| 第一章 绪论 | 第1-35页 |
| ·混沌及其发展 | 第16-18页 |
| ·混沌的研究和应用现状 | 第18-24页 |
| ·混沌在电子工程中的应用 | 第18-20页 |
| ·混沌在其它领域中的应用 | 第20-24页 |
| ·本文的研究对象、方法、目的和意义 | 第24-31页 |
| ·本文的主要研究内容和贡献 | 第31-33页 |
| ·本文的结构安排 | 第33-35页 |
| 第二章 混沌时间序列的基本理论 | 第35-71页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·非线性动力学基础 | 第36-45页 |
| ·动力系统的基本概念 | 第36-38页 |
| ·微分同胚的相图与向量场的等价与共轭 | 第38-41页 |
| ·双曲奇点的局部性质 | 第41-42页 |
| ·双曲奇点的局部流形定理 | 第42-43页 |
| ·非双曲奇点的局部流形定理 | 第43-45页 |
| ·混沌的定义 | 第45-50页 |
| ·Poincaré截面与Poincaré映射 | 第45-46页 |
| ·混沌的定义 | 第46-50页 |
| ·吸引子的定义 | 第50页 |
| ·相空间的重构 | 第50-54页 |
| ·嵌入的概念 | 第51页 |
| ·嵌入定理 | 第51-52页 |
| ·嵌入的维数与延迟 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| ·奇异吸引子、分形与分维 | 第54-60页 |
| ·混沌的奇异吸引子 | 第54-55页 |
| ·混沌奇异吸引子与分形 | 第55-56页 |
| ·混沌不变量 | 第56页 |
| ·混沌吸引子的维数 | 第56-60页 |
| ·混沌对初始值的敏感性和Lyapunov指数 | 第60-65页 |
| ·混沌对初始值的敏感性 | 第60页 |
| ·Lyapunov指数谱 | 第60-64页 |
| ·最大Lyapunov指数的计算 | 第64-65页 |
| ·混沌时间序列的熵与预测性能 | 第65-68页 |
| ·混沌的Lyapunov指数、熵与Hausdorff维的关系 | 第68-69页 |
| ·本章总结 | 第69-71页 |
| 第三章 混沌与噪声 | 第71-92页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·噪声 | 第71-75页 |
| ·噪声的模型 | 第71-72页 |
| ·噪声的自相关函数 | 第72-73页 |
| ·噪声的自相似性 | 第73-75页 |
| ·混沌的统计属性 | 第75-80页 |
| ·混沌的时频特征 | 第80-82页 |
| ·混沌的模糊函数 | 第82-84页 |
| ·混沌与高斯白噪声的分离 | 第84-87页 |
| ·利用替代数据鉴别时间序列性质 | 第87-90页 |
| ·本章总结 | 第90-92页 |
| 第四章 混沌的动力学建模与预测 | 第92-133页 |
| ·引言 | 第92-94页 |
| ·混沌的重构建模与预测、滤波的关系 | 第94页 |
| ·传统线性预测算法的缺陷 | 第94-95页 |
| ·混沌时间序列的区间预测 | 第95-96页 |
| ·神经网络预测 | 第96-101页 |
| ·后向传播神经网络 | 第97-99页 |
| ·径向基神经网络 | 第99-101页 |
| ·后向传播神经网络与径向基神经网络的区别 | 第101页 |
| ·简单的非线性统计预测算法即S-M算法 | 第101-110页 |
| ·算法原理 | 第101-103页 |
| ·邻域半径和嵌入维数的确定 | 第103-108页 |
| ·算法仿真 | 第108-109页 |
| ·研究小结 | 第109-110页 |
| ·基于相空间邻点的非线性自适应预测 | 第110-115页 |
| ·预测模型 | 第110-112页 |
| ·仿真结果 | 第112-115页 |
| ·研究小结 | 第115页 |
| ·自适应多步预测 | 第115-122页 |
| ·多步预测原理以及算法 | 第116-117页 |
| ·嵌入维数m和邻近点数目的选取 | 第117-118页 |
| ·多步预测仿真 | 第118-120页 |
| ·误差均方根与Lyapunov指数的关系 | 第120-121页 |
| ·多步预测的性能比较 | 第121页 |
| ·研究小结 | 第121-122页 |
| ·应用经验模态分解技术预测复杂跳频码 | 第122-126页 |
| ·经验模态分解简介 | 第122-124页 |
| ·基于EMD方法的预测模型 | 第124页 |
| ·计算机仿真 | 第124-126页 |
| ·研究小结 | 第126页 |
| ·数据缺损的混沌预测性能研究 | 第126-131页 |
| ·处于训练阶段的缺损数据对预测结果的影响 | 第126-127页 |
| ·处于预测阶段的缺损数据对预测结果的影响 | 第127-128页 |
| ·处于训练阶段的不同比率的缺损数据对预测结果的影响 | 第128-129页 |
| ·不同比率的缺损数据处于预测阶段时对预测结果的影响 | 第129-130页 |
| ·解决缺损数据的措施 | 第130-131页 |
| ·研究小结 | 第131页 |
| ·本章总结 | 第131-133页 |
| 第五章 非线性时间序列的滤波 | 第133-144页 |
| ·引言 | 第133页 |
| ·非线性时间序列的拓扑滤波模型 | 第133-134页 |
| ·少参数二阶Volterra滤波的缺陷 | 第134-136页 |
| ·简单的非线性滤波模型 | 第136-137页 |
| ·基于邻近点的自适应滤波 | 第137-140页 |
| ·基于邻近点的自适应滤波原理以及模型 | 第137-138页 |
| ·基于邻近点的自适应滤波仿真 | 第138-139页 |
| ·研究小结 | 第139-140页 |
| ·滤波算法的比较 | 第140-142页 |
| ·光处理器与预测滤波算法的实时实现 | 第142页 |
| ·本章总结 | 第142-144页 |
| 第六章 跳频码的混沌特性 | 第144-165页 |
| ·引言 | 第144-146页 |
| ·跳频电台跳频码的混沌特性 | 第146-148页 |
| ·跳频电台跳频码的奇异吸引子和分形维 | 第146-147页 |
| ·跳频电台跳频码的最大Lyapunov指数 | 第147页 |
| ·跳频电台跳频码的可预测性 | 第147页 |
| ·结论 | 第147-148页 |
| ·捷变频雷达跳频码的混沌特性 | 第148-150页 |
| ·捷变频雷达跳频码的奇异吸引子和分形维 | 第148-149页 |
| ·捷变频雷达跳频码的最大Lyapunov指数 | 第149页 |
| ·捷变频雷达跳频码的可预测性 | 第149-150页 |
| ·结论 | 第150页 |
| ·含有噪声的跳频码的混沌特性 | 第150-154页 |
| ·含噪跳频码的奇异吸引子和分形维 | 第151-152页 |
| ·含噪跳频码的最大Lyapunov指数 | 第152-153页 |
| ·含噪跳频码的可预测性 | 第153-154页 |
| ·结论 | 第154页 |
| ·混沌的可加性 | 第154-160页 |
| ·引言 | 第154-155页 |
| ·有限个混沌系统构成的混沌动力学模型 | 第155-156页 |
| ·有限个混沌系统的奇异吸引子以及分形维 | 第156-158页 |
| ·有限个混沌系统的最大Lyapunov指数 | 第158-159页 |
| ·有限个混沌系统的短期可预测性 | 第159-160页 |
| ·结论 | 第160页 |
| ·两个跳频电台跳频码的混沌特性 | 第160-164页 |
| ·两部跳频电台跳频码的的奇异吸引子和关联维 | 第161-162页 |
| ·两部跳频电台跳频码的的最大Lyapunov指数 | 第162-163页 |
| ·两部跳频电台跳频码的的可预测性 | 第163页 |
| ·结论 | 第163-164页 |
| ·本章总结 | 第164-165页 |
| 第七章 利用非线性方法检测和识别复杂信号 | 第165-199页 |
| ·引言 | 第165页 |
| ·多信号的识别方法 | 第165-171页 |
| ·利用Fourier变换估计脉冲重复周期 | 第166-168页 |
| ·利用小波变换估计脉冲重复周期 | 第168-170页 |
| ·研究小结 | 第170-171页 |
| ·雷达脉冲时变模型及其动力学识别方法 | 第171-177页 |
| ·雷达信号的时变动力学模型 | 第171页 |
| ·雷达信号的阶梯图 | 第171-174页 |
| ·雷达信号的PRI矩阵识别 | 第174-177页 |
| ·研究小结 | 第177页 |
| ·利用杂波分形特征识别目标 | 第177-179页 |
| ·杂波和正弦波的自相似性 | 第177-178页 |
| ·检测和识别淹没在杂波中的目标回波 | 第178-179页 |
| ·研究小结 | 第179页 |
| ·利用自适应滤波技术检测淹没在混沌噪声中的瞬时信号 | 第179-184页 |
| ·自适应滤波检测模型 | 第180-181页 |
| ·检测淹没在混沌噪声中瞬时信号时信噪比的影响 | 第181-183页 |
| ·应用举例 | 第183-184页 |
| ·研究小结 | 第184页 |
| ·利用Duffing振子检测微弱信号 | 第184-198页 |
| ·引言 | 第184-185页 |
| ·基本理论 | 第185-195页 |
| ·计算机仿真 | 第195-196页 |
| ·估计微弱信号的频率 | 第196-197页 |
| ·研究小结 | 第197-198页 |
| ·本章总结 | 第198-199页 |
| 第八章 混沌干扰 | 第199-221页 |
| ·雷达对抗和通信对抗概述 | 第199-203页 |
| ·雷达对抗 | 第199-200页 |
| ·通信对抗 | 第200-202页 |
| ·小结 | 第202-203页 |
| ·混沌噪声干扰 | 第203-210页 |
| ·混沌噪声的概念和模型 | 第203-204页 |
| ·混沌白噪声的特征函数 | 第204-205页 |
| ·混沌白噪声的n维变量特征 | 第205-206页 |
| ·混沌白噪声的波形特点和时间特性 | 第206-207页 |
| ·混沌白噪声对信号检测的影响 | 第207-210页 |
| ·混沌白噪声的调制干扰 | 第210-212页 |
| ·混沌白噪声调制后的频谱 | 第210-211页 |
| ·混沌白噪声调制干扰的仿真 | 第211-212页 |
| ·混沌谐振系统的谐波干扰 | 第212-216页 |
| ·混沌谐波干扰原理 | 第212-213页 |
| ·混沌谐振系统的谐波 | 第213-215页 |
| ·混沌谐波干扰仿真 | 第215-216页 |
| ·小结 | 第216页 |
| ·混沌积累干扰 | 第216-220页 |
| ·噪声积累的原理 | 第216-218页 |
| ·混沌噪声积累干扰的原理 | 第218-219页 |
| ·混沌噪声积累干扰的仿真 | 第219-220页 |
| ·小结 | 第220页 |
| ·本章总结 | 第220-221页 |
| 第九章 全文总结 | 第221-224页 |
| ·总结 | 第221-222页 |
| ·展望 | 第222-224页 |
| 参考文献 | 第224-239页 |
| 致谢 | 第239-240页 |
| 附录 | 第240-252页 |
| 个人简历、攻读博士学位期间的研究成果及发表的论文 | 第252-253页 |
