| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 欺骗干扰研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 特征提取技术研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文工作及章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 射频非线性特性分析 | 第17-30页 |
| 2.1 功率放大器的非线性特性 | 第18-21页 |
| 2.1.1 谐波失真 | 第19页 |
| 2.1.2 互调失真 | 第19-21页 |
| 2.1.3 AM/AM和AM/PM特性 | 第21页 |
| 2.2 功率放大器的线性指标 | 第21-24页 |
| 2.2.1 1dB压缩点 | 第21-22页 |
| 2.2.2 三阶截断点 | 第22页 |
| 2.2.3 临信道功率比 | 第22-23页 |
| 2.2.4 峰均功率比 | 第23-24页 |
| 2.3 仿真分析 | 第24-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于多信号特征决策融合的欺骗干扰识别 | 第30-54页 |
| 3.1 基于时频Renyi熵的特征提取 | 第30-35页 |
| 3.1.1 短时傅里叶变换的时频分析 | 第30-31页 |
| 3.1.2 Wigner-Vile分布的时频分布 | 第31-34页 |
| 3.1.3 时频R(?)nyi熵 | 第34-35页 |
| 3.2 基于小波奇异分解的特征提取 | 第35-37页 |
| 3.2.1 小波多分辨分析 | 第35页 |
| 3.2.2 奇异值分解 | 第35-37页 |
| 3.3 基于双谱分析的特征提取 | 第37-40页 |
| 3.3.1 双谱的定义及性质 | 第37-39页 |
| 3.3.2 双谱的估计 | 第39-40页 |
| 3.4 支持向量机分类理论 | 第40-44页 |
| 3.4.1 支持向量机基本原理 | 第40-44页 |
| 3.4.2 多类支持向量机分类法 | 第44页 |
| 3.5 信号特征决策融合 | 第44-45页 |
| 3.6 仿真分析 | 第45-53页 |
| 3.6.1 基于信号分析的特征提取 | 第46-51页 |
| 3.6.2 欺骗干扰的分类识别 | 第51-53页 |
| 3.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 基于非线性建模的欺骗干扰识别 | 第54-70页 |
| 4.1 无记忆模型 | 第54-56页 |
| 4.1.1 Saleh功放模型 | 第55-56页 |
| 4.1.2 幂级数模型 | 第56页 |
| 4.2 有记忆模型 | 第56-61页 |
| 4.2.1 Volterra级数模型 | 第57-58页 |
| 4.2.2 Hammerstein模型 | 第58-60页 |
| 4.2.3 记忆多项式模型 | 第60-61页 |
| 4.2.4 功放模型的选择及有限性 | 第61页 |
| 4.3 欺骗干扰检测识别算法 | 第61-64页 |
| 4.3.1 基于模型的欺骗干扰似然比检测 | 第62-63页 |
| 4.3.2 基于模型的欺骗干扰Neyman-Pearson检测 | 第63-64页 |
| 4.4 仿真分析 | 第64-69页 |
| 4.4.1 模型选择及参数提取 | 第64-67页 |
| 4.4.2 欺骗干扰检测识别 | 第67-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录 | 第77页 |