首页--工业技术论文--无线电电子学、电信技术论文--雷达论文--雷达设备、雷达站论文--雷达接收设备论文--雷达信号检测处理论文

宽带雷达目标极化特征提取与核方法识别研究

摘要第1-13页
ABSTRACT第13-15页
第一章 绪论第15-29页
   ·课题研究的背景及意义第15-16页
   ·国内外研究现状第16-26页
     ·雷达目标极化特征提取与识别第16-21页
     ·雷达目标识别中SVM 模型优化选择第21-24页
     ·目标识别中核分类器的核函数构造与分类器设计第24-26页
   ·本文主要工作与内容安排第26-29页
第二章 宽带雷达目标HRRP 极化特征提取与优选第29-66页
   ·引言第29-30页
   ·目标全极化HRRP 的H /α/ A / P 特征第30-32页
     ·相干矩阵分解基本理论第30-31页
     ·全极化HRRP 的H /α/ A / P 特征第31-32页
   ·目标全极化HRRP 散射矩阵结构相似性参数概率形式特征第32-35页
     ·散射矩阵结构相似性参数的基本定义第32-34页
     ·全极化HRRP 的结构相似性参数概率形式描述第34-35页
   ·目标全极化HRRP 能量特征第35-38页
     ·目标全极化HRRP 的Mueller 矩阵第35-36页
     ·Mueller 矩阵的相似性参数第36-38页
   ·双极化HRRP 极化特征第38-45页
     ·双极化HRRP 的H /α/ P 特征第38-39页
     ·双极化HRRP 的结构相似性参数概率形式特征第39-41页
     ·双极化HRRP 能量特征第41-45页
   ·飞机目标实测数据实验与分析第45-58页
     ·飞机目标HRRP 极化特征的有效性第45-55页
     ·飞机目标HRRP 极化特征优选与识别性能第55-58页
   ·舰船目标电磁特性计算软件数据实验与分析第58-64页
     ·舰船目标HRRP 极化特征的有效性第59-63页
     ·舰船目标HRRP 极化特征优选与识别性能第63-64页
   ·讨论第64-65页
   ·本章小结第65-66页
第三章 SVM 可分性研究与识别模型多参数优化选择第66-103页
   ·引言第66-67页
   ·SVM 理论简述第67-72页
     ·最优分类超平面第67-68页
     ·构造最优超平面第68-69页
     ·广义最优分类面第69-70页
     ·支持矢量机第70-72页
   ·SVM 可分性研究第72-85页
     ·问题的提出第72-73页
     ·线性可分的定义第73页
     ·SVM 线性可分充要条件的证明第73-78页
     ·SVM 线性可分性的度量第78-82页
     ·c 对分类性能的影响第82-85页
   ·SVM 模型多参数优化选择方法第85-101页
     ·问题的提出第85-87页
     ·SVM 模型单参数最优选择问题第87-91页
     ·非均衡数据目标识别SVM 模型参数优化选择方法第91-95页
     ·实验与分析第95-101页
   ·本章小结第101-103页
第四章 宽带雷达目标识别核方法分类器设计与核矩阵构造第103-135页
   ·引言第103-104页
   ·基于SVDD 的多目标模糊识别方法第104-115页
     ·SVDD 方法第104-106页
     ·基于SVDD 的多目标识别方法及存在的问题第106-109页
     ·基于SVDD 的多目标模糊识别方法第109-110页
     ·实验与分析第110-115页
   ·FSVM 多目标识别方法第115-122页
     ·SVM 多类识别时的错分与拒分问题第115-116页
     ·FSVM 多目标识别方法第116-118页
     ·实验与分析第118-122页
   ·特征空间数据核矩阵收缩方法第122-134页
     ·非线性可分与不可分问题第123-124页
     ·特征空间数据核矩阵收缩方法第124-129页
     ·实验与分析第129-134页
   ·本章小结第134-135页
第五章 结束语第135-138页
   ·论文主要创新点第135-136页
   ·后续研究展望第136-138页
致谢第138-139页
参考文献第139-152页
作者在学期间取得的学术成果第152-153页
参与的科研项目及获奖情况第153页

论文共153页,点击 下载论文
上一篇:人体微动雷达特征研究
下一篇:面向监测应用的传感器网络关键技术研究