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通信辐射源个体识别与参数估计

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第1章 绪论第13-23页
   ·研究的背景与意义第13-15页
   ·研究现状第15-19页
   ·论文主要工作第19-23页
第2章 通信信号参数估计和调制样式识别第23-58页
   ·引言第23页
   ·载波信号瞬时频率的概率密度函数第23-38页
     ·瞬时频率的概率密度函数第24-30页
     ·瞬时频率概率密度函数的假设检验方法第30-31页
     ·计算机仿真实验第31-34页
     ·FSK信号瞬时频率的概率密度函数第34-35页
     ·瞬时频率的估计算法第35-38页
   ·基于统计矩的信噪比估计第38-43页
     ·基于统计矩的信噪比估计第38-41页
     ·仿真与性能分析第41-43页
   ·基于高阶统计量的调制类型识别第43-50页
     ·特征参数第43-45页
     ·识别方法第45-48页
     ·仿真结果第48-50页
   ·基于瞬时频率和瞬时相位概率密度函数的调制识别方法第50-56页
     ·三角矩的基本概念及公式第50-52页
     ·特征参数的选取及算法的实现步骤第52-53页
     ·实验结果第53-56页
   ·本章小结第56-58页
第3章 电台暂态特征分析第58-94页
   ·引言第58-59页
   ·暂态信号检测方法第59-63页
     ·高速信号采集系统第59-60页
     ·基于瞬时相位方差的起始检测方法第60-61页
     ·基于递归图的起始检测方法第61-63页
   ·基于积分包络的特征提取方法第63-77页
     ·积分包络特征分析第63-68页
     ·暂态信号的积分包络波形第68-70页
     ·基于PCA的特征提取第70-74页
     ·矩阵特征值及特征向量的计算第74页
     ·电台识别第74-77页
   ·小波变换特征提取方法第77-81页
     ·基于小波变换的特征提取第77-78页
     ·特征选择第78-80页
     ·实验结果分析第80-81页
   ·基于时频分析的特征提取方法第81-92页
     ·短时傅里叶变换第81-82页
     ·Wigner-Ville分布第82-84页
     ·基于分类的自适应时频分布第84页
     ·模糊函数第84-85页
     ·基于分类的自适应时频分布用于信号特征提取第85-89页
     ·实验分析第89-92页
   ·本章小结第92-94页
第4章 电台稳态特征分析第94-113页
   ·引言第94-95页
   ·基于瞬时频率细微特征分析的FSK信号个体识别第95-102页
     ·FSK信号瞬时频率的测量与分析第95-97页
     ·FSK信号瞬时频率的细微特征第97-98页
     ·特征参数的选取第98-100页
     ·实验结果分析第100-102页
   ·基于分类的分数阶FOURIER变换第102-112页
     ·分数阶傅里叶变换(FrFT)第102-103页
     ·基于FrFT的信号分类方法第103-105页
     ·FrFT阶数与距离测度的联合优化第105-107页
     ·计算机仿真及分析第107-110页
     ·电台个体实验分析第110-112页
   ·本章小结第112-113页
第5章 个体识别在网台分选中的应用第113-128页
   ·引言第113-114页
   ·跳频组网方式第114-117页
     ·异步跳频网台信号的分选第114-116页
     ·同步跳频网台信号的分选第116-117页
   ·跳频网台的细微特征分析第117-123页
     ·锁相环频率合成器相位噪声分析第118-119页
     ·直接数字频率合成器相位噪声分析第119-121页
     ·外部电路对相位噪声的影响第121-123页
   ·跳频网台的识别第123-127页
     ·跳变信号的检测方法第123-125页
     ·网台信号的特征提取第125-127页
     ·识别结果第127页
   ·本章小结第127-128页
结论第128-131页
参考文献第131-145页
攻读博士学位期间发表的论文第145-146页
致谢第146页

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