| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.3 信号分选国内外发展现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 基于PRI的雷达信号分选方法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 利用聚类思想进行信号分选研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 本文研究工作和内容安排 | 第14-16页 |
| 第2章 雷达参数概率关联聚类 | 第16-38页 |
| 2.1 雷达信号参数域变换 | 第16-17页 |
| 2.2 雷达参数概率关联聚类算法 | 第17-31页 |
| 2.2.1 雷达参数概率模型的建立 | 第17-26页 |
| 2.2.2 雷达参数初始化 | 第26-31页 |
| 2.3 基于雷达参数概率模型的信号聚类算法流程 | 第31页 |
| 2.4 聚类与分选性能评价指标 | 第31-32页 |
| 2.5 基于雷达参数概率模型的雷达信号聚类算法仿真 | 第32-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 雷达信号多假设分析 | 第38-52页 |
| 3.1 多假设跟踪(MHT)算法原理 | 第38-41页 |
| 3.1.1 目标聚簇 | 第38页 |
| 3.1.2 假设生成及假设概率 | 第38-41页 |
| 3.2 多假设分析模型 | 第41-48页 |
| 3.2.1 系统模型 | 第41页 |
| 3.2.2 多假设分析模型的建立 | 第41-48页 |
| 3.3 多假设分析算法仿真 | 第48-50页 |
| 3.3.1 多假设分析算法仿真 | 第48-49页 |
| 3.3.2 与雷达参数概率关联聚类对比 | 第49-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 基于PRI的信号分选算法 | 第52-66页 |
| 4.1 SDIF算法原理及分析 | 第52-53页 |
| 4.2 SDIF算法的改进 | 第53-59页 |
| 4.2.1 基于交叠PRI箱的抖动雷达信号处理 | 第53-55页 |
| 4.2.2 滑窗PRI验证 | 第55-56页 |
| 4.2.3 SDIF改进算法流程 | 第56-57页 |
| 4.2.4 SDIF改进算法仿真分析 | 第57-59页 |
| 4.3 多假设分析和SDIF改进算法联合分选 | 第59-65页 |
| 4.3.1 频率捷变雷达信号校验 | 第59-60页 |
| 4.3.2 多假设分析和SDIF改进算法分选流程 | 第60-61页 |
| 4.3.3 多假设分析和SDIF改进算法仿真 | 第61-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |