| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 缩略词表 | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 引言 | 第15页 |
| 1.2 课题研究背景 | 第15-18页 |
| 1.3 国内外研究现状及发展趋势 | 第18-22页 |
| 1.3.1 人为干扰研究概述 | 第18-19页 |
| 1.3.2 信道质量参数概述 | 第19-20页 |
| 1.3.3 SINR估计的研究现状 | 第20-21页 |
| 1.3.4 循环平稳信号处理技术的发展 | 第21-22页 |
| 1.4 本文内容框架 | 第22-23页 |
| 第二章 基于循环自相关的信干噪比估计算法的性能仿真分析 | 第23-50页 |
| 2.1 循环平稳理论概述 | 第23-26页 |
| 2.1.1 循环平稳信号 | 第23-24页 |
| 2.1.2 二阶循环平稳统计量及其循环自相关函数 | 第24-25页 |
| 2.1.3 循环平稳特性的引入 | 第25-26页 |
| 2.2 人为干扰下的AWGN信道模型 | 第26-27页 |
| 2.3 典型人为干扰信号 | 第27-37页 |
| 2.3.1 典型人为干扰信号的离散模型 | 第27-28页 |
| 2.3.2 典型人为干扰信号的循环自相关特性 | 第28-32页 |
| 2.3.3 AWGN信道中接收信号的CS特性分析 | 第32-35页 |
| 2.3.4 CS-SJNR估计算法原理 | 第35-37页 |
| 2.4 CS-SJNR估计算法的工程化简实现 | 第37-40页 |
| 2.4.1 传统实现方法 | 第37-38页 |
| 2.4.2 快速更新实现方法 | 第38页 |
| 2.4.3 简化资源实现方法 | 第38-39页 |
| 2.4.4 更新时间及资源消耗分析 | 第39-40页 |
| 2.5 CS-SJNR估计算法的性能仿真分析 | 第40-49页 |
| 2.5.1 性能评估函数 | 第40页 |
| 2.5.2 单音干扰下的性能仿真分析 | 第40-41页 |
| 2.5.3 多音干扰下的性能仿真分析 | 第41-42页 |
| 2.5.4 部分带干扰下的性能仿真分析 | 第42-43页 |
| 2.5.5 线性扫频干扰下的性能仿真分析 | 第43-44页 |
| 2.5.6 JJNR对CS-SJNR估计算法NMSE性能的影响 | 第44-47页 |
| 2.5.7 高信噪比下估计误差来源分析 | 第47-49页 |
| 2.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第三章 基于循环自相关的信干噪比估计单元的硬件实现 | 第50-60页 |
| 3.1 干扰认知板简介 | 第50-52页 |
| 3.2 信干噪比估计单元的系统实现构成 | 第52-57页 |
| 3.2.1 前端预处理模块 | 第52-54页 |
| 3.2.2 求自相关模块 | 第54-55页 |
| 3.2.3 求功率模块 | 第55-56页 |
| 3.2.4 交织模块 | 第56-57页 |
| 3.3 外围链路模块的设计 | 第57-59页 |
| 3.3.1 时钟和复位管理模块 | 第57-58页 |
| 3.3.2 AD芯片SPI接口配置模块 | 第58-59页 |
| 3.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 基于干扰检测和信干噪比估计的干扰认知性能测试 | 第60-74页 |
| 4.1 引言 | 第60页 |
| 4.2 干扰认知总体实现方案简介 | 第60-61页 |
| 4.3 接口模块设计 | 第61-67页 |
| 4.3.1 概述 | 第61-62页 |
| 4.3.2 前向链路接收端 | 第62-65页 |
| 4.3.3 前向链路发送端 | 第65-67页 |
| 4.4 干扰认知模块的性能测试 | 第67-73页 |
| 4.4.1 测试环境及条件 | 第67页 |
| 4.4.2 测试项目 | 第67页 |
| 4.4.3 干扰检测单元性能测试 | 第67-70页 |
| 4.4.4 信干噪比估计单元性能测试 | 第70-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 结束语 | 第74-76页 |
| 5.1 本文贡献 | 第74页 |
| 5.2 下一步工作建议和未来研究方向 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 个人简历 | 第81-82页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
