| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 数字信号调制方式识别的意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 统计模式识别方法研究难点 | 第12-13页 |
| 1.4 研究的基本思想和章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 数字信号调制理论及识别算法理论 | 第15-20页 |
| 2.1 数字信号调制理论 | 第15-17页 |
| 2.1.1 二进制数字调制方式 | 第15-16页 |
| 2.1.2 多进制数字调制方式 | 第16-17页 |
| 2.2 识别算法理论 | 第17-19页 |
| 2.2.1 最小距离分类算法 | 第18页 |
| 2.2.2 模糊匹配分类算法 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 参数估计与特征提取 | 第20-43页 |
| 3.1 特征参数提取与估计 | 第20-37页 |
| 3.1.1 零中心归一化瞬时幅度谱密度最大值 | 第20-21页 |
| 3.1.2 小波变换系数方差 | 第21-26页 |
| 3.1.3 小波变换系数幅度直方图和相位差直方图 | 第26-28页 |
| 3.1.4 归一化瞬时频率直方图 | 第28-30页 |
| 3.1.5 四阶累积量比值 | 第30-32页 |
| 3.1.6 包络直方图 | 第32-34页 |
| 3.1.7 零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量的标准偏差 | 第34-35页 |
| 3.1.8 非起始点幅度矩 | 第35-37页 |
| 3.2 通信信号先验参数估计 | 第37-41页 |
| 3.2.1 载波频率估计 | 第37-39页 |
| 3.2.2 码元周期估计 | 第39-40页 |
| 3.2.3 信噪比估计 | 第40-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 识别算法仿真与分析 | 第43-52页 |
| 4.1 识别算法流程分析 | 第43-45页 |
| 4.2 算法仿真与性能分析 | 第45-51页 |
| 4.2.1 MASK、MQAM 和MFSK 、MPSK 信号类间识别 | 第45-46页 |
| 4.2.2 MASK 和MQAM 信号类间识别 | 第46-47页 |
| 4.2.3 MQAM 信号类内识别 | 第47页 |
| 4.2.4 MASK 信号类内识别 | 第47-48页 |
| 4.2.5 MFSK 和MPSK 信号类间识别 | 第48-49页 |
| 4.2.6 MFSK 信号类内识别 | 第49页 |
| 4.2.7 MPSK 信号类内识别 | 第49-50页 |
| 4.2.8 系统整体识别效果 | 第50-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第52-53页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第59页 |