目录

第1章绪论

1．1电磁频谱空间的战略

意义

1．1．1军事领域的重要

意义

1．1．2民用领域的重要

意义

1．1．3电磁空间主权的

激烈争夺

1．2电磁频谱数据分析的重要

作用

1．2．1电磁频谱资源的管理

地位日益凸显

1．2．2电磁频谱空间的安全

问题日益突出

1．2．3电磁频谱空间的态势

获取日益重要

1．3电磁行为分析的应用需求

日益迫切

1．3．1军事领域的需要

1．3．2反恐维稳的需要

1．3．3维护电磁秩序的

需要

1．4基于非内容获取的电磁行为

分析

1．4．1电磁行为分析面临

的挑战

1．4．2电磁行为分析的新

思路

1．4．3本书研究的技术

途径

参考文献

第2章电磁频谱数据分析技术基础

与研究现状

2．1研究现状简介

2．1．1电磁频谱感知

研究

2．1．2电磁信号监测

处理研究

2．1．3电磁辐射源定

位研究

2．1．4网络结构分析

研究

2．1．5电磁通联行为

分析研究

2．1．6频谱分析中的

机器学习

2．2本书相关技术基础

2．2．1频谱感知技术

2．2．2聚类算法简介

2．2．3定位技术

2．2．4基于搜索的优化

算法简介

2．2．5深度学习简介

参考文献

第3章基于频谱数据分析的通联

行为识别

3．1引言

3．1．1概述

3．1．2本章主要内容

3．2理想频谱数据条件下的

通联行为识别

3．2．1问题引入

3．2．2模型建立

3．2．3基于规则的通联

关系识别方法

3．2．4实验结果及分析

3．2．5小结

3．3频谱数据缺失条件下的通

联行为识别

3．3．1问题引入

3．3．2数据分析与处理

3．3．3基于频谱数据聚类分析

的通联行为识别

3．3．4实验结果及分析

3．3．5小结

3．4基于频谱特征信息提取的

通联行为识别

3．4．1问题引入

3．4．2数据分析与处理

3．4．3基于频谱数据特征

分析的通联行为

识别

3．4．4仿真结果和讨论

3．4．5小结

3．5开放性讨论

3．6相关算法代码

3．6．1实验监测数据部分

代码

3.6.2密度聚类算法部分

代码

参考文献

第4章基于分布式频谱监测的电磁

辐射源无源定位

4．1引言

4．1．1概述

4．1．2本章主要内容

4．2电磁辐射源无源定位技术

分析

4．2．1基本原理

4．2．2基于优化理论的时

差定位所面临的

挑战

4．2．3机器学习辅助的机遇

与挑战

4．2．4小结

4．3基于接收信号强度的电磁辐

射源定位

4．3．1简述

4．3．2无线电波传播

基础

4．3．3接收信号强度的干扰

处理

4．3．4接收信号强度的差分

处理

4．3．5基于分布式频谱监测

数据的遗传算法

定位

4．3．6仿真结果与分析

4．3．7小结

4．4基于频谱指纹的电磁辐射源

定位

4．4．1问题引入

4．4．2模型建立

4．4．3频谱指纹被动定位

架构

4．4．4基于相关指纹的定

位计算

4．4．5实验结果及分析

4．4．6小结

4．5频谱监测数据缺失条件下的

辐射源定位

4．5．1问题引入

4．5．2模型建立

4．5．3稀疏贝叶斯模型

4．5．4基于稀疏贝叶斯的

指纹定位方法

4．5．5实验结果及分析

4．6基于缺失数据补全的被动

定位方法

4．6．1问题引入

4．6．2模型建立

4．6．3信号强度的空间相

关性分析

4．6．4基于数据补全的被

动定位方法

4．6．5仿真分析

4．6．6小结

4．7基于异常数据滤除的被动

定位方法

4．7．1问题引入

4．7．2模型建立

4．7．3定位问题中的异常

数据建模

4．7．4基于数据滤除的稳

健定位方法

4．7．5仿真分析

4．7．6小结

4．7．7本节附录

4．8开放性讨论

4.9相关算法代码

4.9.1稀疏数据定位部分

代码

4.9.2异常数据滤除定位

部分代码

参考文献

第5章基于频谱数据分析的网络拓

扑挖掘

5．1引言

5．2基于频谱信号统计规律的网

络拓扑挖掘

5．2．1问题分析

5．2．2模型建立

5．2．3网络通联拓扑

挖掘

5．2．4实验结果及分析

5．2．5小结

5．3基于频谱数据聚类分析的网

络拓扑挖掘

5．3．1问题分析

5．3．2通信网络拓扑结构

挖掘算法

5．3．3通信网络拓扑结构

分析

5．3．4实验结果及分析

5．3．5小结

5．4开放性讨论

参考文献

第6章非理想环境下的网络拓扑

挖掘

6．1引言

6．2复杂地形条件下的网络拓扑

挖掘

6．2．1问题分析

6．2．2模型建立

6．2．3非理想环境下的通联

关系发现

6．2．4非理想环境下电磁

信号源定位问题的

优化求解

6．2．5实验结果及分析

6．2．6小结

6．3电磁辐射源动态移动条件下的

网络拓扑挖掘

6．3．1问题分析

6．3．2模型建立

6．3．3动态通联拓扑和轨迹

形成

6．3．4实验结果及分析

6．3．5小结

6．4开放性讨论

参考文献

第7章基于时间特征的深度学习电磁

通联行为识别

7．1引言

7．2基于CNN网络的时间特征

分类与识别

7．2．1概述

7．2．2模型建立

7．2．3算法设计

7．2．4神经网络模型

设计

7．2．5实验结果及分析

7．2．6小结

7．3基于VGG网络的时间序列

分类与识别

7．3．1概述

7．3．2模型建立

7．3．3算法设计

7．3．4神经网络模型

设计

7．3．5实验结果及分析

7．3．6小结

7．4开放性讨论

7.5相关算法代码

7.5.1时间分类识别

部分代码

7.5.2VGG识别部分

代码

参考文献

第8章基于模型压缩快速学习的

电磁通联行为识别

8．1引言

8．2面向快速学习的神经网络模型

压缩优化

8．2．1卷积核的优化

设计

8．2．2批归一化算法

8．2．3全局平均池化优化

设计

8．2．4Inception结构网络

具体实现

8．2．5残差结构网络的具

体实现

8．3基于知识蒸馏方法的模型训练

算法

8．3．1Teacherstudent模型

设计

8．3．2知识蒸馏训练方法

实现

8．4实验结果及分析

8．4．1仿真设置

8．4．2网络模型参数数量

对比分析

8．4．3教师网络实验对比

分析

8．4．4知识蒸馏训练方法

对比分析

8．5本章小结

8．6开放性讨论

参考文献