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短波信道下跳频信号的检测与参数估计

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第13-21页
    1.1 研究背景第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-19页
        1.2.1 跳频信号的非盲检测算法研究现状第14-15页
        1.2.2 跳频信号的盲检测算法研究现状第15-16页
        1.2.3 跳频信号的参数估计算法研究现状第16-19页
    1.3 本文的结构和主要内容第19-21页
第二章 短波信道下跳频信号的非盲检测算法第21-35页
    2.1 跳频信号的数学模型第21-22页
    2.2 短波信道下跳频信号的非盲检测模型第22页
    2.3 接收信号的预处理第22-26页
        2.3.1 主分量分析(PCA)第23-24页
        2.3.2 主分量分析的作用第24页
        2.3.3 信道化接收机第24-26页
    2.4 基于能量特征函数的跳频信号检测第26-28页
    2.5 性能分析与数据测试第28-34页
        2.5.1 性能分析第28-30页
        2.5.2 虚警概率和检测概率第30页
        2.5.3 数据测试第30-31页
        2.5.4 实验仿真第31-34页
    2.6 本章小结第34-35页
第三章 短波信道下跳频信号的盲检测第35-47页
    3.1 跳频信号的二元盲检测模型第35-36页
    3.2 基于自相关域检测跳频信号第36-41页
        3.2.1 自相关法检测步骤第36页
        3.2.2 接收信号经过自相关处理后的输出分析第36-38页
        3.2.3 检测统计量的构造及性能分析第38-40页
        3.2.4 确定门限以及检测概率第40-41页
    3.3 短波信道下的多元盲检测模型第41页
    3.4 利用主分量分析方法去除突发干扰第41-42页
    3.5 实验分析与结果第42-45页
        3.5.1 二元检测条件下自相关函数的差异第42-43页
        3.5.2 突发信号对于自相关法的干扰第43-44页
        3.5.3 性能分析第44-45页
    3.6 本章小结第45-47页
第四章 短波信道下跳频信号的参数估计第47-71页
    4.1 时频分析的理论基础第47-50页
        4.1.1 希尔伯特变换第47页
        4.1.2 信号的解析表示第47-48页
        4.1.3 信号的时频分辨率第48-49页
        4.1.4 时频不相容原理第49-50页
    4.2 线性时频分析第50-55页
        4.2.1 线性时频分析第50-51页
        4.2.2 STFT的局限第51页
        4.2.3 短时傅里叶变换针对跳频信号的处理第51-53页
        4.2.4 Gabor展开与Gabor变换第53-54页
        4.2.5 小波变换及其多分辨分析能力第54-55页
    4.3 非线性时频分析第55-58页
        4.3.1 Wigner-Ville分布第56页
        4.3.2 Wigner-Ville分布的交叉项问题第56-57页
        4.3.3 抑制Wigner-Ville分布的交叉项问题第57-58页
    4.4 新的时频分析方法—希尔伯特-黄变换(HHT)第58-63页
        4.4.1 经验模态分解第58-60页
        4.4.2 模态混叠问题第60-61页
        4.4.3 希尔伯特谱第61-62页
        4.4.4 模态混叠对于希尔伯特谱影响第62页
        4.4.5 EEMD抑制模态混叠第62-63页
    4.5 独立分量分析抑制模态混叠第63-66页
        4.5.1 独立分量分析(ICA)原理第63-65页
        4.5.2 EEMD对于短波信道下的模态混叠抑制的不足第65页
        4.5.3 利用独立分量分析(ICA)原理抑制模态混叠第65-66页
    4.6 基于独立分量分析与希尔伯特黄变换的跳频信号参数估计第66页
    4.7 仿真实验及结果分析第66-68页
    4.8 本章小结第68-71页
第五章 总结与展望第71-73页
    一 全文总结第71页
    二 研究展望第71-73页
致谢第73-75页
参考文献第75-79页
作者简历第79页

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