| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 研究背景 | 第11-16页 |
| 1.2.1 超宽带技术定义 | 第11页 |
| 1.2.2 超宽带发展历史和现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 超宽带技术特点与应用领域 | 第12-13页 |
| 1.2.4 课题研究的现状及目的意义 | 第13-16页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织架构 | 第17-18页 |
| 第二章 时频分析理论及聚类算法 | 第18-29页 |
| 2.1 时频分析理论 | 第18-22页 |
| 2.1.1 时频分析定义 | 第18页 |
| 2.1.2 时频分析方法 | 第18-22页 |
| 2.2 聚类算法 | 第22-29页 |
| 2.2.1 聚类算法与模式识别 | 第22-25页 |
| 2.2.2 常用聚类算法 | 第25-27页 |
| 2.2.3 常用聚类算法比较分析 | 第27-28页 |
| 2.2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于时频分析和改进聚类算法的超宽带目标识别 | 第29-42页 |
| 3.1 系统原理与模型 | 第29-31页 |
| 3.2 超宽带通信收发信号模型 | 第31-32页 |
| 3.3 平滑伪Wigner-Ville时频分析方法提取信号特征 | 第32-34页 |
| 3.4 改进的K-means聚类算法进行分类识别 | 第34-42页 |
| 3.4.1 K-means聚类算法及其缺陷 | 第34-35页 |
| 3.4.2 改进的K-means聚类算法 | 第35-41页 |
| 3.4.3 改进K-means聚类算法在超宽带目标分类识别上的利用 | 第41页 |
| 3.4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 实际测量及应用 | 第42-52页 |
| 4.1 实验场景 | 第42-44页 |
| 4.2 数据采集及分析 | 第44-45页 |
| 4.3 实测数据结果 | 第45-47页 |
| 4.4 性能分析 | 第47-51页 |
| 4.4.1 抗噪性研究 | 第47-48页 |
| 4.4.2 信号其它特征识别率对比 | 第48-50页 |
| 4.4.3 改进的K-means算法对识别率的影响 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 全文总结 | 第52-55页 |
| 5.1 文章主要成果 | 第52-53页 |
| 5.2 对超宽带目标识别研究的展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第60页 |
