| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题的研究背景 | 第9-11页 |
| ·课题的研究现状 | 第11-15页 |
| ·信号调制方式识别研究现状 | 第11-14页 |
| ·信号参数估计研究现状 | 第14-15页 |
| ·信号调制方式识别和参数估计研究中存在的问题 | 第15页 |
| ·论文主要工作与章节安排 | 第15-17页 |
| 2 数字调制信号理论 | 第17-24页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·调制的概念和目的 | 第17页 |
| ·调信号的基本特征 | 第17-18页 |
| ·数字调制信号模型 | 第18-23页 |
| ·MASK信号模型 | 第18-19页 |
| ·MFSK信号模型 | 第19-20页 |
| ·MPSK和OQPSK信号模型 | 第20-22页 |
| ·MQAM信号模型 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 调制方式识别和参数估计 | 第24-40页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·频谱监测中调制方式识别与参数估计一般流程 | 第24-26页 |
| ·信号类内识别 | 第26-32页 |
| ·MPSK信号类内识别 | 第26-28页 |
| ·MFSK信号类内识别 | 第28-29页 |
| ·MQAM信号类内识别 | 第29-30页 |
| ·实验与分析 | 第30-32页 |
| ·信号参数估计 | 第32-39页 |
| ·载波频率估计 | 第32-34页 |
| ·码元速率估计 | 第34-35页 |
| ·信噪比估计 | 第35-36页 |
| ·实验与分析 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于小波包分解和SVD分解的信号类间识别新方法 | 第40-50页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·小波包分解与SVD分解 | 第40-42页 |
| ·小波包分解 | 第40-41页 |
| ·SVD分解 | 第41-42页 |
| ·通信信号信息的分布 | 第42-43页 |
| ·算法原理 | 第43-44页 |
| ·信号节点与噪声节点的判断 | 第43-44页 |
| ·自适应构造特征矩阵 | 第44页 |
| ·特征提取 | 第44页 |
| ·实验与分析 | 第44-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 5 基于改进循环谱密度特征的信号参数估计 | 第50-61页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·α稳定分布噪声 | 第50-51页 |
| ·算法改进 | 第51-55页 |
| ·改进的循环谱密度函数定义 | 第51-52页 |
| ·改进的循环谱密度函数的性质 | 第52-55页 |
| ·利用改进循环谱密度函数进行参数估计 | 第55-56页 |
| ·数字通信信号的改进循环谱密度函数 | 第55页 |
| ·信号载波频率特征的提取 | 第55-56页 |
| ·信号码元速率特征的提取 | 第56页 |
| ·实验及分析 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |