基于循环平稳理论的数字调制信号识别研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·基于决策理论的识别方法 | 第12-13页 |
| ·基于统计特征的识别方法 | 第13-16页 |
| ·本文主要工作 | 第16页 |
| ·论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 数字调制理论与循环平稳理论 | 第18-29页 |
| ·数字调制理论 | 第18-21页 |
| ·M进制相移键控MPSK | 第19页 |
| ·M进制幅度键控MASK | 第19-20页 |
| ·M进制频移键控MFSK | 第20页 |
| ·正交幅度调制QAM | 第20-21页 |
| ·循环平稳理论 | 第21-22页 |
| ·循环谱相关的估计 | 第22-23页 |
| ·FFT累加算法(FAM) | 第22页 |
| ·平滑估计方法 | 第22-23页 |
| ·数字调制信号的循环谱 | 第23-28页 |
| ·PAM信号循环谱 | 第23-24页 |
| ·MFSK信号循环谱 | 第24页 |
| ·MASK信号循环谱 | 第24-26页 |
| ·MPSK信号循环谱 | 第26-27页 |
| ·数字调制信号循环谱对比 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于特征提取的调制识别 | 第29-35页 |
| ·基于瞬变信息的特征参数提取 | 第29-30页 |
| ·基于缓变信息的特征参数提取 | 第30页 |
| ·信号的归一化特征分解 | 第30页 |
| ·时频域的特征参数 | 第30-32页 |
| ·小波变换 | 第31页 |
| ·循环谱相关 | 第31-32页 |
| ·经验模式分解(EMD) | 第32页 |
| ·调制识别分类器 | 第32-33页 |
| ·基于统计特征的识别算法流程 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于信号谱线特征的调制识别 | 第35-43页 |
| ·数字调制信号的谱线特性 | 第35-38页 |
| ·频率调制信号 | 第36页 |
| ·相位调制信号 | 第36-37页 |
| ·脉冲幅度调制信号 | 第37页 |
| ·谱线特征仿真结果 | 第37-38页 |
| ·基于AR模型提取谱线特征与仿真结果 | 第38-41页 |
| ·基于谱线特征的调制识别算法 | 第41页 |
| ·调制识别算法仿真分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于LPTV模型的调制识别 | 第43-50页 |
| ·循环平稳信号的参数模型 | 第43-45页 |
| ·线性周期时变参数模型 | 第43-44页 |
| ·谐波级数与LPTV模型 | 第44-45页 |
| ·通信信号LPTV模型构建 | 第45-48页 |
| ·基于LPTV模型的调制信号识别 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·论文总结 | 第50页 |
| ·进一步的研究工作 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第57页 |
| 附录B 攻读学位期间所获奖项 | 第57页 |
