復(fù)雜體制雷達(dá)輻射源信號分選技術(shù)研究

第1章 緒論
1．1 研究背景及意義
1．2 研究現(xiàn)狀及趨勢
1．3 本書研究思路
1．4 本書主要工作
第2章 雷達(dá)輻射源信號分選模型結(jié)構(gòu)
2．1 引言
2．2 傳統(tǒng)分選模型結(jié)構(gòu)
2．3 一種新的分選模型結(jié)構(gòu)
2．4 本章小結(jié)
第3章 基于支持向量聚類的分選方法
3．1 引言
3．2 支持向量聚類分選模型
3．3 聚類標(biāo)識算法
3．4 基于近似覆蓋的聚類標(biāo)識
3．5 聚類有效性驗證
3．6 聯(lián)合MCMSVC和相似熵指標(biāo)的分選方法
3．7 仿真實驗與分析
3．8 本章小結(jié)
第4章 雷達(dá)輻射源信號熵特征提取
4．1 引言
4．2 雷達(dá)輻射源信號模型
4．3 雷達(dá)輻射源信號熵特征提取方法
4．4 雷達(dá)輻射源信號分類聚類方法
4．5 雷達(dá)輻射源信號三維熵特征性能分析
4．6 仿真實驗與分析
4．7 本章小結(jié)
第5章 雷達(dá)輻射源信號雙譜二次特征提取
5．1 引言
5．2 高階統(tǒng)計量
5．3 雙譜分析
5．4 雷達(dá)輻射源信號雙譜分析
5．5 雷達(dá)輻射源信號雙譜二次特征提取
5．6 仿真實驗與分析
5．5 本章小結(jié)
第6章 雷達(dá)輻射源信號特征選擇
6．1 引言
6．2 粗糙集理論
6．3 利用模糊粗糙集進(jìn)行特征選擇
6．4 仿真實驗與分析
6．5 本章小結(jié)
第7章 雷達(dá)輻射源信號分選實驗
7．1 引言
7．2 實驗數(shù)據(jù)
7．3 基于脈間參數(shù)的輻射源信號分選方法
7．4 基于脈內(nèi)特征的輻射源信號分選方法
7．5 基于脈間參數(shù)和脈內(nèi)特征的分選方法
7．6 本章小結(jié)
附錄 縮略詞
參考文獻(xiàn)