一、调频识别系统RFlD（论文文献综述）
董子禾[1]（2021）在《移动设备上毫米波手势识别系统设计与实现》文中研究指明随着移动设备的不断普及和模式识别算法的进步,移动设备新型人机交互应用得到了快速发展。目前最成熟的手势识别系统依靠可见光摄像头和机器视觉来实现,但是此类系统在弱光或被遮挡的情况下存在失效的风险,因此有必要探索新的无线感知介质。60GHz毫米波具有频率高、波长短的特点,最高可用带宽达到7GHz,可望支持厘米级的手势分辨率,因此可以有效替代可见光来感知手势。目前已有的毫米波手势识别系统普遍使用Range-Doppler图直接描述手势,然而使用这种简单方法提取的手势特征有限,而且会导致手势数据规模较大,难以在移动设备上处理。本文提出了一种轻量化手部模型的构建方法,并基于此设计并实现了移动设备上的毫米波手势识别系统。本文利用快速傅里叶变换等信号处理算法从FMCW雷达原始信号中提取10个特征参数来构建手部模型,基于此设计了双重阈值干预的手部判别算法用来降低非手部动作产生的影响。利用以上全部特征参数设计了基于特征提取的手势识别方法,该方法利用计时器和手势趋于停止时的运动特征来分割手势,将手势采集过程拆分结合多线程技术解决丢帧问题,通过裁剪残差网络模型的残差模块有效降低参数规模。此外,本文利用距离、方位角等特征参数设计了基于轨迹分析的手势识别方法,该方法通过几何原理计算手部的坐标,使用队列数据结构记录历史轨迹,无需神经网络模型实现对简单手势的识别。实验结果表明,本文构建的实时手势识别系统在移动设备上的准确率达到93.2%,系统最大延时控制在1016ms,达到了预期的实时手势识别研究目标。
苏畅[2]（2021）在《基于强化学习的雷达辐射源识别技术研究与应用》文中认为雷达辐射源个体识别,又被称为雷达辐射源指纹识别,是指通过接收雷达辐射源所发出的电磁脉冲信号,提取指纹特征,根据已有信息确定产生信号的辐射源个体的过程。伴随着电子信息技术的迅猛发展,现代电子战的智能化水平也日益提高,与此同时新体制雷达不断出现,信号波形变得更加复杂多变,给雷达辐射源个体识别任务带来了巨大的挑战。在现代电子战争中,传统的基于模板匹配的雷达辐射源个体识别方法,由于缺乏自主学习的能力,已经难以满足实际战场需要。因此,针对上述问题,本文提出了新的雷达辐射源个体识别方案。本文以强化学习模型为基础,针对雷达辐射源个体指纹特征选择和分类器设计等相关问题展开了研究,主要工作如下:首先,本文对雷达辐射源个体识别理论基础进行了深入的研究。对比分析了两种雷达发射机的基本结构,并对信号的产生机理进行了研究。对雷达常见信号进行了建模,在此基础上,分析了雷达辐射源信号的两种脉内调制方式,引出无意调制为产生指纹特征的主要原因,并对指纹特征进行了分析。其次,实现了基于强化学习特征选择的雷达辐射源个体识别方案。本文以封装式特征选择算法为基本思想,使用强化学习算法进行特征选择,通过提取雷达辐射源脉冲信号的时域、频域和时频域指纹特征,实现了对雷达辐射源个体的识别,识别准确率高达99.98%。本文所提出的特征选择方法,在降低指纹特征维度的同时,提高了雷达辐射源个体识别的准确率。最后,本文实现了基于深度强化学习算法的雷达辐射源个体识别方案,使用DQN、DDQN和Dueling Network三种深度强化学习算法作为分类器,将马尔科夫决策模型应用于雷达辐射源个体识别任务,通过实测数据验证了其可行性,识别准确率达到99%以上。
郑洪涛[3]（2020）在《基于毫米波雷达的手势识别系统研究》文中认为传统的基于视觉的手势识别技术容易受到光照强度、雨雪雾天等极端环境因素的影响,大大降低手势识别的准确度;此外,基于视觉的数据采集设备也易于受到不法分子的攻击,存在隐私泄露的风险。近年来,雷达技术经过不断发展,在军事和民用领域得到越来越广泛的应用。本论文采用毫米波雷达设备对手势识别展开了研究,通过对四种手势动作的雷达回波数据进行分析,提取出反应不同手势的特征信息,然后将此特征信息输入到分类器进行分类识别。论文主要完成了以下工作及研究:（1）采用时频分析方法对雷达手势回波数据进行处理并以计算得到的时频功率谱密度作为特征输入到卷积神经网络中进行训练和识别。经过实验验证,此方法能够达到最高约86%的识别准确度。（2）利用距离多普勒处理方法对雷达手势回波数据进行分析,对得到的距离多普勒像进行进一步处理,提取出图像中最大峰值对应的动目标在距离多普勒域下的移动轨迹作为特征进行训练和识别,最高可达92%的识别准确度。（3）基于客户端/服务器端的架构,设计实时手势识别系统。包括客户端数据采集模块设计,客户端数据预处理模块设计,服务器端数据库设计,服务器端多线程并发方案设计以及双方通信协议设计,保证系统稳定性和可扩展性。
蒋新[4]（2020）在《车载毫米波雷达目标分类识别技术研究》文中研究指明自动或辅助驾驶是提升日益复杂和拥堵道路交通的智能化水平、推进汽车产业转型升级的重要技术途径,在集成电路和雷达系统技术高速发展的今天,车载毫米波雷达已突破体积、功耗和成本等应用限制,并以其全天时、全天候的高可靠性和高精度探测能力,成为了车载核心传感器,基于车载毫米波雷达的目标自动分类识别技术研究可为精准形成自动驾驶策略提供技术支持。论文围绕车载毫米波雷达对行人、机动和非机动车辆、大型及小型机动车辆等道路交通主体分类识别的技术难题,开展了基于目标运动特征和电磁散射特征的特征提取,研究了基于多特征融合的分类识别技术、并基于实测数据进行了试验研究,获得了高正确率的道路目标分类识别结果,具有良好的推广应用价值。本论文的主要工作和贡献如下:1.分析了毫米波雷达系统的工作模式和适用需求,研究了LFMCW雷达信号的目标定位参数和特征信息测量原理。2.分析了不同类型道路目标分类识别所需的关键特征,研究了基于目标运动特征及电磁散射特征的提取和处理技术,基于实测数据完成了各类目标的特征提取和特征变换,为进一步的目标分类识别技术研究提供了特征级的数据样本支持。3.构建了基于道路目标的分类识别机制,研究了基本分类识别方法及算法特性,依据实际应用场景需求,构建了基于多特征融合的决策树-支持向量机分类器,并进行了基于实测数据的分类器训练与设计。4.搭建了基于AWR1243毫米波雷达的实验平台,进行了融合分类识别算法的实验测试和识别效果评估,达到了优于90%的正确分类识别率,验证了毫米波雷达目标分类识别方案的可行性。
马鸿[5]（2020）在《基于音频的人体手势识别系统设计与实现》文中指出人体识别与人机交互在智能家居等商用场景有着迫切的需求和应用价值,设计合理且成本低的人机交互方式是近年来的研究重点。当前已有的研究提出的解决方案主要使用普通摄像头、深度摄像头以及可穿戴传感器。基于摄像头解决方案的缺点在于无法应用在较为隐私的使用场景且容易被环境物体遮挡,同时基于摄像头拍摄的视频内容的算法计算量大能耗较高;基于可穿戴传感器的系统虽然计算量低且准确性较高,但要求用户必须穿戴特定的传感器设备,增加了额外的硬件成本与使用成本。本文提出的基于音频信号的人体手势识别系统,相比于现有的技术具有隐私保护、被探测人体无需穿戴额外设备和低硬件成本等优点。本课题对基于音频信号探测的基本原理进行了深入研究,讨论了不同的发射音频信号检测人体时具有的不同特征,提出了基于信道估计的信号处理算法。同时针对在手势识别应用场景中环境干扰以及用户个人动作特征对识别准确率的影响这两点问题,提出了领域自适应的神经网络进行识别,相比于传统的神经网络结构,有效提升了手势识别的准确率和系统的鲁棒性。本论文的主要工作内容为:针对人体手势识别这一应用场景,分析了不同的发射音频信号所能解调出的与手势相关的特征信息,理论分析了相应的信号处理算法,设计了基于不同音频信号的手势识别系统;同时讨论了不同的发射音频信号在人体手势识别时的理论精度,提出了基于信道估计的手势检测算法,有效提升了手势检测的准确性。针对现阶段手势识别算法准确率存在被环境以及用户个人动作特征干扰而降低的问题,提出了领域自适应神经网络网络用于手势识别,有效提升了针对不同环境和不同用户进行识别时的识别准确率。本工作完整实现了基于音频信号的手势识别系统,使用自建的扬声器麦克风平台收集真实的音频数据对手势识别的准确率进行测试并评估系统性能,最终系统的手势识别准确率为98%。
郭琪[6]（2020）在《基于机器学习的电磁信号识别技术研究》文中提出随着现代通信系统的不断发展,无线信号环境日益复杂,对无线频谱资源的需求逐渐增大。但现阶段无线频谱资源的分配,存在着严重的不平衡问题。某些频谱被严重地超负荷使用,存在大量的跨技术干扰问题,某些频谱被非法信号大规模占用,干扰了合法信号的正常传输,严重影响了通信质量。因此,进行频谱资源监管,规范无线电频谱的使用,是现阶段乃至下一代通信系统亟待解决的问题。而在混杂有多种电磁信号的无线环境中,对某频段下存在的可疑信号进行侦查和识别,是进行无线频谱监管的前提和基础。本文围绕电磁信号识别的课题展开研究,主要基于机器学习的方法,从信号检测和参数识别等多方面出发,完成了对未知无线信号中包含的电磁信号类型进行识别、对通信信号采用的QAM（Quadrature Amplitude Modulation）符号调制方式进行识别以及对雷达信号的调制参数进行估计的研究工作。首先,本文基于时频分析算法和目标检测技术提出了一种电磁信号类型识别方法。该方法对于未知的无线信号,首先通过时频分析得到信号的时频图像,然后创新性地利用YOLO（You Only Look Once）这一目标检测工具,对无线信号中存在的电磁信号类型进行检测,并获得指定信号所处的频段和时间位置。实验证明,该方法对于混合的通信信号和雷达信号具有良好的检测效果,并具有一定的抗噪声性能。对未知信号完成信号类型识别后,为进一步对通信信号中QAM符号的调制方式进行识别,本文设计了一套基于机器学习进行OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）信号 QAM 制式识别的系统。该系统还创新性地提出了一种基于比值的信号预处理算法,可以抵消信号传输中的信道干扰。最终通过对比实验和实测实验,验证了该预处理算法和识别系统的有效性。对未知信号完成信号类型识别后,为进一步进行雷达信号调制参数的识别,本文基于图像处理算法,提出了一种可用于估计雷达信号脉冲占空比和调频斜率参数的方法。该方法通过对雷达信号的时频图像进行一系列处理,可以实现对雷达脉冲占空比、调频斜率两项参数的估计。通过实验证明,该方法在信号环境中存在噪声干扰时仍有较强可行性。
秦鑫[7]（2020）在《雷达辐射源脉内特征分析与识别关键技术研究》文中研究说明雷达辐射源识别是对预分选后的脉冲进行特征提取,并通过与数据库中已知信号特征参数进行对比和分析来确定辐射源种类的过程,是雷达侦察的核心任务之一。然而随着雷达技术不断发展,大量新体制雷达投入到装备应用中,信号环境日益恶劣,常规特征参数已远不能满足现代作战电子情报的需求。而雷达辐射源脉内特征分析通过获取更丰富本质的特征参数,成为雷达辐射源识别的研究热点和发展趋势,对雷达辐射源识别具有重要意义。本文主要围绕雷达辐射源脉内特征分析与识别关键技术展开深入研究,针对调制识别、调制参数估计和个体识别提出了相应地解决算法,并设计了一套雷达辐射源脉内特征分析与识别验证系统。主要工作包括:1、针对低信噪比条件下,复杂多类雷达辐射源信号调制识别存在特征提取困难、识别正确率低的问题,提出了一种基于时频分析和扩张残差网络的雷达辐射源调制识别算法。该算法利用时频变换Choi-Williams分布（CWD）将雷达辐射源信号一维时域波形转换成二维时频图像,并对时频图像进行预处理后,构建扩张残差网络来自动提取信号时频图像特征,实现调制识别。仿真结果表明,该算法抗噪性能好、泛化能力强,且提高了时频图像特征相似的类线性调频（LFM）信号识别正确率。2、针对高效分数阶傅里叶变换（FRFT）实现LFM信号参数估计时存在应用限制的问题,提出了一种基于功率谱分析和高效FRFT的LFM信号参数估计快速算法。该算法在利用功率谱粗估计信号带宽和中心频率的基础上,采用动态选取旋转角度、去中心频率和高斯平滑滤波对高效FRFT进行改进以有效估计归一化FRFT长度,进而利用不同旋转角度下FRFT的几何关系实现了LFM信号参数快速估计。仿真结果表明,该算法普适通用,抗噪性能好,估计精度高且具有较好的实时处理性能。3、针对基于无意调相特性实现雷达辐射源个体识别时存在分类性能不佳的问题,提出了一种基于无意调相特性分析和长短时记忆加全卷积网络的雷达辐射源个体识别方法。该算法首先对观测相位进行去调制处理和贝塞尔平滑,精确提取了无意调相特征曲线,然后构建长短时记忆加全卷积网络自动提取无意调相序列的联合特征实现了辐射源个体识别。仿真结果表明,该算法具有较好的抗噪性能,泛化能力强,在小样本下也能取得较好的识别效果。4、针对当前雷达辐射源识别领域普遍存在重理论研究、轻工程应用的不足,设计了一套雷达辐射源脉内特征分析与识别验证系统。该系统利用不同波形发生器模拟雷达辐射源发射脉冲信号,并以实时频谱分析仪作为信号采集平台进行数据采集和存储,最后在实测数据上验证了前述章节算法可行有效,且具有一定的工程应用价值。
杨小青[8]（2020）在《齿轮故障振动调幅调频机理和分离方法研究》文中指出齿轮系统作为重要的动力传动部件广泛用于汽车、风电机组、船舶等重大机械设备,其可靠运行有利于经济效益的增长和生命财产安全。所以本课题以定轴轮系和行星轮系为对象,针对齿轮系统混合故障特征提取和调幅调频信号准确分离的难点,研究齿轮故障时振动调幅调频机理,提出齿轮故障特征的提取方法和调制信号的分离方法,对齿轮故障诊断具有重要意义和工程实用价值。（1）推导了定轴齿轮周期性转速波动时啮合刚度产生调频成分的公式,研究了其对振动响应的影响。考虑不同故障时的转速波动,建立调幅调频响应现象学模型,解析调频调幅特征与故障模式之间的映射关系,建立故障振动响应信号数学模型。齿轮平稳型故障时振动响应中啮合频率谐波附近有非对称的调幅调频边带,且低频有故障齿轮的特征频率谐波;冲击型故障齿轮产生的振动响应中除啮合频率谐波附近的非对称调幅调频边带外,还有分布在全频带的齿轮故障特征频率的谐波成分,且非线性激励会产生虚假共振峰。研究表明故障时转速波动引起的调频啮合刚度和调频响应的乘积会产生调频调幅。利用集中参数法求解齿轮故障时的振动调幅调频响应,其调制边带特征与基于现象学模型的齿轮故障振动调制边带特征相同。齿轮故障试验中的振动响应调幅调频边带特征与理论分析结果相符。（2）研究行星轮系齿轮故障产生的周期性转速波动对齿圈啮合位置波动时时变传递路径函数和啮合力方向投影函数的影响,基于定轴齿轮故障振动调幅调频研究,建立太阳轮、单个行星轮和齿圈分别出现平稳型或冲击型故障时的振动响应现象学模型,分析齿轮故障时调幅调频边带的产生机理和分布特征。利用集中参数模型求解太阳轮和齿圈故障时振动调幅调频响应。集中参数模型求解结果、现场实测风机齿轮箱和单级行星齿轮箱故障模拟的振动响应调制边带分布特征与基于现象学模型的齿轮故障振动调幅调频边带分布特征高度吻合,与不考虑齿轮故障引起转速波动时的振动纯调幅相比,振动调幅调频响应的频率分布特征研究很大程度上完善了现有齿轮故障振动调制机理研究。（3）基于齿轮系统故障调制机理和稀疏分解理论,提出一种提取齿轮混合故障特征的方法。设计能表征齿轮平稳型和冲击型故障的双字典,将分裂增广拉格朗日收缩算法和硬阈值降噪方法结合分块求解稀疏系数,实现平稳型和冲击型故障特征的同时提取。研究了算法中拉格朗日乘子、惩罚因子和阈值参数的最佳取值范围。仿真和试验验证了该方法的有效性,并说明该方法比基于匹配追踪和调Q小波变换的齿轮故障分离方法计算效率更高,抗噪性更好,且能将完全耦合的稳态调制成分和冲击调制成分有效分离。（4）基于齿轮故障振动调幅调频信号数学模型,利用平方幅值解调和基于第一类贝塞尔函数的解调频提出了将啮合频率谐波附近的调幅调频信号准确分离的方法。该方法中离散频谱校正技术用于校正调制频率和幅值,并将其用于构造关于调幅调频成分参数的非线性方程组。信赖域反射最小二乘优化算法用于求解非线性方程从而将调幅和调频成分分离。仿真研究表明该方法比希尔伯特变换解调和基于能量算子的解调方法准确性高,抗噪性好。利用该方法提取定轴齿轮箱不同故障试验时啮合频率两侧的调幅调频成分,结果表明平稳型故障和冲击型故障时分离的调频成分有明显的区别,且故障越严重,调制成分的幅值越大,从而可为齿轮故障诊断提供一种新的方法。
梁金弟[9]（2020）在《突发通信系统的干扰认知技术研究》文中研究表明在复杂的电磁环境中,突发通信系统面临多种多样的干扰威胁,接收端接收到的信号包括通信产生的有用信号和系统固有的噪声以及非协作方发射的干扰信号,因而需要通过特定的干扰消除措施来保证通信系统的可靠性。然而,任意一种通信抗干扰方法都具有针对性,目前的通信对抗技术中很难有一种抗干扰手段能够对抗所有的干扰类型,因此很有必要认知环境中的干扰状况,为通信接收机针对不同干扰样式决策出最佳抗干扰手段提供依据。本文主要针对突发通信系统面临的经典干扰类型,从干扰认知系统的总体方案设计、基于多维特征的压制式干扰认知算法和基于信息层面的灵巧式干扰认知技术等几个方面研究突发通信系统的干扰认知技术,并完成干扰认知性能的仿真分析,主要内容如下:第一部分首先介绍了本文的研究背景和现状,然后对系统的通信模型进行描述并分析了干扰威胁,最后对系统的典型干扰类型进行建模,阐述了干扰信号的生成方式和作用机理,其中干扰模型包括压制式干扰和灵巧式干扰两大类。第二部分主要对突发通信系统的干扰认知方案进行研究设计。首先从总体上研究和设计了认知方案,给出了干扰认知系统的总框架,然后分别制定了压制式干扰和灵巧式干扰的认知方案,后续两类干扰认知的具体研究均基于此方案。第三部分主要研究了基于多维特征的压制式干扰认知技术,压制式干扰的类型包括单音干扰、瞄准式窄带干扰、多音干扰、宽带噪声阻塞干扰、线性调频干扰、正弦调频干扰和噪声调频干扰等七大类。该部分首先研究从时域、频域和变换域三个维度提取特征的原理和方法,对每个特征的分离性能进行分析;然后分别研究基于决策树和基于BP神经网络的分类器原理和设计;最后对压制式干扰的认知性能进行仿真分析。第四部分主要研究了基于信息层面的灵巧式干扰认知技术,灵巧式干扰均为高重频脉冲干扰,具体包括基于询问信号的应答占据干扰、基于同步头的应答占据干扰和基于旁瓣抑制的应答占据干扰。该部分首先研究了脉冲认知方法,制定了脉冲认知的总流程并研究了基本模式信号匹配算法、M4模式信号匹配算法和M5信号匹配算法等各种工作模式通信信号的匹配算法;然后基于脉冲的认知结果研究了灵巧式干扰分类识别算法;最后对灵巧式干扰的识别性能进行仿真分析。
侯琛璠[10]（2020）在《多分量雷达信号脉内调制方式识别方法研究》文中指出雷达信号脉内调制方式识别是现代电子情报侦察、电子支援系统中的重要环节。由于现代电子战环境日益复杂,雷达侦察系统经常会截获到时域交叠的脉冲,形成多分量雷达信号。现有的大多数雷达信号识别技术对多分量雷达信号环境不具有适应性,造成雷达信号识别失败。因此,针对多分量雷达信号的分析和处理是当前雷达侦察系统中迫切需要解决的问题。本文通过研究时频分析方法、时频图像特征提取方法以及针对多分量雷达信号的多标签分类方法,提出一种在低信噪比环境下识别准确率高、适应雷达信号类型范围广的多分量雷达脉内调制识别算法。本文的主要研究内容如下:首先,为了提升多分量雷达信号环境下的时频分析效果,本文提出利用基于多核函数的Cohen类时频分布方法获取多分量雷达信号的时频图像。首先根据不同脉内调制方式的雷达信号在模糊域的能量分布特性,设计多个具有针对性的核函数,然后基于这些核函数获得多张时频图像,最后结合曝光融合算法对多张时频图像进行融合。仿真结果表明,本文设计的核函数能够提升某些雷达信号在时频图像中的时频聚集性,通过曝光融合算法得到的融合时频图像保留了多张时频图像中信号能量的主要特征,并获得了良好的时频分析效果。其次,针对多分量雷达信号的时频图像特征提取问题,本文基于卷积神经网络结构设计了时频图像特征提取网络。本文根据时频图像输入设计了特征提取网络卷积部分的网络结构,另外,针对多分量雷达信号的识别问题,对卷积神经网络的输出部分进行扩展,获得识别系统的初步识别结果,同时实现对时频图像特征提取网络的训练。仿真结果表明,识别系统获得了良好的初步识别性能,同时表明训练得到的特征提取网络对雷达信号的时频图像数据获得了良好的适应性。最后,为了进一步提升识别系统针对多分量雷达信号的识别性能,本文基于循环神经网络设计了多标签分类网络的内部结构,并基于强化学习对网络进行训练。首先通过识别系统的特征提取部分获得雷达信号对应的特征向量,然后将特征向量作为多标签分类网络的输入,通过网络模型计算输出各雷达信号类型的奖励值,并选择具有最高奖励值的雷达信号类型作为当前雷达信号分量的识别结果,最后通过循环神经网络的多次迭代过程获得本文识别系统的最终识别结果集合。仿真结果表明,通过结合多标签分类网络能够有效提升识别系统的识别性能。本文提出的多分量雷达信号脉内调制方式识别方法实现了8种典型雷达信号随机交叠形成的多分量雷达信号的识别,在低信噪比环境下获得了良好的识别性能,同时本文识别算法对单分量雷达信号的识别问题也具备适应性。
二、调频识别系统RFlD（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、调频识别系统RFlD（论文提纲范文）
（1）移动设备上毫米波手势识别系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 手势识别系统概述 |
| 1.2.1 手势的定义和分类 |
| 1.2.2 手势感知设备 |
| 1.3 手势识别国内外研究现状及主要问题 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 论文章节安排 |
| 第二章 相关技术 |
| 2.1 60GHz毫米波传播特性及通信标准 |
| 2.2 FMCW雷达工作原理 |
| 2.2.1 FMCW雷达架构和工作流程 |
| 2.2.2 FMCW雷达的分辨率 |
| 2.2.3 FMCW雷达的目标检测原理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统设计与方法研究 |
| 3.1 毫米波手势识别系统的架构设计 |
| 3.2 雷达信号处理方法 |
| 3.2.1 中频信号 |
| 3.2.2 Range-FFT计算距离 |
| 3.2.3 Doppler-FFT计算速度 |
| 3.2.4 相位法计算方位角 |
| 3.3 构建手部模型的方法 |
| 3.3.1 轻量化手部模型 |
| 3.3.2 双重阈值干预的手部判别算法 |
| 3.4 基于特征提取的手势识别方法 |
| 3.4.1 系统状态转移图 |
| 3.4.2 手势特征序列 |
| 3.4.3 自适应手势分割算法 |
| 3.4.4 流水线式手势采集方法 |
| 3.4.5 残差神经网络及改进 |
| 3.5 基于轨迹分析的手势识别方法 |
| 3.5.1 轨迹特征选取 |
| 3.5.2 历史轨迹分析方法 |
| 3.5.3 轨迹映射方法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 手势识别系统具体实现 |
| 4.1 系统功能模块设计 |
| 4.2 软硬件平台及开发环境 |
| 4.3 系统模块实现 |
| 4.3.1 雷达通信模块 |
| 4.3.2 信号处理模块 |
| 4.3.3 手势采集与上传模块 |
| 4.3.4 模型训练与发布模块 |
| 4.3.5 手势识别模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统测试及分析 |
| 5.1 构建手势数据库 |
| 5.1.1 手势设计 |
| 5.1.2 手势数据集的构建 |
| 5.2 实验环境 |
| 5.3 本文方法的有效性验证 |
| 5.3.1 信号处理的有效性 |
| 5.3.2 手部模型的有效性 |
| 5.3.3 手部判别算法的有效性 |
| 5.3.4 手势采集方法的有效性 |
| 5.3.5 神经网络模型的有效性 |
| 5.3.6 手部轨迹的有效性 |
| 5.4 实时系统性能分析 |
| 5.4.1 实时系统的准确率 |
| 5.4.2 系统延时分析 |
| 5.5 实时系统鲁棒性分析 |
| 5.5.1 毫米波穿透能力测试 |
| 5.5.2 抗环境干扰能力测试 |
| 5.6 应用场景展示 |
| 5.6.1 手势控制音乐播放器 |
| 5.6.2 手势控制游戏玩家移动 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）基于强化学习的雷达辐射源识别技术研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 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 特征提取研究现状 |
| 1.2.2 分类器设计研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容和内容安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 内容安排 |
| 第二章 雷达辐射源个体识别基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 雷达辐射源指纹特征产生机理 |
| 2.2.1 雷达辐射源信号建模 |
| 2.2.2 雷达发射机基本结构 |
| 2.2.3 雷达辐射源信号脉内调制 |
| 2.3 雷达辐射源指纹特征 |
| 2.3.1 指纹特征概述 |
| 2.3.2 指纹特征特性 |
| 2.4 雷达辐射源个体识别系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于强化学习特征选择的雷达辐射源个体识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 强化学习模型及算法 |
| 3.2.1 强化学习概述 |
| 3.2.2 强化学习基本模型 |
| 3.2.3 强化学习算法分类 |
| 3.3 基于强化学习的特征选择 |
| 3.3.1 特征选择基本理论 |
| 3.3.2 强化学习在特征选择过程中的应用 |
| 3.3.3 基于强化学习的特征选择算法设计 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 实验数据集与环境 |
| 3.4.2 雷达辐射源指纹特征提取 |
| 3.4.3 实验流程与方案 |
| 3.4.4 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于深度强化学习的雷达辐射源个体识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 深度强化学习模型及算法 |
| 4.2.1 深度强化学习概述 |
| 4.2.2 深度学习简述 |
| 4.2.3 深度强化学习算法分类 |
| 4.3 基于深度强化学习的雷达辐射源个体识别 |
| 4.3.1 深度强化学习算法在辐射源个体识别中的应用 |
| 4.3.2 基于深度强化学习的分类器设计 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.4.1 实验数据集与环境 |
| 4.4.2 实验流程与方案 |
| 4.4.3 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（3）基于毫米波雷达的手势识别系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于视觉的手势识别 |
| 1.2.2 基于非视觉的手势识别 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 第二章 手势识别关键技术介绍 |
| 2.1 手势识别流程简介 |
| 2.2 毫米波雷达技术介绍 |
| 2.2.1 调频连续波雷达工作原理 |
| 2.3 时频分析 |
| 2.3.1 短时傅里叶变换 |
| 2.3.2 小波变换 |
| 2.4 分类算法 |
| 2.4.1 逻辑回归 |
| 2.4.2 k近邻算法 |
| 2.4.3 神经网络算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于毫米波雷达的手势识别算法研究 |
| 3.1 雷达回波信号预处理 |
| 3.2 手势特征提取 |
| 3.2.1 基于时频分析的特征提取方法 |
| 3.2.2 基于距离多普勒处理的特征提取方法 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 实时手势识别系统设计 |
| 4.1 系统总体设计 |
| 4.2 客户端设计 |
| 4.2.1 数据采集模块 |
| 4.2.2 数据预处理模块 |
| 4.2.3 用户界面 |
| 4.3 服务器端设计 |
| 4.3.1 服务器端设计概述 |
| 4.3.2 通信协议 |
| 4.3.3 数据库 |
| 4.3.4 多线程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和申请的发明专利 |
（4）车载毫米波雷达目标分类识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车载毫米波雷达研究现状 |
| 1.2.2 道路目标的雷达分类识别技术研究现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 基于毫米波雷达的目标信息获取理论 |
| 2.1 毫米波雷达工作原理 |
| 2.1.1 毫米波雷达系统构成 |
| 2.1.2 毫米波LFMCW雷达信号分析 |
| 2.2 目标定位参数测量理论 |
| 2.2.1 雷达测距原理 |
| 2.2.2 雷达测速原理 |
| 2.3 目标特征信息测量理论 |
| 2.3.1 目标特征信息类别 |
| 2.3.2 目标特性分析及特征选取 |
| 2.3.3 目标电磁散射特征测量理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 毫米波雷达目标特征提取技术研究 |
| 3.1 目标运动特征提取技术研究 |
| 3.1.1 回波数据预处理 |
| 3.1.1.1 加窗处理 |
| 3.1.1.2 双脉冲对消处理 |
| 3.1.2 恒虚警检测 |
| 3.1.3 道路目标运动特征实测数据分析 |
| 3.2 目标电磁散射特征提取技术研究 |
| 3.2.1 目标HRRP回波特性及预处理 |
| 3.2.1.1 幅度敏感性 |
| 3.2.1.2 平移敏感性 |
| 3.2.1.3 姿态敏感性 |
| 3.2.2 道路目标HRRP实测数据分析 |
| 3.2.3 基于HRRP的特征分析 |
| 3.2.3.1 目标尺寸特征 |
| 3.2.3.2 平移不变特征 |
| 3.3 目标特征变换方法研究 |
| 3.3.1 主分量分析 |
| 3.3.1.1 主分量分析原理 |
| 3.3.1.2 基于PCA的特征变换 |
| 3.3.2 线性判别分析 |
| 3.3.2.1 线性判别分析原理 |
| 3.3.2.2 基于LDA的目标特征变换 |
| 3.3.3 特征变换方法选取 |
| 3.3.4 道路目标特征数据处理 |
| 3.3.4.1 特征分析及选取 |
| 3.3.4.2 特征标准化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 毫米波雷达目标分类识别技术研究 |
| 4.1 基于车载毫米波雷达的目标分类识别框架 |
| 4.2 基于特征融合的分类算法研究 |
| 4.2.1 逻辑回归分类算法 |
| 4.2.2 K近邻分类算法 |
| 4.2.3 支持向量机分类算法 |
| 4.2.4 基于道路目标的分类算法选取 |
| 4.3 基于决策树的SVM分类器设计 |
| 4.3.1 多类别分类SVM |
| 4.3.2 基于决策树的SVM模型 |
| 4.3.3 SVM分类算法设计 |
| 4.3.3.1 软间隔SVM |
| 4.3.3.2 非线性SVM |
| 4.3.4 分类器训练及设计 |
| 4.4 车载毫米波雷达分类系统方案 |
| 4.4.1 系统总体流程 |
| 4.4.2 系统评估准则 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 车载毫米波雷达目标分类识别技术实现 |
| 5.1 实验数据采集 |
