通信信号的参数估计与调制识别
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-13页 |
| 1.2.1 参数估计研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.2 调制识别研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要内容及章节安排 | 第13-16页 |
| 1.3.1 主要内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第14-16页 |
| 2 数字调制识别的基础理论 | 第16-25页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 基本的数字调制方式 | 第16-19页 |
| 2.2.1 幅移键控信号 | 第16-17页 |
| 2.2.2 频移键控信号 | 第17页 |
| 2.2.3 相移键控信号 | 第17-18页 |
| 2.2.4 正交幅度调制信号 | 第18-19页 |
| 2.3 小波变换 | 第19-20页 |
| 2.3.1 连续小波变换 | 第19-20页 |
| 2.3.2 离散小波变换 | 第20页 |
| 2.4 高阶累积量 | 第20-23页 |
| 2.5 神经网络分类器 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 参数估计 | 第25-43页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 载频估计 | 第25-32页 |
| 3.2.1 过零检测法 | 第25-26页 |
| 3.2.2 相位差分法 | 第26页 |
| 3.2.3 频域估计法 | 第26-27页 |
| 3.2.4 经典算法仿真结果分析 | 第27-28页 |
| 3.2.5 循环累积量算法 | 第28-32页 |
| 3.3 码元速率估计 | 第32-43页 |
| 3.3.1 过零检测法 | 第32-33页 |
| 3.3.2 频域估计法 | 第33页 |
| 3.3.3 经典算法的仿真性能比较 | 第33-34页 |
| 3.3.4 小波变换法 | 第34-36页 |
| 3.3.5 改进的小波变换法 | 第36-43页 |
| 4 基于高阶累积量和小波变换的调制识别 | 第43-61页 |
| 4.1 特征参数提取 | 第43-49页 |
| 4.2 神经网络分类器 | 第49-55页 |
| 4.2.1 神经网络结构 | 第49-53页 |
| 4.2.2 BP神经网络原理 | 第53-54页 |
| 4.2.3 MATLAB中BP神经网络的创建 | 第54-55页 |
| 4.3 仿真实验结果及分析 | 第55-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 5 结论及展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68页 |
| A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第68页 |
