20-22页 |
| 1.3.1 干扰检测技术 | 第20-21页 |
| 1.3.2 干扰识别技术 | 第21-22页 |
| 1.4 主要研究内容及结构安排 | 第22-23页 |
| 第二章 干扰认知策略与干扰认知过程 | 第23-35页 |
| 2.1 无人机链路常见干扰类型 | 第23-28页 |
| 2.1.2 时域干扰类型 | 第24-25页 |
| 2.1.3 频域干扰类型 | 第25-27页 |
| 2.1.4 非平稳干扰类型 | 第27-28页 |
| 2.2 干扰认知策略 | 第28-31页 |
| 2.2.1 干扰认知策略的依据 | 第28-29页 |
| 2.2.2 无人机测控链路的干扰认知策略 | 第29-31页 |
| 2.3 干扰认知过程 | 第31-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 干扰检测算法研究 | 第35-50页 |
| 3.1 时域干扰信号检测算法 | 第35-41页 |
| 3.1.1 时域能量检测算法 | 第35-36页 |
| 3.1.2 时域分组检测算法 | 第36-38页 |
| 3.1.3 脉冲参数估计算法 | 第38-41页 |
| 3.2 频域干扰信号检测算法 | 第41-43页 |
| 3.2.1 FCME检测算法 | 第41页 |
| 3.2.2 基于Welch算法的谱估计 | 第41-43页 |
| 3.3 算法仿真性能分析比较 | 第43-49页 |
| 3.3.1 仿真系统参数 | 第43-45页 |
| 3.3.2 时域分组检测仿真性能 | 第45-46页 |
| 3.3.3 脉冲干扰参数估计性能 | 第46-47页 |
| 3.3.4 基于Welch谱FCME检测性能 | 第47-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 干扰信号多维特征参数提取算法研究 | 第50-70页 |
| 4.1 干扰特征参数提取预处理 | 第50-51页 |
| 4.1.1 归一化 | 第50页 |
| 4.1.2 干扰降噪处理 | 第50-51页 |
| 4.2 时域特征参数 | 第51-58页 |
| 4.2.1 时域峰均比 | 第51-56页 |
| 4.2.2 时域矩峰度 | 第56-58页 |
| 4.3 频域特征参数 | 第58-62页 |
| 4.3.1 频域峰均比 | 第58-59页 |
| 4.3.2 干扰带宽因子 | 第59-61页 |
| 4.3.3 归一化谱冲击部分标准差 | 第61-62页 |
| 4.4 分形域特征参数 | 第62-69页 |
| 4.4.1 盒维数 | 第63-65页 |
| 4.4.2 LZ复杂度 | 第65-68页 |
| 4.4.3 时频图干扰位置标准差 | 第68-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 干扰信号分类算法研究 | 第70-93页 |
| 5.1 决策树分类算法 | 第70-75页 |
| 5.1.1 静默期决策树 | 第71-73页 |
| 5.1.2 非静默期决策树 | 第73-75页 |
| 5.2 支持向量机分类算法 | 第75-87页 |
| 5.2.1 支持向量机一 | 第79-81页 |
| 5.2.2 支持向量机二 | 第81-83页 |
| 5.2.3 支持向量机三 | 第83-85页 |
| 5.2.4 支持向量机四 | 第85-87页 |
| 5.3 分类算法仿真分析 | 第87-92页 |
| 5.3.1 仿真性能分析 | 第87-90页 |
| 5.3.2 仿真性能比较分析 | 第90-92页 |
| 5.4 本章小结 | 第92-93页 |
| 第六章 全文总结及展望 | 第93-96页 |
| 6.1 本文主要贡献 | 第93-94页 |
| 6.2 研究展望 | 第94-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-100页 |
| 个人简历 | 第100-101页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第101-102页 |
| 附件 | 第102-104页 |
