基于PCMA的卫星通信盲解调关键技术的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 成对载波复用技术的原理及其应用 | 第10-13页 |
| 1.1.1 成对载波复用技术的原理及其应用 | 第10-11页 |
| 1.1.2 PCMA单通道盲分离的难点 | 第11-13页 |
| 1.2 单通道盲分离的文献综述 | 第13-16页 |
| 1.2.1 单通道盲分离的可分离性 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内外的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要工作及章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 PCMA信号的识别 | 第17-26页 |
| 2.1 PCMA信号的辨识 | 第17-21页 |
| 2.1.1 累积量的相关知识 | 第17-18页 |
| 2.1.2 基于累积量统计特征的单-混信号识别 | 第18-21页 |
| 2.2 混合信号的调制类型识别 | 第21-22页 |
| 2.3 混合信号的带宽估计 | 第22-26页 |
| 第三章 PCMA信号的参数估计 | 第26-42页 |
| 3.1 混合信号的码速率估计 | 第26-30页 |
| 3.1.1 循环自相关函数的码速率估计法 | 第26-28页 |
| 3.1.2 混合信号码速率估计仿真 | 第28-30页 |
| 3.2 载波频率估计 | 第30-36页 |
| 3.2.1 单调制信号的载波频率估计 | 第30-33页 |
| 3.2.2 混合信号的载波频率估计 | 第33-36页 |
| 3.3 相移估计 | 第36-39页 |
| 3.3.1 单调制信号的初相估计 | 第36-37页 |
| 3.3.2 PCMA混合信号的初相估计 | 第37-39页 |
| 3.4 PCMA信号的时延估计 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 PCMA信号的盲分离 | 第42-64页 |
| 4.1 基于ICA的盲分离算法 | 第42-51页 |
| 4.1.1 盲源分离介绍 | 第42-47页 |
| 4.1.2 PCMA信号单通道到多通道的转化 | 第47-48页 |
| 4.1.3 ICA算法分离PCMA混合信号仿真 | 第48-51页 |
| 4.2 基于粒子滤波的PCMA混合信号盲分离 | 第51-62页 |
| 4.2.1 粒子滤波基本原理 | 第51-58页 |
| 4.2.2 粒子滤波在单通道盲分离中的应用 | 第58-61页 |
| 4.2.3 PCMA信号分离的粒子滤波仿真 | 第61-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 论文总结 | 第64页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
