基于高阶统计特性的调制信号识别
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究概况及动态 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第13-15页 |
| 第二章 数字信号调制识别基础 | 第15-27页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 现代数字调制技术 | 第15-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于高阶累积量的识别模型 | 第27-47页 |
| 3.1 高阶累积量的理论基础 | 第27-32页 |
| 3.1.1 高阶矩和高阶累积量的数学定义 | 第27-28页 |
| 3.1.2 高阶矩和高阶累积量之间的关系 | 第28-30页 |
| 3.1.3 高阶矩和高阶累积量的重要性质 | 第30-32页 |
| 3.2 几种数字调制信号的理论模型 | 第32-35页 |
| 3.2.1 信号模型 | 第32-33页 |
| 3.2.2 高阶累积量的理论值 | 第33-35页 |
| 3.3 基于高阶累积量的识别方法 | 第35-39页 |
| 3.3.1 构造识别的特征参数 | 第36-37页 |
| 3.3.2 数字调制信号识别流程 | 第37-39页 |
| 3.4 高阶累积量仿真实验 | 第39-44页 |
| 3.5 基于高阶累积量的算法识别效果 | 第44-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于循环特性的识别模型 | 第47-72页 |
| 4.1 循环平稳过程的理论基础 | 第47-51页 |
| 4.1.1 一阶循环平稳过程 | 第47-48页 |
| 4.1.2 二阶循环平稳过程 | 第48-49页 |
| 4.1.3 高阶循环平稳过程 | 第49-50页 |
| 4.1.4 循环平稳过程性质 | 第50-51页 |
| 4.2 循环谱相关函数理论基础 | 第51-55页 |
| 4.2.1 谱相关函数定义 | 第51-53页 |
| 4.2.2 循环谱相关函数估计 | 第53-55页 |
| 4.3 调制信号的谱相关函数特征 | 第55-65页 |
| 4.3.1 MPSK调制信号的谱相关函数特征 | 第55-61页 |
| 4.3.2 MFSK调制信号的谱相关函数特征 | 第61-65页 |
| 4.4 循环累积量的推导 | 第65-66页 |
| 4.5 基于循环特性的信号调制方法识别 | 第66-68页 |
| 4.5.1 特征参数的构造 | 第66-67页 |
| 4.5.2 调制识别流程 | 第67-68页 |
| 4.6 识别方法仿真及结果分析 | 第68-71页 |
| 4.7 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第72页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第79页 |
