声明
第一章 绪论
1.1雷达目标识别的研究背景和意义
1.2.1雷达目标识别技术的回顾与进展
1.2.2基于HRRP雷达目标识别技术国内外研究现状
1.3本文主要工作和文章结构
第二章 HRRP模型概述
2.1 HRRP信号模型
2.2 HRRP特性分析
2.2.1 时移敏感性
2.2.2 幅度敏感性
2.2.3 姿态敏感性
2.3 实验数据描述及预处理
2.4 本章小结
第三章 基于级联深度神经网络的HRRP目标识别
3.1 BP神经网络概述
3.1.1 BP神经网络基本结构
3.1.2 BP神经网络学习算法描述
3.1.3 Dropout方法
3.2.1 浅层子网络
3.2.2 二级标签设计
3.2.3 级联深度神经网络CDNN
3.2.4 证据融合
3.3 本章实验
3.3.1 基于CDNN的HRRP目标识别实验设计
3.3.2 实验结果及分析
3.4 本章小结
第四章 基于迁移学习的小样本HRRP目标识别
4.1.1 迁移学习理论
4.1.2迁移学习基本方法
4.2.1域迁移网络模型结构的设计
4.2.2 DTNN网络的训练
4.3本章实验
4.3.1实验设计和数据处理
4.3.2实验结果及分析
4.4 本章小结
第五章 基于改进GAN的不均衡HRRP目标识别
5.1 GAN的基本原理
5.2.1 GAN存在的问题
5.2.2基于WGAN的HRRP目标识别方法
5.2.3基于CWGAN的HRRP目标识别方法
5.3本章实验
5.3.1实验数据说明和HRRP数据增强算法验证设计
5.3.2 HRRP目标数据增强算法验证结果
5.4 本章总结
第六章 全文总结与展望
6.1 本文总结
6.2 未来工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
