| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第12-15页 |
| 缩略语对照表 | 第15-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-29页 |
| 1.1 雷达辐射源个体识别与分类概述 | 第19-21页 |
| 1.1.1 研究背景及意义 | 第19-20页 |
| 1.1.2 国内外发展及现状 | 第20-21页 |
| 1.2 雷达辐射源个体识别系统框架 | 第21-26页 |
| 1.2.1 数据预处理模块 | 第21-23页 |
| 1.2.2 特征提取模块 | 第23-24页 |
| 1.2.3 分类器设计模块 | 第24-26页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第26-29页 |
| 第二章 雷达辐射源个体特征产生机理 | 第29-39页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 雷达信号发射机结构特点 | 第29-30页 |
| 2.3 雷达发射机无意调制分析 | 第30-37页 |
| 2.3.1 雷达信号发射机噪声分析 | 第30-31页 |
| 2.3.2 单频信号无意调制实现 | 第31-33页 |
| 2.3.3 线性调频信号无意调制实现 | 第33-35页 |
| 2.3.4 相位调制信号无意调制实现 | 第35-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 基于压缩感知的模糊函数掩模特征 | 第39-59页 |
| 3.1 引言 | 第39-40页 |
| 3.2 模糊函数和压缩感知 | 第40-44页 |
| 3.2.1 模糊函数原理及性质 | 第40-42页 |
| 3.2.2 压缩感知理论 | 第42-44页 |
| 3.3 基于模糊函数掩模的雷达辐射源特征 | 第44-51页 |
| 3.3.1 模糊函数代表性切片 | 第44-46页 |
| 3.3.2 基于压缩感知的AF-mask原理 | 第46-48页 |
| 3.3.3 AF-mask工程中的快速优化 | 第48-51页 |
| 3.4 掩模特征下WVD时频重构 | 第51-54页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第54-56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-59页 |
| 第四章 雷达辐射源个体识别与分类 | 第59-81页 |
| 4.1 引言 | 第59页 |
| 4.2 智能分类器设计 | 第59-65页 |
| 4.2.1 极限学习机 | 第59-61页 |
| 4.2.2 ELM的非均匀采样时频表示 | 第61-65页 |
| 4.3 信号识别与分类 | 第65-79页 |
| 4.3.1 实测信号数据集 | 第65-73页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第73-75页 |
| 4.3.3 基于matlab-GUI雷达回波自适应软件 | 第75-79页 |
| 4.4 本章小结 | 第79-81页 |
| 第五章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第81-82页 |
| 5.2 未来与展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 作者简介 | 第90-92页 |