| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究问题及论文安排 | 第15-17页 |
| 第2章 雷达信号分选概述 | 第17-25页 |
| 2.1 雷达信号分选的复杂信号环境 | 第17-19页 |
| 2.1.1 外界环境的复杂性 | 第17-18页 |
| 2.1.2 自身信号的复杂性 | 第18-19页 |
| 2.2 雷达信号分选的重要参数 | 第19-20页 |
| 2.3 雷达信号分选系统简介 | 第20-24页 |
| 2.3.1 信号处理流程 | 第20-21页 |
| 2.3.2 雷达信号分选系统组成 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 典型雷达信号分选算法 | 第25-49页 |
| 3.1 直方图法 | 第25-32页 |
| 3.1.1 累积差值直方图法(CDIF) | 第25-28页 |
| 3.1.2 序列差值直方图法(SDIF) | 第28-31页 |
| 3.1.3 CDIF与SDIF算法总结 | 第31-32页 |
| 3.2 PRI变换法及其修正算法 | 第32-39页 |
| 3.2.1 PRI变换法原理 | 第32-35页 |
| 3.2.2 修正的PRI变换法 | 第35-36页 |
| 3.2.3 PRI变换法的实现与分析 | 第36-39页 |
| 3.3 动态关联法 | 第39-41页 |
| 3.3.1 动态关联法原理 | 第39-40页 |
| 3.3.2 动态关联法分析与总结 | 第40-41页 |
| 3.4 基于独立分量分析的雷达信号分选算法 | 第41-48页 |
| 3.4.1 盲源分离原理及其假设条件 | 第41-42页 |
| 3.4.2 FastICA算法原理 | 第42-45页 |
| 3.4.3 FastICA仿真分析 | 第45-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 一种基于脉内特征的PRI变换新方法 | 第49-59页 |
| 4.1 雷达脉内特征分析 | 第49-51页 |
| 4.1.1 单频常规信号（CW） | 第50页 |
| 4.1.2 线性调频信号（LFM） | 第50-51页 |
| 4.1.3 相位编码信号(PSK)和频率编码信号(FSK) | 第51页 |
| 4.2 基于脉内特征的PRI变换算法 | 第51-53页 |
| 4.3 计算机仿真及结果分析 | 第53-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 一种对角化的盲源信号综合分选方法 | 第59-67页 |
| 5.1 对角化的盲源信号综合分选原理 | 第59-62页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第62-66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |