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通信侦察中的信号分选算法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 绪论第13-24页
   ·引言第13-15页
   ·研究现状第15-22页
     ·国内的研究现状第15-19页
     ·国外的研究现状第19-22页
   ·本文主要工作第22-24页
第二章 基于多相DFT 滤波器组的频域检测算法第24-42页
   ·引言第24页
   ·基于多相DFT 滤波器组的功率谱估计第24-27页
   ·最大抽取多相DFT 滤波器组的输出统计特性分析第27-33页
     ·输出噪声项的相关性分析第28-29页
     ·概率密度函数与虚警概率第29-31页
     ·仿真实验第31-33页
   ·频域检测算法第33-41页
     ·CA‐CFAR 检测算法第34-36页
     ·OS‐CFAR 检测算法第36页
     ·ACMLD‐CFAR 检测算法第36-37页
     ·仿真实验第37-41页
   ·本章小结第41-42页
第三章 常规通信信号的分选第42-70页
   ·引言第42页
   ·窄带信号检测第42-49页
     ·基于LAD 的窄带信号检测第44-47页
     ·仿真实验第47-49页
   ·特征参数估计第49-62页
     ·基于单天线接收的特征参数估计第50-51页
     ·基于阵列接收的特征参数估计第51-56页
     ·仿真实验第56-62页
   ·窄带信号的跟踪第62-68页
     ·窄带信号的判决第62-64页
     ·窄带信号库的刷新第64-65页
     ·仿真实验第65-68页
   ·本章小结第68-70页
第四章 跳频通信信号的分选第70-106页
   ·引言第70页
   ·基于空频域信息的跳频通信信号的分选第70-77页
     ·基于密度估计聚类的测量集分割第71-72页
     ·跳频信号的跟踪第72-74页
     ·仿真实验第74-77页
   ·基于时频域信息的跳频通信信号的分选第77-98页
     ·时频域检测与干扰剔除第77-80页
     ·跳频信号的基本特征参数估计第80-81页
     ·跳频周期和跳时的估计第81-89页
     ·仿真实验第89-98页
   ·基于时频空域信息的跳频通信信号的分选第98-104页
     ·干扰剔除与特征参数估计第98-100页
     ·仿真实验第100-104页
   ·本章小结第104-106页
第五章 基于高斯混合模型的测量集分割第106-123页
   ·引言第106-107页
   ·高斯混合分布与EM 算法第107-110页
     ·高斯混合分布第107-108页
     ·标准EM 算法第108-110页
   ·多维正态性检验第110-113页
     ·基于Shapiro‐Wilk 检验的多维正态性检验第111-112页
     ·仿真实验第112-113页
   ·基于正态性检验和MDL 准则的竞争结束EM 算法第113-122页
     ·竞争结束EM 算法的描述第113-116页
     ·仿真实验第116-122页
   ·本章小结第122-123页
第六章 基于支持矢量聚类的测量集分割第123-151页
   ·引言第123-124页
   ·支持矢量聚类第124-132页
     ·SVDD第125-127页
     ·聚类标识第127-128页
     ·参数选择对聚类的影响第128-132页
   ·基于核参数估计的多球支持矢量聚类第132-142页
     ·估计高斯核的扩展因子第132-134页
     ·多球支持矢量聚类第134-135页
     ·隶属度值计算与分类第135-136页
     ·仿真实验第136-142页
   ·基于网格划分的多球支持矢量聚类第142-150页
     ·SHMSVC 算法原理第143页
     ·仿真实验第143-150页
   ·本章小结第150-151页
第七章 总结与展望第151-155页
   ·全文总结第151-153页
   ·展望第153-155页
致谢第155-156页
参考文献第156-169页
攻博期间取得的研究成果第169-171页

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