未知雷达辐射源信号分选算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究及研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要工作和论文安排 | 第16-18页 |
| 第二章 雷达辐射源信号分选概述 | 第18-26页 |
| 引言 | 第18页 |
| 2.1 信号环境的分析 | 第18页 |
| 2.2 特征参数的分析 | 第18-20页 |
| 2.2.1 时域特征参数 | 第18-19页 |
| 2.2.2 频域特征参数 | 第19-20页 |
| 2.2.3 空域特征参数 | 第20页 |
| 2.2.4 其他特征参数 | 第20页 |
| 2.3 信号分选系统的组成 | 第20-21页 |
| 2.4 数字信道化接收机系统 | 第21-24页 |
| 2.4.1 数字信道化接收机 | 第21-22页 |
| 2.4.2 数据的融合预处理 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于支持向量聚类的信号分选算法 | 第26-42页 |
| 引言 | 第26页 |
| 3.1 支持向量聚类算法理论 | 第26-29页 |
| 3.2 支持向量聚类算法的关键参数分析 | 第29-30页 |
| 3.3 基于支持向量聚类的信号分选算法流程 | 第30页 |
| 3.4 算法仿真及分析 | 第30-40页 |
| 3.4.1 仿真实验一 | 第30-34页 |
| 3.4.2 仿真实验二 | 第34-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于模糊C-均值聚类的信号分选算法 | 第42-50页 |
| 引言 | 第42页 |
| 4.1 模糊C-均值聚类算法理论 | 第42-43页 |
| 4.2 模糊C-均值聚类算法流程 | 第43-44页 |
| 4.3 模糊C-均值聚类算法的关键参数分析 | 第44页 |
| 4.4 基于模糊C-均值聚类的信号分选算法流程 | 第44-45页 |
| 4.5 算法仿真及分析 | 第45-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于网格密度聚类的信号分选算法 | 第50-60页 |
| 引言 | 第50页 |
| 5.1 网格密度结构 | 第50页 |
| 5.2 网格划分数ki和密度阈值Minpts | 第50-51页 |
| 5.3 基于网格密度聚类算法流程 | 第51-52页 |
| 5.4 聚类结果处理 | 第52-54页 |
| 5.4.1 聚类结果的选择剔除 | 第52页 |
| 5.4.2 聚类结果合并处理 | 第52-54页 |
| 5.5 基于网格密度聚类的信号分选算法流程 | 第54页 |
| 5.6 算法仿真及分析 | 第54-58页 |
| 5.7 本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 作者简介 | 第66-67页 |
