LPI雷达信号调制类型识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究历史及发展现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 LPI雷达研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 处理算法研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 调制类型识别研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的结构及内容概要 | 第15-18页 |
| 第2章 LPI雷达技术 | 第18-28页 |
| 2.1 LPI雷达技术 | 第18-21页 |
| 2.1.1 截获概率因子 | 第18-19页 |
| 2.1.2 低截获概率技术 | 第19-21页 |
| 2.2 典型LPI雷达信号 | 第21-27页 |
| 2.2.1 线性调频信号 | 第21-23页 |
| 2.2.2 多相编码信号 | 第23-24页 |
| 2.2.3 频率编码信号 | 第24-26页 |
| 2.2.4 混合编码信号 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 LPI雷达信号截获与分析 | 第28-38页 |
| 3.1 非合作截获接收机 | 第28-30页 |
| 3.1.1 经典接收机结构 | 第28-29页 |
| 3.1.2 数字截获接收机结构 | 第29-30页 |
| 3.2 LPI雷达信号分析 | 第30-37页 |
| 3.2.1 时频分析 | 第30-35页 |
| 3.2.2 循环平稳分析 | 第35-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于数字图像处理的LPI雷达信号分类 | 第38-58页 |
| 4.1 二维EMD分解重构 | 第38-44页 |
| 4.1.1 经验模式分解 | 第38-40页 |
| 4.1.2 二维快速EMD算法 | 第40-42页 |
| 4.1.3 图像重构 | 第42-44页 |
| 4.2 图像截取 | 第44-46页 |
| 4.2.1 时频图像截取 | 第44-45页 |
| 4.2.2 双频图像截取 | 第45-46页 |
| 4.3 图像特征提取 | 第46-50页 |
| 4.3.1 主分量特征 | 第46-47页 |
| 4.3.2 局部二值模式方差(LBPV)纹理特征 | 第47-50页 |
| 4.4 径向基函数(RBF)神经网络 | 第50-51页 |
| 4.5 仿真结果及分析 | 第51-56页 |
| 4.5.1 图像降噪算法对比 | 第51-52页 |
| 4.5.2 主分量特征分类结果及分析 | 第52-54页 |
| 4.5.3 纹理特征分类结果及分析 | 第54-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
