密集信号环境下的雷达信号分选算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·课题研究的目的及其意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文工作内容与结构安排 | 第9-10页 |
| 第二章 信号分选综述 | 第10-17页 |
| ·雷达信号特征参数描述 | 第10-12页 |
| ·时域参数 | 第10-12页 |
| ·空域参数 | 第12页 |
| ·频域参数 | 第12页 |
| ·其他参数 | 第12页 |
| ·雷达信号分选的影响因素 | 第12-13页 |
| ·雷达信号环境模拟 | 第13-15页 |
| ·雷达信号分选方法 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 基于PRI的雷达信号分选算法 | 第17-29页 |
| ·扩展关联法 | 第17-18页 |
| ·序列检索法 | 第18-19页 |
| ·直方图法 | 第19-23页 |
| ·PRI变换法 | 第23-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于改进集对分析聚类的雷达信号分选方法 | 第29-40页 |
| ·常见的多参数雷达信号分选方法 | 第29-31页 |
| ·基于 K-means 的聚类算法 | 第29页 |
| ·基于密度的聚类算法 | 第29-30页 |
| ·基于支持向量的聚类算法 | 第30页 |
| ·神经网络 | 第30-31页 |
| ·基于集对分析的雷达信号分选方法 | 第31-35页 |
| ·集对分析概述 | 第31-32页 |
| ·改进集对分析聚类的雷达信号分选方法 | 第32-35页 |
| ·仿真分析 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于支持向量聚类改进的雷达信号分选方法 | 第40-47页 |
| ·支持向量聚类概述 | 第40-41页 |
| ·基于SVC改进的雷达信号分选方法 | 第41-42页 |
| ·仿真分析 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 工作总结与展望 | 第47-49页 |
| ·工作总结 | 第47页 |
| ·工作展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第54页 |
