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雷达有源干扰类型判别研究与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-14页
缩略语对照表第14-17页
第一章 绪论第17-21页
    1.1 论文研究背景及意义第17-18页
    1.2 国内外研究现状分析第18-20页
    1.3 本文的主要工作第20-21页
第二章 雷达有源干扰信号的形成机理第21-39页
    2.1 概述第21-22页
    2.2 压制式干扰第22-31页
        2.2.1 射频噪声干扰第23-25页
        2.2.2 噪声调频干扰第25-27页
        2.2.3 噪声调幅干扰第27-29页
        2.2.4 噪声调相干扰第29-31页
    2.3 欺骗式干扰第31-38页
        2.3.1 距离欺骗式干扰第31-34页
        2.3.2 速度欺骗式干扰第34-36页
        2.3.3 角度欺骗式干扰第36-37页
        2.3.4 电子假目标干扰和诱饵第37-38页
    2.4 小结第38-39页
第三章 雷达有源干扰的特征分析和类型判别第39-63页
    3.1 雷达有源干扰信号的特征分析第39-54页
        3.1.1 时域矩偏度第39-40页
        3.1.2 时域矩峰度第40-41页
        3.1.3 幅度频谱最大归一化平方值第41-42页
        3.1.4 包络起伏度第42-43页
        3.1.5 归一化幅度绝对值的标准差第43-44页
        3.1.6 瞬时相位的标准差第44-45页
        3.1.7 瞬时相位绝对值的标准差第45-46页
        3.1.8 瞬时自相关的相关比第46-47页
        3.1.9 快速脉内调制识别参数第47-48页
        3.1.10 频域矩偏度第48-49页
        3.1.11 频域矩峰度第49-50页
        3.1.12 加性高斯白噪声因子第50-52页
        3.1.13 载波因子第52页
        3.1.14 瞬时相位门限内概率第52-53页
        3.1.15 多普勒频率和距离微分的偏差第53-54页
    3.2 雷达有源干扰类型判别第54-62页
        3.2.1 决策树分类方法第54-58页
        3.2.2 神经网络分类方法第58-62页
    3.3 小结第62-63页
第四章 基于MATLAB的有源干扰类型判别的实现第63-71页
    4.1 MATLAB软件介绍第63页
    4.2 干扰类型自动判别软件介绍第63-70页
        4.2.1 信号数据读入第65-66页
        4.2.2 信号波形显示第66页
        4.2.3 特征参数获取第66-67页
        4.2.4 干扰类型判别第67-69页
        4.2.5 实验结果保存第69-70页
    4.3 小结第70-71页
第五章 总结与展望第71-73页
    5.1 研究总结第71页
    5.2 研究展望第71-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-79页
作者简介第79-80页

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