復(fù)雜體制雷達(dá)輻射源識別技術(shù)

第1章 緒論\t1
1．1 研究背景及意義\t1
1．2 雷達(dá)輻射源識別的主要問題\t1
1．2．1 電子偵察系統(tǒng)的信號處理流程\t1
1．2．2 雷達(dá)輻射源識別的問題與挑戰(zhàn)\t3
1．3 本書相關(guān)問題的研究現(xiàn)狀\t4
1．3．1 雷達(dá)輻射源的建模問題研究現(xiàn)狀\t4
1．3．2 特征參數(shù)不確定的輻射源識別問題研究現(xiàn)狀\t6
1．3．3 多功能雷達(dá)的輻射源識別問題研究現(xiàn)狀\t12
1．4 本書的安排\t14
第2章 雷達(dá)輻射源聯(lián)合參數(shù)建模及識別框架\t18
2．1 聯(lián)合參數(shù)建模方法\t18
2．1．1 聯(lián)合參數(shù)建模方法概述\t18
2．1．2 聯(lián)合參數(shù)建模方法的應(yīng)用實(shí)例\t20
2．2 聯(lián)合參數(shù)建模的識別框架\t22
2．2．1 數(shù)據(jù)段劃分\t22
2．2．2 單段識別置信度計(jì)算\t23
2．2．3 總識別置信度計(jì)算及決策判斷\t25
2．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析\t27
2．4 雷達(dá)輻射源識別的不確定性問題\t31
2．5 本章小結(jié)\t32
第3章 區(qū)間類型特征參數(shù)的雷達(dá)輻射源識別技術(shù)\t33
3．1 區(qū)間類型特征參數(shù)的不確定性建模\t34
3．2 基于矢量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的雷達(dá)輻射源識別方法\t35
3．2．1 算法描述\t35
3．2．2 計(jì)算量分析\t41
3．2．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析\t45
3．3 基于云模型和矢量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)輻射源識別方法\t52
3．3．1 結(jié)構(gòu)框架\t52
3．3．2 算法描述\t53
3．3．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析\t59
3．4 基于區(qū)間證據(jù)理論的雷達(dá)輻射源融合識別方法\t66
3．4．1 問題描述\t66
3．4．2 算法描述\t67
3．4．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析\t71
3．5 本章小結(jié)\t75
第4章 殘缺類型特征參數(shù)的雷達(dá)輻射源識別技術(shù)\t77
4．1 殘缺類型參數(shù)的不確定性建模\t77
4．2 基于矢量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和增量學(xué)習(xí)的雷達(dá)輻射源識別方法\t78
4．2．1 矢量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t79
4．2．2 增量學(xué)習(xí)算法\t80
4．2．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析\t84
4．3 基于缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)的雷達(dá)輻射源識別方法\t92
4．3．1 修正CVNN網(wǎng)絡(luò)\t92
4．3．2 訓(xùn)練步驟\t93
4．3．3 判決準(zhǔn)則\t95
4．3．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析\t96
4．4 本章小結(jié)\t101
第5章 多功能雷達(dá)信號層級模型和分析處理方法\t103
5．1 多功能雷達(dá)信號的層級模型\t104
5．1．1 多功能雷達(dá)信號的三個(gè)層級\t105
5．1．2 不同層級信號之間的轉(zhuǎn)化規(guī)律\t107
5．1．3 不同層級模型的形式化表示\t120
5．2 多功能雷達(dá)電子情報(bào)的分析處理方法\t120
5．2．1 基于生物信息學(xué)的分析處理方法\t121
5．2．2 基于自然語言處理的分析處理方法\t131
5．3 本章小結(jié)\t136
第6章 波形單元提取\t138
6．1 波形單元提取的基本原理\t138
6．1．1 基于信號幅度特征的波形單元提取\t139
6．1．2 多功能雷達(dá)脈沖序列信號的幅度特征\t141
6．2 脈沖幅度序列的統(tǒng)計(jì)變化點(diǎn)問題\t152
6．2．1 單統(tǒng)計(jì)變化點(diǎn)問題\t152
6．2．2 多統(tǒng)計(jì)變化點(diǎn)問題\t154
6．3 脈沖幅度序列的多統(tǒng)計(jì)變化點(diǎn)估計(jì)方法\t155
6．3．1 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量\t155
6．3．2 判決方法\t156
6．3．3 循環(huán)檢測\t158
6．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析\t159
6．4．1 統(tǒng)計(jì)變化點(diǎn)的可檢測性分析\t159
6．4．2 波形單元提取算法的處理性能分析\t161
6．4．3 波形單元提取算法的適應(yīng)性分析\t163
6．5 本章小結(jié)\t167
第7章 搜索規(guī)律重建\t168
7．1 多功能雷達(dá)信號的不同特點(diǎn)\t168
7．1．1 信號產(chǎn)生機(jī)制\t169
7．1．2 搜索信號特點(diǎn)\t169
7．1．3 跟蹤信號特點(diǎn)\t171
7．1．4 任務(wù)調(diào)度信號特點(diǎn)\t172
7．2 波形層的信號模型\t172
7．3 多功能雷達(dá)搜索規(guī)律的重建方法\t175
7．3．1 多功能雷達(dá)搜索規(guī)律的重建原理\t175
7．3．2 多功能雷達(dá)搜索規(guī)律的重建過程\t178
7．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析\t194
7．4．1 搜索規(guī)律重建方法的性能分析\t195
7．4．2 搜索規(guī)律重建方法對不同類型的多功能雷達(dá)的適應(yīng)能力\t200
7．5 本章小結(jié)\t202
第8章 輻射源句法識別技術(shù)\t204
8．1 基于三級匹配的多功能雷達(dá)輻射源雷達(dá)字提取方法\t204
8．1．1 問題描述\t204
8．1．2 提取方法\t205
8．1．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析\t212
8．2 基于隨機(jī)文法的多功能雷達(dá)輻射源識別方法\t216
8．2．1 問題描述及識別框架\t216
8．2．2 基于隨機(jī)有限自動(dòng)機(jī)的識別方法\t218
8．2．3 基于隨機(jī)下推自動(dòng)機(jī)的識別方法\t221
8．2．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析\t223
8．3 基于隨機(jī)句法引導(dǎo)翻譯器的多功能雷達(dá)輻射源識別方法\t230
8．3．1 問題描述\t230
8．3．2 識別方法\t232
8．3．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析\t236
8．4 本章小結(jié)\t241
后記\t243
參考文獻(xiàn)\t245