| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本论文主要章节安排 | 第17-18页 |
| 第二章 Alpha稳定分布理论和广义二阶循环谱 | 第18-26页 |
| 2.1 Alpha稳定分布相关理论 | 第18-21页 |
| 2.1.1 Alpha稳定分布定义 | 第18-20页 |
| 2.1.2 Alpha稳定的性质 | 第20-21页 |
| 2.2 广义二阶循环谱 | 第21-22页 |
| 2.3 图域数字信号处理(DSPG)理论 | 第22-24页 |
| 2.4 自动调制分类算法总体方案设计 | 第24-25页 |
| 2.5 本章节总结分析 | 第25-26页 |
| 第三章 基于广义二阶循环谱的图域模型建立 | 第26-32页 |
| 3.1 广义二阶循环谱估计算法的实现 | 第26-29页 |
| 3.2 通信信号的图域映射与转换方法研究 | 第29-31页 |
| 3.2.1 通信信号的图域映射与转换方法步骤 | 第29-30页 |
| 3.2.2 基于广义二阶循环谱的图域映射方法 | 第30-31页 |
| 3.3 本章节总结分析 | 第31-32页 |
| 第四章 基于KL散度的图域特征自动提取与分类 | 第32-39页 |
| 4.1 KL散度相关理论研究 | 第32-33页 |
| 4.2 基于KL散度的AMCG特征自动构建算法 | 第33-37页 |
| 4.3 图域分类器的设计 | 第37-38页 |
| 4.4 本章节总结分析 | 第38-39页 |
| 第五章 通信信号图域调制识别仿真验证及性能分析 | 第39-67页 |
| 5.1 基于广义二阶循环谱的通信信号图域调制识别仿真验证 | 第39-45页 |
| 5.1.1 已存在的基于循环平稳理论的数字信号识别方法 | 第40页 |
| 5.1.2 基于广义二阶循环谱的通信信号图域调制分类算法性能 | 第40-45页 |
| 5.2 不同特征数目的信号正确识别率对比 | 第45-48页 |
| 5.2.1 Alpha稳定分布噪声下不同特征数目对识别效果的影响 | 第45-46页 |
| 5.2.2 高斯噪声下不同特征数目对识别效果的影响 | 第46-48页 |
| 5.3 采样点数、频偏和定时误差对提出的识别算法的影响 | 第48-64页 |
| 5.3.1 采样点数对提出算法的影响 | 第48-50页 |
| 5.3.2 频偏对提出算法的影响 | 第50-58页 |
| 5.3.3 定时误差对提出算法的影响 | 第58-64页 |
| 5.4 数字信号调制识别算法的时间复杂度分析 | 第64-66页 |
| 5.5 本章节总结分析 | 第66-67页 |
| 第六章 总结和展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第74页 |
