| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 雷达辐射源指纹特征产生原理 | 第20-26页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 雷达辐射源指纹特征分析 | 第20-24页 |
| 2.2.1 基本信号 | 第20-21页 |
| 2.2.2 雷达发射机组成 | 第21-22页 |
| 2.2.3 指纹特征的仿真模型建立 | 第22-24页 |
| 2.3 雷达辐射源指纹识别系统组成 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 雷达辐射源有意调制特征提取 | 第26-34页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 径向高斯核时频分布 | 第26-28页 |
| 3.3 基于时频分布SVD的特征参数提取 | 第28-32页 |
| 3.3.1 奇异值分解 | 第28-31页 |
| 3.3.2 特征参数提取 | 第31-32页 |
| 3.4 基于奇异值特征提取的聚类效果分析 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 雷达辐射源无意调制特征提取方法研究 | 第34-46页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 基于脉冲包络前沿波形的指纹特征提取 | 第34-37页 |
| 4.2.1 雷达信号脉冲包络前沿定义 | 第34-35页 |
| 4.2.2 脉冲包络预处理 | 第35页 |
| 4.2.3 信号脉冲前沿波形差异表示 | 第35-37页 |
| 4.3 基于VMD的指纹特征提取 | 第37-41页 |
| 4.3.1 VMD算法 | 第37-40页 |
| 4.3.2 基于VMD的信号分解 | 第40-41页 |
| 4.3.3 指纹特征提取 | 第41页 |
| 4.4 基于VMD指纹特征提取的聚类效果分析 | 第41-45页 |
| 4.4.1 指纹特征提取聚类效果实验 | 第41-42页 |
| 4.4.2 不同指纹特征参数的聚类效果实验 | 第42-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 雷达辐射源指纹识别系统的构建 | 第46-58页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 基于改进的半监督主动学习算法的分类器设计 | 第46-53页 |
| 5.2.1 主动学习 | 第46-49页 |
| 5.2.2 半监督学习 | 第49-51页 |
| 5.2.3 协同主动半监督学习 | 第51-52页 |
| 5.2.4 改进的半监督主动学习 | 第52-53页 |
| 5.3 识别率仿真实验分析 | 第53-56页 |
| 5.3.1 基于径向高斯核时频分布SVD的雷达信号识别 | 第53-55页 |
| 5.3.2 基于变分模态分解的指纹特征识别 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 总结和展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 作者简介 | 第66-67页 |