强噪声背景下短波电报信号自动检测技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究背景 | 第8页 |
| ·短波电报通信 | 第8-9页 |
| ·短波电报信号自动检测的研究现状及关键问题 | 第9-12页 |
| ·研究现状 | 第9-11页 |
| ·关键问题 | 第11-12页 |
| ·本文的主要研究工作及章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 短波电报信号特征分析与检测指标 | 第14-22页 |
| ·短波电报信号的特征分析 | 第14-16页 |
| ·时域特征分析 | 第14-15页 |
| ·频域特征分析 | 第15-16页 |
| ·信噪比估计 | 第16-17页 |
| ·莫尔斯码数据流生成 | 第17-18页 |
| ·主要评价指标 | 第18-19页 |
| ·基本试验样本 | 第19-21页 |
| ·本章小节 | 第21-22页 |
| 第三章 短波电报信号频域特征提取 | 第22-29页 |
| ·频域特征提取的主要目的 | 第22页 |
| ·基于谱方差的电报信号频域特征提取 | 第22-28页 |
| ·复数谱方差 | 第24-26页 |
| ·幅度谱方差 | 第26-27页 |
| ·仿真结果及分析 | 第27-28页 |
| ·本章小节 | 第28-29页 |
| 第四章 短波电报信号时域特征提取 | 第29-50页 |
| ·时域特征提取的主要目的 | 第29页 |
| ·基于卡尔曼滤波(Kalman)的时域特征提取 | 第29-35页 |
| ·电报信号状态空间模型 | 第30-31页 |
| ·电报信号的卡尔曼滤波 | 第31-32页 |
| ·仿真结果及分析 | 第32-35页 |
| ·基于自适应卡尔曼滤波的时域特征提取 | 第35-41页 |
| ·电报信号ARMA 新息模型 | 第35-37页 |
| ·电报信号的自适应卡尔曼滤波 | 第37-38页 |
| ·仿真结果及分析 | 第38-41页 |
| ·基于随机共振的时域特征提取 | 第41-49页 |
| ·基于双稳随机共振模型的电报信号滤波 | 第41-44页 |
| ·电报信号的WVD 变换与Hough 变换 | 第44-45页 |
| ·电报信号时域特征提取 | 第45-46页 |
| ·仿真结果及分析 | 第46-49页 |
| ·时域特征提取算法性能比较 | 第49页 |
| ·本章小节 | 第49-50页 |
| 第五章 强噪声背景下短波电报信号自动检测方法 | 第50-55页 |
| ·短波电报信号自动检测方法 | 第50-52页 |
| ·仿真及分析 | 第52-55页 |
| 第六章 结论与展望 | 第55-57页 |
| ·全文总结 | 第55页 |
| ·研究展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录A | 第61-62页 |
| 附录B | 第62页 |