| 5.1.1 实验平台搭建 |
| 5.1.2 实验场景设置 |
| 5.2 实验结果分析 |
| 5.2.1 整体分类识别效果评估 |
| 5.2.2 多特征融合分类识别效果评估 |
| 5.2.3 多类分类识别效果评估 |
| 5.2.4 不同环境下的效果评估 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（5）基于音频的人体手势识别系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于视觉算法的人体识别研究现状 |
| 1.2.2 基于可穿戴设备的人体识别研究现状 |
| 1.2.3 基于雷达的人体识别研究现状 |
| 1.2.4 基于Wi-Fi的人体识别研究现状 |
| 1.2.5 基于音频信号的人体识别研究现状 |
| 1.2.6 调研小结 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 系统架构与基本原理 |
| 2.1 系统架构 |
| 2.2 音频信号算法的基本原理 |
| 2.2.1 基于连续波的目标检测原理 |
| 2.2.2 基于调频连续波的目标检测原理 |
| 2.2.3 基于信道估计的目标检测原理 |
| 2.3 手势识别算法基本原理 |
| 第3章 面向目标检测的音频信号处理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于连续波的信号处理算法 |
| 3.2.1 发射信号的预处理 |
| 3.2.2 接收信号处理算法 |
| 3.3 基于调频连续波的信号处理算法 |
| 3.3.1 发射信号的预处理 |
| 3.3.2 接收信号处理算法 |
| 3.4 基于信道估计的信号处理算法 |
| 3.4.1 发射信号的预处理 |
| 3.4.2 接收信号处理算法 |
| 3.5 实时系统中的信号处理 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 人体手势识别算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 特征数据集预处理 |
| 4.3 基于卷积神经网络的手势识别算法 |
| 4.4 基于领域自适应的手势识别算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 系统实现和性能评估 |
| 5.1 系统硬件构成 |
| 5.2 系统参数设置 |
| 5.3 实验流程设计 |
| 5.3.1 基于连续波的系统实验流程 |
| 5.3.2 基于调频连续波的系统实验流程 |
| 5.3.3 基于信道估计算法的系统实验流程 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 三种信号处理方式性能评估 |
| 5.4.2 传感器设备对识别准确率影响评估 |
| 5.4.3 领域自适应网络性能评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于机器学习的电磁信号识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 通信信号识别技术研究现状 |
| 1.2.2 雷达信号识别技术研究现状 |
| 1.3 论文主要工作和章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 基于时频分析和目标检测的电磁信号类型识别 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于时频分析和目标检测的电磁信号类型识别方法 |
| 2.2.1 电磁信号类型识别方法流程介绍 |
| 2.2.2 电磁信号数据生成 |
| 2.2.3 基于时频分析的信号时频图生成 |
| 2.2.4 基于目标检测技术的识别网络设计 |
| 2.3 实验结果分析 |
| 2.3.1 评价标准 |
| 2.3.2 结果分析 |
| 2.3.3 与现有研究的对比分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于机器学习的OFDM信号QAM制式识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于机器学习的OFDM信号QAM制式识别系统 |
| 3.2.1 OFDM信号QAM制式识别系统介绍 |
| 3.2.2 比值预处理模块 |
| 3.2.3 分类器模块 |
| 3.3 实验结果分析 |
| 3.3.1 数据集介绍 |
| 3.3.2 评价标准 |
| 3.3.3 仿真实验结果分析 |
| 3.3.4 实测实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于图像处理的雷达信号调制参数估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于时频图像可估计的调制参数 |
| 4.2.1 脉冲占空比 |
| 4.2.2 调频斜率 |
| 4.3 基于时频图像处理的调制参数估计 |
| 4.3.1 形态学处理算法 |
| 4.3.2 直线检测技术 |
| 4.4 实验结果分析 |
| 4.4.1 信号占空比估计实验 |
| 4.4.2 信号调频斜率估计实验 |
| 4.4.3 与现有研究的对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文的工作和贡献 |
| 5.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（7）雷达辐射源脉内特征分析与识别关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究与发展现状 |
| 1.2.1 调制识别研究现状 |
| 1.2.2 调制参数估计研究现状 |
| 1.2.3 个体识别研究现状 |
| 1.3 现有研究存在的问题 |
| 1.4 论文主要工作和结构安排 |
| 第二章 基于扩张残差网络的雷达辐射源调制识别 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 雷达辐射源信号模型 |
| 2.3 雷达辐射源信号预处理 |
| 2.3.1 信号时频分析 |
