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 |