| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-16页 |
| 1.1.1 CCSDS推荐M-APSK实现自适应编码调制 | 第14-15页 |
| 1.1.2 M-APSK调制比PSK和M-QAM调制更适合卫星信道 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 M-APSK调制解调技术国外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 M-APSK调制解调技术国内研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 论文结构及创新点 | 第19-22页 |
| 1.3.1 论文结构 | 第19-20页 |
| 1.3.2 主要研究内容及创新 | 第20-22页 |
| 2 M-APSK调制体制特点与性能对比 | 第22-38页 |
| 2.1 M-APSK调制星座 | 第22-23页 |
| 2.2 非线性信道对M-APSK调制信号的影响 | 第23-25页 |
| 2.3 非线性信道下M-APSK性能分析 | 第25-32页 |
| 2.3.1 M-APSK误符号率上界计算 | 第26-28页 |
| 2.3.2 非线性信道中M-APSK性能 | 第28-32页 |
| 2.4 M-APSK调制体制和M-QAM调制体制的对比 | 第32-36页 |
| 2.4.1 误码性能对比 | 第33页 |
| 2.4.2 对非线性信道的敏感度对比 | 第33-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 3 M-APSK星座优化设计 | 第38-58页 |
| 3.1 M-APSK星座优化设计研究方案 | 第38-41页 |
| 3.1.1 以符号互信息函数为目标函数的优化设计 | 第38-40页 |
| 3.1.2 以最小欧氏距离为目标函数的优化设计 | 第40页 |
| 3.1.3 以比特互信息函数为目标函数的优化设计 | 第40-41页 |
| 3.2 低复杂度的M-APSK解映射算法 | 第41-49页 |
| 3.2.1 常用的解映射算法 | 第41-44页 |
| 3.2.2 低复杂度 16-APSK解映射算法 | 第44页 |
| 3.2.3 低复杂度 64-APSK软解调信息获取算法 | 第44-49页 |
| 3.3 与低复杂度相结合的M-APSK星座优化设计 | 第49-52页 |
| 3.3.1 优化目标函数 | 第49-50页 |
| 3.3.2 与解映射相结合的优化设计及性能仿真 | 第50-52页 |
| 3.4 解映射门限优化 | 第52-55页 |
| 3.4.1 低复杂度解映射算法下的误符号率 | 第52-54页 |
| 3.4.2 解映射门限优化及性能仿真 | 第54-55页 |
| 3.4.3 解映射门限优化后的星座优化 | 第55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-58页 |
| 4 M-APSK信号的调制识别 | 第58-72页 |
| 4.1 调制识别简介 | 第58-59页 |
| 4.2 调制识别算法综述 | 第59-64页 |
| 4.2.1 基于似然比的调制识别 | 第59-62页 |
| 4.2.2 基于特征提取的调制识别 | 第62-64页 |
| 4.3 基于模板匹配的M-APSK调制识别技术 | 第64-71页 |
| 4.3.1 信号模型及算法结构 | 第64-65页 |
| 4.3.2 相干累积及星座符号幅度分布估计 | 第65-67页 |
| 4.3.3 Kullback-Leibler散度 | 第67-68页 |
| 4.3.4 识别性能 | 第68-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 5 总结与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 总结 | 第72页 |
| 5.2 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
