| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·发展概况和研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文主要研究内容 | 第11-14页 |
| 第二章 常规单载波制式识别算法 | 第14-30页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·常用调制信号产生与特征 | 第14-19页 |
| ·模拟信号调制 | 第14-15页 |
| ·数字信号调制 | 第15-19页 |
| ·信号判决参量 | 第19-24页 |
| ·信号的特征参数 | 第19-21页 |
| ·信号的高阶累积量 | 第21-24页 |
| ·常用单载波信号制式识别 | 第24-28页 |
| ·算法实现环境 | 第24页 |
| ·识别算法流程 | 第24-25页 |
| ·算法测试结果 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于频偏稳健的调制制式盲检测 | 第30-38页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·频偏对信号高阶累积量的影响 | 第30-31页 |
| ·改进型调制识别算法 | 第31-34页 |
| ·算法仿真及分析 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 多载波信号与单载波信号的识别 | 第38-50页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·OFDM 基本原理 | 第38-41页 |
| ·信号的小波多层分解 | 第41-42页 |
| ·支撑矢量机调制识别器原理 | 第42-46页 |
| ·支撑矢量机原理 | 第42-45页 |
| ·基于支撑矢量机的调制分类器 | 第45-46页 |
| ·联合小波分类特征和高阶累积量特征的SVM 调制识别算法 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 多载波信号子载波制式识别 | 第50-60页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·OFDM 信号时域参数盲检测 | 第50-54页 |
| ·参数盲检测算法 | 第50-53页 |
| ·算法仿真及分析 | 第53-54页 |
| ·OFDM 信号子信道制式识别 | 第54-58页 |
| ·系统模型 | 第55-56页 |
| ·基于高阶累积量的OFDM 信号子信道调制方式盲检测算法 | 第56-57页 |
| ·算法仿真及分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 结束语 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 研究工作及成果 | 第66页 |
| 发表论文情况 | 第66页 |