| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 发展概况和研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 OFDM智能接收机工作模型及信号波特率估计算法 | 第13-25页 |
| 2.1 OFDM智能接收机算法流程 | 第13-14页 |
| 2.2 小波分析简介 | 第14-16页 |
| 2.3 传统波特率估计算法 | 第16-19页 |
| 2.3.1 时域波特率估计算法 | 第16-17页 |
| 2.3.2 频域波特率估计算法 | 第17-19页 |
| 2.4 基于FFT和Haar小波分解的波特率估计算法 | 第19-24页 |
| 2.4.1 信号频域特征 | 第19页 |
| 2.4.2 利用小波变换对频谱进行平滑 | 第19-21页 |
| 2.4.3 信号频谱边沿检测 | 第21-22页 |
| 2.4.4 小波分解层数对波特率估计性能的影响 | 第22-23页 |
| 2.4.5 算法仿真结果 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 OFDM信号识别算法 | 第25-33页 |
| 3.1 离散小波变换的Mallat算法 | 第25-26页 |
| 3.2 利用小波分解识别OFDM信号 | 第26-32页 |
| 3.2.1 单载波信号与OFDM信号的频域差别 | 第26-27页 |
| 3.2.2 利用小波变换提取信号特征 | 第27-28页 |
| 3.2.3 算法仿真结果 | 第28-31页 |
| 3.2.4 波特率估计偏差对识别性能的影响 | 第31-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 OFDM信号参数估计 | 第33-41页 |
| 4.1 通过参数估计识别不同的通信协议 | 第33-35页 |
| 4.2 OFDM信号参数估计 | 第35-40页 |
| 4.2.1 信号模型 | 第35-36页 |
| 4.2.2 OFDM参数估计算法 | 第36-38页 |
| 4.2.3 算法仿真结果 | 第38-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 应用于认知无线电的OFDM信号子载波调制识别方案 | 第41-53页 |
| 5.1 认知无线电的技术背景 | 第41页 |
| 5.2 OFDM子载波调制识别 | 第41-47页 |
| 5.2.1 基于高阶累积量的调制制式识别 | 第41-44页 |
| 5.2.2 聚类算法应用于调制识别 | 第44-45页 |
| 5.2.3 联合多种策略的OFDM子载波调制识别算法 | 第45-47页 |
| 5.3 算法软件仿真结果 | 第47-51页 |
| 5.3.1 基于IEEE 802.22的认知无线电软件仿真平台简介 | 第47-49页 |
| 5.3.2 算法测试结果 | 第49-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 结束语 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 研究成果 | 第59-60页 |
