| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 猝发信号检测技术 | 第11-14页 |
| 1.2.2 猝发信号调制识别技术 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第15-19页 |
| 1.3.1 本文研究内容及研究方案 | 第15-17页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 猝发通信基本原理及短波信道建模 | 第19-26页 |
| 2.1 猝发通信基本原理 | 第19-22页 |
| 2.1.1 定义及应用 | 第19-20页 |
| 2.1.2 猝发信号特征分析 | 第20-21页 |
| 2.1.3 猝发信号检测方案 | 第21-22页 |
| 2.2 短波信道特性及模型 | 第22-25页 |
| 2.2.1 短波信道传播特性及重要参数 | 第22-23页 |
| 2.2.2 短波信道建模 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 猝发信号检测与起止时刻提取技术 | 第26-44页 |
| 3.1 信号模型 | 第26页 |
| 3.2 基于STFT的存在性检测 | 第26-36页 |
| 3.2.1 STFT基本原理 | 第26-28页 |
| 3.2.2 STFT的时频分辨率限制 | 第28-29页 |
| 3.2.3 基于谱图峰值搜索的存在性检测 | 第29-33页 |
| 3.2.4 基于谱概率密度函数的存在性检测 | 第33-36页 |
| 3.3 基于改进双滑动窗口法的起止点提取 | 第36-42页 |
| 3.3.1 双滑动窗口算法基本原理 | 第36-38页 |
| 3.3.2 基于能量的改进的双滑动窗口算法 | 第38-39页 |
| 3.3.3 基于谱概率密度函数的改进双滑动窗口算法 | 第39-41页 |
| 3.3.4 基于谱图峰值的改进双滑动窗口算法 | 第41页 |
| 3.3.5 三种起止点检测算法性能分析 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 猝发信号调制模式识别与参数估计技术 | 第44-61页 |
| 4.1 循环谱理论 | 第44-49页 |
| 4.1.1 循环自相关函数 | 第44-45页 |
| 4.1.2 循环谱密度函数 | 第45-47页 |
| 4.1.3 循环谱密度函数估计 | 第47-48页 |
| 4.1.4 循环谱理论的特点与应用 | 第48-49页 |
| 4.2 基于循环谱的调制模式识别算法 | 第49-56页 |
| 4.2.1 数字调制信号循环谱 | 第49-53页 |
| 4.2.2 特征参数的选取 | 第53-55页 |
| 4.2.3 调制识别性能分析 | 第55-56页 |
| 4.3 基于循环谱的参数估计 | 第56-59页 |
| 4.3.1 BPSK参数估计 | 第56-57页 |
| 4.3.2 QPSK参数估计 | 第57-58页 |
| 4.3.3 MSK参数估计 | 第58-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 短波猝发信号检测识别性能分析 | 第61-71页 |
| 5.1 信号模型 | 第61页 |
| 5.2 存在性检测及起止时刻提取 | 第61-65页 |
| 5.2.1 基于谱概率密度的存在性检测 | 第61-63页 |
| 5.2.2 基于改进双滑动窗口法的起止时刻提取 | 第63-65页 |
| 5.3 调制模式识别及参数估计 | 第65-68页 |
| 5.3.1 基于循环谱的调制模式识别 | 第65-66页 |
| 5.3.2 基于循环谱的参数估计 | 第66-68页 |
| 5.4 整体方案 | 第68-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |