第一章 绪论 | 第1-25页 |
·引言 | 第11-12页 |
·混沌与分形理论的联系 | 第12-13页 |
·重要意义和研究现状 | 第13-22页 |
·混沌理论在通信中的应用 | 第14-16页 |
·混沌理论在雷达中的应用 | 第16-20页 |
·混沌理论在其他领域中的应用 | 第20-22页 |
·本文的主要研究工作及内容安排 | 第22-25页 |
第二章 混沌理论概述 | 第25-47页 |
·引言 | 第25页 |
·混沌信号的数学模型 | 第25-32页 |
·函数映射与混沌、奇异吸引子 | 第26-29页 |
·混沌与奇异吸引子 | 第29-32页 |
·混沌的数学分析方法 | 第32-42页 |
·相关函数和功率谱 | 第33-35页 |
·Lyapunov指数 | 第35-40页 |
·分维--混沌的几何特征量 | 第40-42页 |
·混沌与噪声 | 第42-46页 |
·本章小结 | 第46-47页 |
第三章 雷达信号检测技术研究 | 第47-67页 |
·引言 | 第47-49页 |
·雷达信号处理概述 | 第49-50页 |
·雷达杂波混沌模型的描述 | 第50-52页 |
·问题的提出 | 第50-51页 |
·杂波混沌动态过程的描述 | 第51-52页 |
·混沌时间序列的神经网络模型 | 第52-61页 |
·神经网络简介 | 第52-56页 |
·神经网络模型构建 | 第56-59页 |
·数值实验 | 第59-61页 |
·基于杂波混沌建模的神经网络弱信号检测技术 | 第61-66页 |
·检测方案描述 | 第62-63页 |
·前馈网络局部预测 | 第63页 |
·计算机仿真实验与结果 | 第63-64页 |
·实测杂波数据中的目标检测与结果分析 | 第64-66页 |
·本章小结 | 第66-67页 |
第四章 混沌噪声中的参数估计算法研究 | 第67-90页 |
·引言 | 第67-68页 |
·最小二乘-自回归(LS-AR)方法估计信号参数 | 第68-73页 |
·LS-AR方法估计信号参数的原理 | 第68-69页 |
·计算机仿真实验及结果分析 | 第69-70页 |
·算法性能分析 | 第70-72页 |
·总结和讨论 | 第72-73页 |
·基于最小相空间体积(MPSV)技术的信号参数估计技术 | 第73-75页 |
·将遗传算法应用到MPSV参数估计中 | 第75-79页 |
·基本遗传算法概述 | 第75-78页 |
·遗传算法的实现过程 | 第78-79页 |
·GA-MPSV | 第79-82页 |
·神经网络预测和谱分析技术结合的新的参数估计算法研究 | 第82-88页 |
·问题描述 | 第82-84页 |
·方案描述 | 第84-85页 |
·计算机仿真实验和结果分析 | 第85-86页 |
·实验结果和分析 | 第86-88页 |
·总结和讨论 | 第88页 |
·本章小结 | 第88-90页 |
第五章 基于混沌理论的雷达波形设计 | 第90-115页 |
·引言 | 第90页 |
·混沌信号相关函数分析 | 第90-95页 |
·自相关函数 | 第90-93页 |
·互相关函数 | 第93-94页 |
·结论与讨论 | 第94-95页 |
·最大Lyapunov指数分析 | 第95-98页 |
·混沌信号作为雷达波形的可行性分析 | 第98-108页 |
·基于混沌的雷达点目标模型 | 第98-99页 |
·模糊函数分析 | 第99页 |
·混沌雷达信号的模糊函数分析 | 第99-104页 |
·结论与讨论 | 第104-108页 |
·混沌雷达波形产生器 | 第108-114页 |
·非线性滤波器的混沌序列产生器 | 第108-110页 |
·分段线性映射混沌波形产生器 | 第110-111页 |
·混沌雷达波形的模糊函数分析 | 第111-114页 |
·本章小结 | 第114-115页 |
第六章 混沌理论在数字水印中的应用 | 第115-125页 |
·引言 | 第115-116页 |
·典型的数字水印算法研究 | 第116-118页 |
·混沌理论在数字水印技术中的应用 | 第118-124页 |
·理论基础 | 第118-119页 |
·基于混沌映射的小波域数字水印算法描述 | 第119-122页 |
·算法性能分析和讨论 | 第122-124页 |
·本章小结 | 第124-125页 |
第七章 全文总结 | 第125-129页 |
·主要工作总结 | 第125-127页 |
·混沌信号处理研究展望 | 第127-129页 |
参考文献 | 第129-136页 |
致谢 | 第136-137页 |
攻读博士期间发表的论文、参加的科研项目和所获奖励情况 | 第137-139页 |