声明
第一章 绪 论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 人工特征选取
1.2.2 自动特征选取
1.2.3 无线通信领域的低信噪比信号识别现状
1.3 当前仍存在的问题
1.4 研究路线、内容及成果
1.5 本文结构
第二章 低截获雷达波形识别的基本原理
2.1 低截获雷达信号
2.1.1 雷达系统原理
2.1.2 低截获雷达信号
2.1.3 典型低截获雷达信号
2.2 卷积神经网络
2.2.1 卷积及卷积核
2.2.2 池化
2.2.3 卷积核和池化的反向传播
2.3 本章小结
第三章 时频分析方法的比对分析与选择实现
3.1 时频不确定性
3.2 时频分析梳理和比对
3.2.1 短时Fourier变换与Gabor变换
3.2.2 Wigner-Ville变换
3.2.3 Choi-Williams变换
3.3 比对分析结论
3.3.1 时频变换之间的关系
3.3.2 不同时频变换的选择
3.4 时频分析设计与实现
3.4.1 因果性约束
3.4.2 磁盘容量约束
3.5 本章小结
第四章 信号分析视角下的卷积神经网络
4.1 卷积及池化与信号分析
4.1.1 卷积
4.1.2 池化
4.1.3 卷积的先验与不确定性
4.2 卷积级联及分解与信号分析
4.2.1 卷积级联
4.2.2 卷积分解
4.3 网络训练与信号分析
4.4 本章小结
第五章 识别算法实验及算法设计
5.1 实验设计
5.1.1 系统框架
5.1.2 实验思路设计
5.1.3 实验数据集生成及分配
5.2 算法设计
5.2.1 算法框架
5.2.2 算法网络结构及参数
5.3 算法的解释
5.3.1 第一层卷积与Wigner-Ville变换
5.3.2 其他卷积层与Wigner-Ville变换
5.4 实验结果与分析
5.4.1 识别准确率
5.4.2 时间和内存消耗
5.4.3 准确率、时间内存消耗的可能影响
5.4.4 ImageNet与低截获雷达信号的相似性
5.4.5 WVD变换与CWD变换对比
5.5 本章小结
第六章 全文总结与展望
6.1 全文总结
6.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读专业硕士学位期间取得的成果
电子科技大学;
