| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第16-17页 |
| 1.2 研究现状及意义 | 第17-19页 |
| 1.3 本文要解决的问题及贡献 | 第19-20页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 Alpha稳定分布噪声背景下信号处理的相关概念 | 第22-32页 |
| 2.1 Alpha稳定分布的基础知识 | 第22-26页 |
| 2.1.1 Alpha稳定分布 | 第22-23页 |
| 2.1.2 对称Alpha稳定分布 | 第23-25页 |
| 2.1.3 广义信噪比 | 第25-26页 |
| 2.2 Myriad滤波的基础知识 | 第26-31页 |
| 2.2.1 非线性滤波器 | 第26-27页 |
| 2.2.2 加权Myriad滤波器 | 第27-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 Alpha稳定分布噪声参数的估计方法 | 第32-50页 |
| 3.1 引言 | 第32-33页 |
| 3.2 无记忆调制方式下噪声参数的估计方法 | 第33-35页 |
| 3.2.1 ECF算法的核心思想 | 第33页 |
| 3.2.2 高阶调制系统的噪声参数估计 | 第33-35页 |
| 3.3 有记忆调制方式下噪声参数的估计方法 | 第35-39页 |
| 3.4 实验仿真及分析 | 第39-48页 |
| 3.4.1 信号源的产生 | 第39-42页 |
| 3.4.2 Alpha稳定分布噪声的产生 | 第42-44页 |
| 3.4.3 噪声参数的估计 | 第44-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 信号解调方案的研究 | 第50-78页 |
| 4.1 引言 | 第50-51页 |
| 4.2 高斯化处理模块 | 第51-64页 |
| 4.2.1 基于FPS算法的加权Myriad计算 | 第51-58页 |
| 4.2.2 加权Myriad滤波器的应用原理 | 第58-60页 |
| 4.2.3 加权Myriad滤波对信号和噪声的影响实验 | 第60-64页 |
| 4.3 白化处理模块 | 第64-68页 |
| 4.3.1 白化滤波器和预失真模块的设计 | 第64-66页 |
| 4.3.2 白化滤波对信号和噪声的影响 | 第66-68页 |
| 4.4 解调系统的搭建实验 | 第68-76页 |
| 4.4.1 MSK调制方式下的解调系统 | 第68-73页 |
| 4.4.2 其他调制方式下的解调系统 | 第73-76页 |
| 4.5 本章小结 | 第76-78页 |
| 第五章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第78-79页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 作者简介 | 第86页 |