复杂重频样式雷达脉冲列的分选及识别算法
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·论文研究背景和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究情况和进展 | 第9-12页 |
| ·本文所做的工作 | 第12-14页 |
| 第二章 雷达重频模型及TOA 误差分析 | 第14-20页 |
| ·雷达重频模型 | 第14-18页 |
| ·TOA 误差分析 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于脉冲关联的重频分选算法 | 第20-32页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·算法原理 | 第20-23页 |
| ·算法性能分析 | 第23-24页 |
| ·计算机仿真 | 第24-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于人工神经网络的重频特征识别算法 | 第32-48页 |
| ·人工神经网络简介 | 第32-33页 |
| ·特征矢量提取 | 第33-40页 |
| ·神经网络的选择 | 第40-41页 |
| ·神经网络的训练 | 第41-43页 |
| ·分类器的工作流程 | 第43-44页 |
| ·计算机仿真 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 雷达信号分选与重频特征分析仿真软件 | 第48-51页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·软件功能及用法简介 | 第48-50页 |
| ·软件特点 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献表 | 第53-55页 |
| 在学期间取得的学术成果 | 第55页 |
