| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 调制识别概述 | 第10-11页 |
| 1.2 调制识别技术研究历史及发展现状 | 第11-14页 |
| 1.3 存在的问题 | 第14页 |
| 1.4 论文主要工作和章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 数字信号调制识别的基本理论 | 第16-20页 |
| 2.1 常见的数字调制信号 | 第16-18页 |
| 2.1.1 二进制数字调制方式 | 第16-17页 |
| 2.1.2 多进制数字调制方式 | 第17-18页 |
| 2.2 多信号的数学模型 | 第18-19页 |
| 2.3 调制识别过程理论 | 第19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于小波包络差异性的调制识别方法 | 第20-38页 |
| 3.1 小波理论 | 第20-22页 |
| 3.1.1 Haar小波 | 第20-21页 |
| 3.1.2 连续小波变换 | 第21-22页 |
| 3.2 高阶累积量理论 | 第22-26页 |
| 3.2.1 高阶矩和高阶累积量的定义 | 第23-25页 |
| 3.2.2 高阶矩和高阶累积量的性质和应用 | 第25-26页 |
| 3.3 特征提取和识别方法 | 第26-33页 |
| 3.3.1 数字调制信号的类间识别 | 第26-31页 |
| 3.3.2 数字调制信号的类内识别 | 第31-32页 |
| 3.3.3 小波包络差异性的识别方法 | 第32-33页 |
| 3.4 实验仿真及分析 | 第33-36页 |
| 3.4.1 识别特征的稳定性 | 第33-35页 |
| 3.4.2 识别效果仿真 | 第35-36页 |
| 3.4.3 参数容错性能仿真 | 第36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 基于高阶累积量和循环矩的多信号调制识别方法 | 第38-55页 |
| 4.1 循环平稳理论 | 第38-41页 |
| 4.1.1 循环矩 | 第38-39页 |
| 4.1.2 循环矩的性质 | 第39-40页 |
| 4.1.3 循环矩函数的计算方法 | 第40-41页 |
| 4.2 支持向量机 | 第41-42页 |
| 4.3 特征提取和识别方法 | 第42-50页 |
| 4.3.1 高阶累积量构建特征分析 | 第43-47页 |
| 4.3.2 循环矩构建特征分析 | 第47-49页 |
| 4.3.3 先高阶累积量后循环矩识别方法 | 第49-50页 |
| 4.4 实验仿真及分析 | 第50-54页 |
| 4.4.1 高阶累积量特征参数仿真 | 第50-51页 |
| 4.4.2 循环矩特征参数仿真 | 第51-53页 |
| 4.4.3 识别性能仿真 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第55页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第62页 |