基于深度学习模型的混沌噪声干扰下微弱脉冲信号的统计检测与估计

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景和意义

1.1.1 选题背景

1.1.2 研究意义

1.2 研究目的与主要内容

1.2.1 研究目的

1.2.2 主要研究内容

1.3 研究方法

1.4 研究框架

1.5 创新点与不足点

2 文献综述

2.1 混沌噪声干扰下微弱信号检测的国内外研究

2.2 基于深度学习模型的微弱信号检测国内外研究

2.3 本章小结

3 预备理论知识

3.1 混沌相关知识

3.1.1 混沌的定义

3.1.2 混沌运动的基本特征

3.1.3 混沌理论的发展应用

3.1.4 相空间重构理论

3.1.5 混沌时间序列的预测

3.2 深度学习相关知识

3.2.1 浅析深度学习

3.2.2 人工神经网络

3.2.3 RBF神经网络

3.2.4 Elman深度学习神经网络

3.3 本章小结

4 基于深度学习模型的混沌噪声干扰下微弱脉冲信号的检测

4.1 混沌噪声干扰下微弱脉冲信号的检测思路

4.2 EDAD微弱脉冲信号检测方法实现

4.2.1 信号检测问题转化

4.2.2 Elman深度学习自适应检测模型

4.3 检测器性能评估

4.4 本章小结

5 基于深度学习模型的混沌噪声干扰下微弱脉冲信号的估计

5.1 混沌噪声干扰下微弱脉冲信号的估计思路

5.2 DEDR微弱脉冲信号估计方法实现

5.2.1 双层Elman深度神经网络恢复模型

5.2.2 DEDR模型的参数估计

5.2.3 DEDR估计算法步骤

6 仿真实验结果与分析

6.1 实验一：微弱脉冲信号存在性的检测实验

6.2 实验二：检测模型性能检测实验

6.3 实验三：微弱脉冲信号的估计实验

6.4 实验四：不同强度脉冲信号的检测与估计实验

6.5 实验五：不同模型的性能比较

7 总结与展望

7.1 工作总结

7.2 未来展望

致谢

参考文献

个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果