基于深度学习技术的信号指纹提取
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究意义及应用背景 | 第10-11页 |
| 1.2 相关研究概述 | 第11-19页 |
| 1.2.1 信号指纹 | 第11-13页 |
| 1.2.2 机器学习 | 第13-15页 |
| 1.2.3 深度学习 | 第15-19页 |
| 1.3 论文的研究内容和结构安排 | 第19-22页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第19-20页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 基于卷积深度置信网络的信号指纹提取 | 第22-36页 |
| 2.1 引言 | 第22-23页 |
| 2.2 带有指纹的信号模型 | 第23-25页 |
| 2.3 卷积深度置信网络与卷积受限玻尔兹曼机 | 第25-27页 |
| 2.4 基于卷积深度置信网络的信号指纹提取 | 第27-34页 |
| 2.4.1 信号预处理 | 第27-29页 |
| 2.4.2 卷积深度置信网络训练 | 第29-30页 |
| 2.4.3 信号指纹提取 | 第30-32页 |
| 2.4.4 信号指纹的应用 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 面向信号指纹提取的卷积深度置信网络优化 | 第36-48页 |
| 3.1 引言 | 第36-37页 |
| 3.2 卷积受限玻尔兹曼机优化 | 第37-40页 |
| 3.2.1 卷积受限玻尔兹曼机结构优化 | 第37-38页 |
| 3.2.2 卷积受限玻尔兹曼机训练目标优化 | 第38-40页 |
| 3.3 卷积深度置信网络参数优化 | 第40-43页 |
| 3.4 卷积受限玻尔兹曼机参数优化 | 第43-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于信号指纹的无线发射机识别 | 第48-64页 |
| 4.1 引言 | 第48-49页 |
| 4.2 训练卷积深度置信网络 | 第49-51页 |
| 4.3 仿真验证结果 | 第51-57页 |
| 4.3.1 随机发射机场景 | 第51-52页 |
| 4.3.2 相似发射机场景 | 第52-54页 |
| 4.3.3 部分同质发射机场景 | 第54-57页 |
| 4.4 实际采集信号验证结果 | 第57-60页 |
| 4.5 基于卷积深度置信网络提取的信号指纹的特性 | 第60-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-68页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第64-65页 |
| 5.2 论文进一步工作方向 | 第65-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第76页 |
