基于深度学习的雷达信号智能感知的研究任务书

 2022-01-14 09:01

全文总字数:1271字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

1:介绍了雷达辐射源信号调制方法,对几种常见的信号模型在时域和频域进行了仿真和简单分析。

2:对深度学习的背景、思想和常见的几种深度学习模型做了简单的介绍,详细描述了卷积神经网络的主要特点、训练方法以及一些优化技术。

3:基于时频分析和卷积神经网络对雷达辐射源信号进行了分类识别。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1:对几种常见的信号模型在时域和频域进行了仿真和简单分析。

2:给出了七种不同调制方式信号的 SPWVD 时频分布,时频分布能够反映信号能量在时频面上的分布。利用数字图像处理技术将时频图像转化为灰度图并进行一定的预处理。

3:使用卷积神经网络分别对不同调制方式和相同调制方式的信号构建的时频图像数据集进行训练。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

2020年1月完成论文前期准备工作;

2020年2月完成雷达信号的仿真;

2020年3月完成深度学习相关内容的代码实现;

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4. 主要参考文献

[1] 孙德海.国外电子战发展综述及对我国电子战研究的思考[J]. 舰船电子对抗, 2003, 26(1):1-6.

[2] 何明浩. 雷达对抗信息处理[J]. 2010.
[3] 陈昌孝, 何明浩, 王志斌,等. 基于双谱分析的雷达辐射源个体特征提取[J]. 系统工程与电子技术, 2008, 23(6):1046-1049.
[4] Zhang G, Rong H, Jin W, et al. Radar Emitter Signal Recognition Based on ResemblanceCoefficient Features[C]// Rough Sets and Current Trends in Computing, International Conference, Rsctc2004, Uppsala, Sweden, June 1-5, 2004, Proceedings. DBLP, 2004:665-670.
[5] Kumar P K, Prabhu K M M. Classification of radar returns using Wigner-Ville distribution[C]//IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1996. Icassp-96.Conference Proceedings. IEEE, 1996:3105-3108 vol. 6.

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