通信信号调制样式的自动识别
| 第1章 绪论 | 第1-14页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10页 |
| ·自动调制识别技术研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第2章 通信信号调制技术 | 第14-22页 |
| ·通信中的调制技术 | 第14页 |
| ·模拟调制样式 | 第14-15页 |
| ·数字调制样式 | 第15-18页 |
| ·信号正交变换理论 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 载波调制信号的调制样式自动识别 | 第22-44页 |
| ·信号产生模型 | 第22页 |
| ·载波调制信号的调制样式识别参数的提取 | 第22-32页 |
| ·常用通信信号的时域和频域特征分析 | 第22-25页 |
| ·分类特征参数 | 第25-32页 |
| ·载波调制信号调制样式的自动识别 | 第32-36页 |
| ·识别方法和实现流程 | 第32-34页 |
| ·计算仿真 | 第34-36页 |
| ·数字调制信号符号速率估计 | 第36-43页 |
| ·CZT(线性调频 Z变换)频谱细化原理 | 第36-39页 |
| ·利用 CZT法的符号速率估计 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于高阶累积量的数字调制样式识别 | 第44-62页 |
| ·高阶累积量理论基础 | 第44-49页 |
| ·高阶矩和高阶累积量的定义 | 第44-47页 |
| ·高阶矩和高阶累积量的转换关系 | 第47-48页 |
| ·高阶矩和高阶累积量的性质及应用 | 第48-49页 |
| ·信号产生模型 | 第49-51页 |
| ·各基带数字调制信号的高阶累积量及识别参数 | 第51-56页 |
| ·识别流程和识别结果 | 第56-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 神经网络在调制样式自动识别中的应用 | 第62-69页 |
| ·神经网络分类器概述 | 第62-66页 |
| ·分类器设计及仿真 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