| 2.3.2 时频图像预处理 |
| 2.4 特征提取与分类识别 |
| 2.4.1 卷积神经网络概述 |
| 2.4.2 扩张残差网络模型 |
| 2.4.3 网络训练 |
| 2.4.4 算法流程 |
| 2.5 仿真实验与结果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于功率谱和高效FRFT的 LFM信号参数估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 高效FRFT实现LFM信号参数估计原理 |
| 3.2.1 FRFT及 LFM信号参数估计 |
| 3.2.2 最优旋转角度估计 |
| 3.3 归一化FRFT长度估计 |
| 3.3.1 基于功率谱分析的α1、α2选取 |
| 3.3.3 去中心频率 |
| 3.3.4 高斯平滑降噪 |
| 3.3.5 参数估计步骤 |
| 3.4 仿真实验与结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于无意调相特性的雷达辐射源个体识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 UPMOP特征曲线提取 |
| 4.2.1 相位观测模型 |
| 4.2.2 UPMOP提取流程 |
| 4.3 识别算法 |
| 4.3.1 LSTM和 FCN |
| 4.3.2 网络模型框架 |
| 4.3.3 算法流程 |
| 4.4 仿真实验与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 雷达辐射源脉内特征分析与识别验证系统设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统概述 |
| 5.3 系统测试与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（8）齿轮故障振动调幅调频机理和分离方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究背景与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 齿轮传动系统故障振动机理研究现状 |
| 1.3.2 基于稀疏分解的齿轮故障特征提取方法研究现状 |
| 1.3.3 齿轮系统调幅调频信号分离方法研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 定轴轮系齿轮故障振动调幅调频机理研究 |
| 2.1 齿轮啮合对动力学模型 |
| 2.2 正常状态附加转速波动时齿轮系统振动响应 |
| 2.2.1 周期性转速波动对齿轮啮合刚度的影响 |
| 2.2.2 正常状态附加转速波动时齿轮振动响应频率特征分析 |
| 2.3 平稳型齿轮故障振动调幅调频机理研究 |
| 2.4 冲击型齿轮故障振动调幅调频机理研究 |
| 2.4.1 冲击型故障齿轮对的啮合刚度 |
| 2.4.2 振动响应分析 |
| 2.5 混合型齿轮故障振动调制特征分析 |
| 2.6 基于集中参数模型的齿轮振动响应分析 |
| 2.6.1 齿轮正常状态有转速波动时的振动响应 |
| 2.6.2 平稳型故障振动响应 |
| 2.6.3 冲击型故障振动响应 |
| 2.6.4 混合故障振动响应 |
| 2.7 试验研究 |
| 2.7.1 输入轴和输出轴水平不对中故障 |
| 2.7.2 输入轴水平不对中+输出齿轮断齿故障 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 行星轮系齿轮故障振动调幅调频机理研究 |
| 3.1 行星轮系结构特征 |
| 3.2 齿轮故障时传递路径函数和力方向投影函数研究 |
| 3.2.1 转速波动产生的齿圈啮合位置波动对传递路径函数的影响 |
| 3.2.2 转速波动对力方向投影函数的影响 |
| 3.3 太阳轮故障振动调幅调频机理 |
| 3.3.1 太阳轮平稳型故障时振动调幅调频机理 |
| 3.3.2 太阳轮冲击型故障时振动调幅调频机理 |
| 3.3.3 基于集中参数模型的太阳轮故障振动响应频率特征分析 |
| 3.4 单个行星轮故障振动调幅调频机理 |
| 3.4.1 单个行星轮平稳型故障时的振动调幅调频机理 |
| 3.4.2 单个行星轮存在冲击型故障时振动调幅调频机理 |
| 3.5 齿圈故障振动调幅调频机理 |
| 3.5.1 齿圈平稳型故障时振动调幅调频机理 |
| 3.5.2 齿圈冲击型故障时振动调幅调频机理 |
| 3.5.3 基于集中参数模型的齿圈故障振动响应频率特征分析 |
| 3.6 试验分析 |
| 3.6.1 太阳轮平稳型故障 |
| 3.6.2 浮动太阳轮冲击型故障+单个行星轮平稳型故障振动响应分析 |
| 3.6.3 单个行星轮冲击型故障+太阳轮浮动振动响应分析 |
| 3.6.4 齿圈故障振动响应分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 双字典稀疏分解的齿轮混合故障特征提取方法 |
| 4.1 定轴齿轮箱振动信号模型 |
| 4.2 齿轮混合型故障特征提取方法 |
| 4.2.1 双字典的构造 |
| 4.2.2 稀疏系数求解 |
| 4.2.3 基于双字典的调制信号提取方法 |
| 4.3 仿真和对比分析 |
| 4.3.1 无噪声仿真信号 |
| 4.3.2 含噪声仿真信号 |
| 4.3.3 算法参数分析 |
| 4.3.4 对比分析 |
| 4.4 试验齿轮箱故障特征提取 |
| 4.4.1 定轴齿轮箱故障分析 |
| 4.4.2 行星齿轮箱故障分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 定轴齿轮故障振动啮合调幅调频信号分离和故障诊断新方法研究 |
| 5.1 齿轮故障振动啮合调制信号数学模型 |
| 5.2 调制信号分离方法的原理和步骤 |
| 5.2.1 准确啮合频率和调制频率的获取 |
| 5.2.2 调幅信号分离 |
| 5.2.3 调频信号分离 |
| 5.3 仿真分析 |
| 5.3.1 一组调制频率的振动信号 |
| 5.3.2 两组调制频率的振动调制信号 |
| 5.4 试验分析 |
| 5.4.1 故障1:输入和输出齿轮不对中 |
| 5.4.2 故障2:轴不对中与齿轮断齿的混合故障 |
| 5.5 本章小节 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（9）突发通信系统的干扰认知技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 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 压制式干扰认知的研究现状 |
| 1.2.2 灵巧式干扰认知的研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作和章节安排 |
| 第二章 突发通信系统的干扰信号分析 |
| 2.1 突发通信系统模型 |
| 2.1.1 系统结构 |
| 2.1.2 干扰威胁分析 |
| 2.2 突发通信系统的干扰信号模型 |
| 2.2.1 压制式干扰 |
| 2.2.2 灵巧式干扰 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 突发通信系统的干扰认知方案设计 |
| 3.1 干扰认知系统整体方案设计 |
| 3.1.1 设计原理 |
| 3.1.2 方案流程 |
| 3.2 压制式干扰认知方案 |
| 3.2.1 设计原理 |
| 3.2.2 方案流程 |
| 3.3 灵巧式干扰认知方案 |
| 3.3.1 设计原理 |
| 3.3.2 方案流程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于多维特征的压制式干扰认知研究 |
| 4.1 多维特征参数提取 |
| 4.1.2 时域特征 |
| 4.1.3 频域特征 |
| 4.1.4 变换域特征 |
| 4.2 基于决策树的分类器 |
| 4.2.1 算法原理 |
| 4.2.2 分类器设计 |
| 4.3 基于BP神经网络的分类器 |
| 4.3.1 算法原理 |
| 4.3.2 分类器设计 |
| 4.4 压制式干扰识别性能仿真 |
| 4.4.1 仿真条件设置 |
| 4.4.2 仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于信息层面的灵巧式干扰认知研究 |
| 5.1 脉冲簇内的脉冲认知 |
| 5.1.1 基本原理 |
| 5.1.2 认知流程 |
| 5.2 灵巧式干扰分类识别算法 |
| 5.2.1 基本原理 |
| 5.2.2 识别流程 |
| 5.3 灵巧式干扰识别性能仿真 |
| 5.3.1 仿真条件设置 |
| 5.3.2 仿真结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（10）多分量雷达信号脉内调制方式识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 雷达信号脉内调制方式识别研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 雷达信号脉内调制方式识别基本理论 |
| 2.1 雷达信号模型分析 |
| 2.1.1 常规雷达信号 |
| 2.1.2 频率调制雷达信号 |
| 2.1.3 相位调制雷达信号 |
| 2.2 时频分析基本理论 |
| 2.2.1 短时傅里叶变换 |
| 2.2.2 Wigner-Ville分布 |
| 2.2.3 Cohen类时频分布 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于卷积神经网络的多分量雷达信号特征提取 |
| 3.1 基于多核函数的时频分析方法 |
| 3.1.1 雷达信号模糊域能量分布特性分析 |
| 3.1.2 时频分析核函数设计 |
| 3.2 时频图像预处理方法 |
| 3.2.1 时频图像二维Wiener滤波 |
| 3.2.2 时频图像尺寸及幅度调整 |
| 3.2.3 多时频图像融合 |
| 3.3 卷积神经网络 |
| 3.3.1 卷积神经网络结构与基本原理 |
| 3.3.2 卷积神经网络训练算法 |
| 3.3.3 基于卷积神经网络的时频图像特征提取网络设计 |
| 3.4 基于卷积神经网络的多分量雷达信号特征提取 |
| 3.5 算法仿真结果与分析 |
| 3.5.1 识别系统初步识别性能分析 |
| 3.5.2 多时频图像融合对识别系统的性能影响分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于强化学习的多分量雷达信号分类识别 |
| 4.1 循环神经网络 |
| 4.1.1 循环神经网络结构与基本原理 |
| 4.1.2 基于循环神经网络的多标签分类网络设计 |
| 4.2 强化学习训练算法 |
| 4.2.1 强化学习网络结构与基本原理 |
| 4.2.2 基于强化学习的多标签分类网络训练算法 |
| 4.3 基于强化学习的多分量雷达信号分类识别 |
| 4.4 算法仿真结果与分析 |
| 4.4.1 识别系统整体识别性能分析 |
| 4.4.2 算法性能对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
四、调频识别系统RFlD（论文参考文献）
- [1]移动设备上毫米波手势识别系统设计与实现[D]. 董子禾. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]基于强化学习的雷达辐射源识别技术研究与应用[D]. 苏畅. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]基于毫米波雷达的手势识别系统研究[D]. 郑洪涛. 北京邮电大学, 2020(04)
- [4]车载毫米波雷达目标分类识别技术研究[D]. 蒋新. 电子科技大学, 2020(01)
- [5]基于音频的人体手势识别系统设计与实现[D]. 马鸿. 哈尔滨工业大学, 2020
- [6]基于机器学习的电磁信号识别技术研究[D]. 郭琪. 北京邮电大学, 2020(04)
- [7]雷达辐射源脉内特征分析与识别关键技术研究[D]. 秦鑫. 战略支援部队信息工程大学, 2020(01)
- [8]齿轮故障振动调幅调频机理和分离方法研究[D]. 杨小青. 华南理工大学, 2020
- [9]突发通信系统的干扰认知技术研究[D]. 梁金弟. 电子科技大学, 2020(07)
- [10]多分量雷达信号脉内调制方式识别方法研究[D]. 侯琛璠. 哈尔滨工程大学, 2020(05)