雷达信号分选算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·雷达信号分选的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文所做的工作 | 第12-13页 |
| 第二章 雷达信号分选概述 | 第13-25页 |
| ·电子对抗面临的挑战 | 第13页 |
| ·雷达信号分选的关键技术 | 第13-15页 |
| ·雷达对抗电磁环境的模拟 | 第13-14页 |
| ·雷达信号分选的特征参数 | 第14页 |
| ·雷达信号分选算法 | 第14页 |
| ·雷达信号分选的硬件实现技术 | 第14-15页 |
| ·雷达信号分选的主要依据 | 第15-18页 |
| ·雷达信号分选的结构模型 | 第18-19页 |
| ·雷达信号及其分选参数描述 | 第19-23页 |
| ·雷达信号的数学模型 | 第19-20页 |
| ·雷达信号的PRI 调制模型 | 第20-23页 |
| ·影响信号分选和识别的因素 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 典型的信号分选算法 | 第25-40页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·相关函数法重频鉴别技术 | 第25-27页 |
| ·直方图法 | 第27-32页 |
| ·累计差值直方图法 | 第28-30页 |
| ·序列差值直方图法 | 第30-31页 |
| ·序列差值直方图法改进之处 | 第31页 |
| ·序列差值直方图算法的检测门限 | 第31-32页 |
| ·PRI 变换法 | 第32-38页 |
| ·PRI 变换的原理 | 第32-34页 |
| ·PRI 变换的检测门限 | 第34-35页 |
| ·PRI 变换法仿真分析 | 第35-36页 |
| ·修正PRI 变换法 | 第36-38页 |
| ·修正PRI 变换法仿真分析 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 信号分选的改进算法 | 第40-55页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·卡尔曼滤波在雷达信号分选中的应用 | 第41-49页 |
| ·卡尔曼滤波的基本原理 | 第41-42页 |
| ·卡尔曼滤波初值的确定 | 第42-44页 |
| ·基于卡尔曼滤波的信号模型参数 | 第44-46页 |
| ·基于卡尔曼滤波的脉冲列处理 | 第46-47页 |
| ·仿真分析 | 第47-49页 |
| ·小波变换在雷达信号分选中的应用 | 第49-53页 |
| ·小波变换的定义 | 第49-50页 |
| ·小波的应用 | 第50-51页 |
| ·Morlet 小波的性质 | 第51-52页 |
| ·目标分选方法 | 第52页 |
| ·仿真分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 独立分量分析(ICA)在信号分选中的应用 | 第55-81页 |
| ·引言 | 第55-56页 |
| ·X 的分解 | 第56-58页 |
| ·X 的奇异值分解 | 第56-57页 |
| ·X 的主分量分解 | 第57页 |
| ·X 的球化分解 | 第57-58页 |
| ·ICA 的原理 | 第58-59页 |
| ·基于ICA 问题的数学模型 | 第59-60页 |
| ·随机变量中的几个概念 | 第60-63页 |
| ·独立分量的预处理 | 第63-66页 |
| ·中心化 | 第63-64页 |
| ·白化 | 第64-65页 |
| ·降维 | 第65-66页 |
| ·ICA 的主要判据 | 第66-68页 |
| ·ICA 的主要算法 | 第68-71页 |
| ·高斯和非高斯混合信号的分离算法 | 第68-70页 |
| ·超高斯和亚高斯混合信号的分离算法 | 第70-71页 |
| ·算法仿真 | 第71-79页 |
| ·基于JADE 算法 | 第72-76页 |
| ·盲分离的移位阻断（SHIBBS）算法 | 第76-78页 |
| ·性能分析 | 第78-79页 |
| ·两种分选方法的比较 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 总结与展望 | 第81-83页 |
| ·论文所做主要工作的总结 | 第81-82页 |
| ·后续工作及展望 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-86页 |
| 撰写的学术论文 | 第86-87页 |
