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摘 要
Abstract
目 录
第 1 章 绪 论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究现状
1.3 本文的主要研究内容
第 2 章 认知雷达理论及波形模型概述
2.1 引言
2.2 认知雷达组成结构
2.2.1 感知器设计分析
2.2.2 执行器设计分析
2.3 波形选择
2.3.1 发射波形模型
2.3.2 波形对SNR的影响
2.3.3 波形参数对量测的影响
2.3.4 目标扩展对量测和信噪比的影响
2.5 本章小结
第 3 章 基于准则函数的最优波形选择
3.1 引言
3.2 数学建模
3.2.1 目标状态空间
3.2.2 卡尔曼滤波算法
3.2.3 波形库的设计
3.2.4 准则函数
3.3 仿真实验及结果分析
3.3.1 仿真背景
3.3.2 认知闭环雷达跟踪性能分析
3.3.3 认知闭环雷达的抗干扰性能分析
3.3.4 基于先验知识的跟踪性能分析
3.3.5 目标姿态变化下的跟踪性能分析
3.4 本章小结
第 4 章 基于监督学习的最优波形选择
4.1 引言
4.2 神经网络
4.2.1 神经网络的学习方式
4.2.2 神经网络基本原理
4.2.2 反向传播（BP）算法
4.3 利用神经网络进行跟踪仿真
4.3.1 神经网络训练过程
4.3.2 利用神经网络进行跟踪的仿真分析
4.3.3 神经网络的抗干扰性能
4.3.4 目标姿态变化下的神经网络跟踪性能分析
4.4 本章小结
第 5 章 基于强化学习的最优波形选择
5.1 引言
5.2 强化学习基本原理
5.2.1马尔科夫决策过程
5.2.2 Bellman最优策略
5.3 基于Q学习的波形选择算法
5.3.1 基本原理
5.3.2 Q表的建立及算法描述
5.3.2 仿真结果与分析
5.4 基于一种状态无关的认知强化学习算法的波形捷变
5.4.1 基本原理
5.4.2 算法描述
5.4.3 仿真结果与分析
5.5 本章小结
结 论
参考文献
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限
致 谢
