| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第14-16页 |
| 1.2 调制识别的研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 传统的调制识别的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 非高斯噪声下调制识别的研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文的主要工作和结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 Alpha稳定分布理论 | 第20-28页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 Alpha稳定分布的基本概念 | 第20-24页 |
| 2.2.1 Alpha稳定分布的定义 | 第20-22页 |
| 2.2.2 Alpha稳定分布的性质 | 第22-23页 |
| 2.2.3 Alpha稳定分布的概率密度函数 | 第23-24页 |
| 2.3 Alpha稳定分布随机变量的产生 | 第24-26页 |
| 2.3.1 标准SaS分布随机变量的产生 | 第24-25页 |
| 2.3.2 Alpha稳定分布随机变量的产生 | 第25-26页 |
| 2.4 Alpha稳定分布噪声对传统识别算法的影响 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于广义累积量和广义相位的调制识别方法 | 第28-40页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 传统的非高斯噪声下的调制识别方法 | 第28-31页 |
| 3.2.1 传统的广义二阶循环统计量的调制识别方法 | 第28-30页 |
| 3.2.2 传统的基于分数低阶循环谱的识别方法 | 第30-31页 |
| 3.3 基于广义累积量和广义相位的调制识别方法 | 第31-38页 |
| 3.3.1 广义累积量 | 第31-33页 |
| 3.3.2 基于分数阶傅里叶变换的广义瞬时相位谱密度的最大值 | 第33-34页 |
| 3.3.3 Alpha稳定分布噪声下数字调制识别的步骤 | 第34页 |
| 3.3.4 仿真结果及性能分析 | 第34-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于分数低阶Fast ICA和LMD的调制识别方法 | 第40-50页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 基于分数低阶Fast ICA和LMD的调制识别方法 | 第40-49页 |
| 4.2.1 分数低阶Fast ICA | 第40-41页 |
| 4.2.2 基于插值的总体平均LMD | 第41-43页 |
| 4.2.3 分类特征提取 | 第43-45页 |
| 4.2.4 数字调制信号的识别流程 | 第45页 |
| 4.2.5 仿真结果及性能分析 | 第45-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 作者简介 | 第60-61页 |
