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基于循环谱的调制方式识别与高动态同步技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-14页
第1章 绪论第14-26页
   ·课题的来源及研究目的和意义第14-16页
   ·国内外的研究现状及分析第16-19页
   ·本文采用循环谱的原因第19-21页
   ·本文主要研究内容和结构第21-26页
第2章 循环谱理论和通信调制信号循环谱分析第26-42页
   ·引言第26页
   ·循环谱理论第26-30页
     ·循环谱的定义和意义第27-29页
     ·离散时间平稳过程的循环谱第29-30页
   ·循环谱的性质第30-32页
     ·信号相乘的循环谱第30页
     ·信号相加的循环谱第30-31页
     ·采样信号的循环谱第31页
     ·滤波信号的循环谱第31-32页
     ·离散信号的循环谱第32页
     ·循环谱的对称性第32页
   ·调制信号的循环谱第32-38页
     ·连续AM信号的循环谱第33页
     ·PAM信号的循环谱第33-34页
     ·MPSK信号的循环谱第34-38页
   ·循环谱理论的应用领域及其优点第38-41页
   ·本章小结第41-42页
第3章 循环谱算法改进及其实现第42-75页
   ·引言第42页
   ·算法复杂度的度量第42-46页
     ·算法描述第42-43页
     ·算法分析第43-46页
   ·循环谱算法概述和实现步骤第46-55页
     ·循环谱基本时域算法第46-48页
     ·基于时域平滑的抽取算法第48-50页
     ·循环谱累计量算法(FAM)第50-51页
     ·循环谱分段谱相关算法(SSCA)第51-53页
     ·频率平滑算法(FSM)第53-55页
   ·基于滑动FFT和一位相关算法的循环谱算法第55-60页
     ·滑动FFT在循环谱算法中的应用第55-57页
     ·一位相关算法第57-58页
     ·改进算法的仿真第58-60页
   ·基于AFT的循环谱改进算法第60-67页
     ·AFT算法及其改进第60-63页
     ·AFT算法在循环谱算法中的应用第63-67页
   ·循环谱算法的FPGA实现第67-74页
     ·NiosII软核处理器第67-70页
     ·循环谱的FPGA实现第70-74页
   ·本章小结第74-75页
第4章 基于循环谱的调制方式识别算法第75-109页
   ·引言第75页
   ·调制方式识别算法概述和衡量标准第75-81页
     ·调制方式识别算法介绍第75-78页
     ·统计模式调制方式识别算法的一般流程第78-80页
     ·调制方式识别算法衡量标准第80-81页
   ·基于联合特征特征参数和概率神经网络的调制识别算法第81-87页
     ·特征参数选取第81-82页
     ·概率神经网络介绍第82-84页
     ·概率神经网络结构设计及其改进第84-85页
     ·仿真结果第85-87页
   ·基于自组织映射神经网络的调制识别算法第87-95页
     ·自组织映射神经网络的改进第88-91页
     ·改进自组织映射神经网络性能分析第91-95页
   ·基于循环谱的调制方式识别算法第95-100页
     ·算法描述第95-97页
     ·算法性能验证分析第97-100页
   ·三种算法的性能比较第100-101页
   ·共频段多信号调制算法研究第101-107页
     ·共频段多信号调制方式识别的数学模型第102-103页
     ·共频段多信号的调制方式识别的循环谱算法第103-107页
   ·本章小结第107-109页
第5章 基于循环谱的高动态同步算法第109-125页
   ·引言第109页
   ·高动态同步算法概述第109-113页
     ·最大似然估计(MLE)第110-111页
     ·扩展卡尔曼滤波(EKF)第111-112页
     ·自适应最小均方算法(ALS)第112-113页
   ·基于叉积频率跟踪算法和滑动平均的高动态同步算法第113-118页
   ·基于循环谱的高动态同步算法第118-124页
   ·本章小结第124-125页
结论第125-127页
参考文献第127-138页
附录第138-139页
攻读博士学位期间所发表的学术论文第139-141页
致谢第141-142页
个人简历第142页

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