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通信信号非线性动力学检测关键技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第16-20页
    1.1 研究工作的背景与意义第16页
    1.2 常规微弱信号检测方法不足第16-17页
        1.2.1 应用较广的常规信号时域处理方法第16-17页
        1.2.2 应用较广的常规信号频域处理方法第17页
    1.3 基于非线性理论微弱信号检测方法第17-19页
        1.3.1 随机共振发展历程及研究现状第17-18页
        1.3.2 混沌发展历程及研究现状第18-19页
    1.4 本文的主要研究成果第19页
    1.5 本文的结构安排第19-20页
第二章 非线性动力系统第20-34页
    2.1 引言第20页
    2.2 双稳态随机共振系统第20-26页
        2.2.1 数学模型第20-21页
        2.2.2 数值求解稳定性分析第21-26页
    2.3 混沌系统第26-33页
        2.3.1 混沌出现的途径与条件第26-27页
        2.3.2 混沌基本特征第27页
        2.3.3 典型混沌系统动力学模型第27-30页
        2.3.4 Duffing系统动力学分析第30-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第三章 BSR系统在通信信号检测中的应用第34-61页
    3.1 引言第34页
    3.2 F-BSR系统添加噪声原则第34页
    3.3 A-BSR参数设计准则第34-35页
        3.3.1 信号频率设计原则第34-35页
        3.3.2 系统参数设计原则第35页
    3.4 基于A-BSR的新型能量检测(D-ED)算法第35-36页
    3.5 D-ED算法仿真结果与分析第36-48页
        3.5.1 QPSK信号基于D-ED算法检测性能与分析第36-40页
        3.5.2 MSK信号基于D-ED算法检测性能与分析第40-43页
        3.5.3 16QAM信号基于D-ED算法检测性能与分析第43-45页
        3.5.4 BFSK信号基于D-ED算法检测性能与分析第45-48页
    3.6 基于A-BSR的周期图能量检测(P-ED)算法第48-49页
    3.7 P-ED算法仿真结果与分析第49-60页
        3.7.1 QPSK信号基于P-ED算法检测性能与分析第50-52页
        3.7.2 MSK信号基于P-ED算法检测性能与分析第52-55页
        3.7.3 16QAM信号基于P-ED算法检测性能与分析第55-58页
        3.7.4 BFSK信号基于P-ED算法检测性能与分析第58-60页
    3.8 本章小结第60-61页
第四章 DUFFING混沌系统在通信信号检测中的应用第61-91页
    4.1 引言第61页
    4.2 Duffing系统数值求解第61-62页
    4.3 基于Duffing系统检测微弱信号原理第62页
    4.4 影响Duffing系统状态判别的因素第62-72页
        4.4.1 步长对Duffing系统状态判别的影响第62-63页
        4.4.2 初始相位对Duffing系统状态判别的影响第63-65页
        4.4.3 噪声对Duffing系统状态判别的影响第65-68页
        4.4.4 信号频率对Duffing系统状态判别的影响第68-72页
    4.5 微弱信号检测中混沌特性判别方法第72-88页
        4.5.1 基于相图分割的系统状态迁移检测(DPD)算法第72-73页
        4.5.2 基于功率谱特征的系统状态迁移检测(PSC)算法第73-76页
        4.5.3 PSC算法仿真结果与分析第76-82页
        4.5.4 基于伪哈密顿量的系统状态迁移检测(PH)算法第82-84页
        4.5.5 PH算法仿真结果与分析第84-88页
    4.6 PSC算法与PH算法比较第88-90页
    4.7 本章小结第90-91页
第五章 总结与展望第91-93页
    5.1 全文总结第91页
    5.2 下一步研究建议第91-93页
致谢第93-95页
参考文献第95-99页
攻读硕士学位期间取得的成果第99-100页
学位论文评审后修改说明表第100-102页
学位论文答辩后勘误修订说明表第102页

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