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目录
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 雷达辐射源识别的主要问题
1.2.1 电子侦察系统的信号处理流程
1.2.2 雷达辐射源识别的问题与挑战
1.3 本书相关问题的研究现状
1.3.1 雷达辐射源的建模问题研究现状
1.3.2 特征参数不确定的辐射源识别问题研究现状
1.3.3 能雷达的辐射源识别问题研究现状
1.4 本书的安排
第2章 雷达辐射源联合参数建模及识别框架
2.1 联合参数建模方法
2.1.1 联合参数建模方法概述
2.1.2 联合参数建模方法的应用实例
2.2 联合参数建模的识别框架
2.2.1 数据段划分
2.2.2 单段识别置信度计算
2.2.3 识别置信度计算及决策判断
2.3 实验结果与分析
2.4 雷达辐射源识别的不确定问题
2.5 本章小结
第3章 区间类型特征参数的雷达辐射源识别技术
3.1 区间类型特征参数的不确定建模
3.2 基于矢量神经网络组合的雷达辐射源识别方法
3.2.1 算法描述
3.2.2 计算量分析
3.2.3 实验结果与分析
3.3 基于云模型和矢量神经网络的雷达辐射源识别方法
3.3.1 结构框架
3.3.2 算法描述
3.3.3 实验结果与分析
3.4 基于区间证据理论的雷达辐射源融合识别方法
3.4.1 问题描述
3.4.2 算法描述
3.4.3 实验结果与分析
3.5 本章小结
第4章 残缺类型特征参数的雷达辐射源识别技术
4.1 残缺类型参数的不确定建模
4.2 基于矢量神经网络和增量学达辐射源识别方法
4.2.1 矢量神经网络
4.2.2 增量学
4.2.3 实验结果与分析
4.3 基于缺失数据填补的雷达辐射源识别方法
4.3.1 修正CVNN网络
4.3.2 训练步骤
4.3.3 判决准则
4.3.4 实验结果与分析
4.4 本章小结
第5章 能雷达信号层级模型和分析法
5.1 能雷达信号的层级模型
5.1.1 能雷达信号的三个层级
5.1.2 不同层级信号之间的转化规律
5.1.3 不同层级模型的形式化表示
5.2 能雷达电子情报的分析法
5.2.1 基于生物信息学的分析法
5.2.2 基于自然语言处理的分析法
5.3 本章小结
第6章 波形单元提取
6.1 波形单元提取的基本原理
6.1.1 基于信号幅度特征的波形单元提取
6.1.2 能雷达脉冲序列信号的幅度特征
6.2 脉冲幅度序列的统计变化点问题
6.2.1 单统计变化点问题
6.2.2 多统计变化点问题
6.3 脉冲幅度序列的多统计变化点估计方法
6.3.1 检验统计量
6.3.2 判决方法
6.3.3 循环检测
6.4 实验结果与分析
6.4.1 统计变化点的可检测分析
6.4.2 波形单元提取算法的处理能分析
6.4.3 波形单元提取算法的适应分析
6.5 本章小结
第7章 搜索规律重建
7.1 能雷达信号的不同特点
7.1.1 信号产生机制
7.1.2 搜索信号特点
7.1.3 跟踪信号特点
7.1.4 任务调度信号特点
7.2 波形层的信号模型
7.3 能雷达搜索规律的重建方法
7.3.1 能雷达搜索规律的重建原理
7.3.2 能雷达搜索规律的重建过程
7.4 实验结果与分析
7.4.1 搜索规律重建方法的能分析
7.4.2 搜索规律重建方法对不同类型的能雷达的适应能力
7.5 本章小结
第8章 辐射源句法识别技术
8.1 基于三级匹配的能雷达辐射源雷达字提取方法
8.1.1 问题描述
8.1.2 提取方法
8.1.3 实验结果与分析
8.2 基于文法的能雷达辐射源识别方法
8.2.1 问题描述及识别框架
8.2.2 基于有限自动机的识别方法
8.2.3 基于下推自动机的识别方法
8.2.4 实验结果与分析
8.3 基于句法引导翻译器的能雷达辐射源识别方法
8.3.1 问题描述
8.3.2 识别方法
8.3.3 实验结果与分析
8.4 本章小结
后记
参考文献
书摘
蔚蓝网
清华大学出版社
北京大学出版社
中国人民大学出版社
中信出版社
北京理工大学出版社
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