软件无线电中调制信号识别方法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·调制识别技术研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| ·调制识别技术的研究进展 | 第11-15页 |
| ·统计模式识别调制分类方法 | 第11-13页 |
| ·最大似然假设检验方法 | 第13-15页 |
| ·本文主要研究内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 软件无线电理论 | 第17-38页 |
| ·软件无线电的结构框架 | 第18-19页 |
| ·软件无线电的关键技术 | 第19-22页 |
| ·宽带/多频段天线 | 第20页 |
| ·射频处理部分 | 第20页 |
| ·A/D、D/A转换部分 | 第20-21页 |
| ·数字信号处理部分 | 第21-22页 |
| ·总线 | 第22页 |
| ·基本数字化理论 | 第22-29页 |
| ·采样理论 | 第22-24页 |
| ·数字上变频 | 第24-26页 |
| ·信号调制解调算法 | 第26-29页 |
| ·调制算法 | 第26-27页 |
| ·解调算法 | 第27-29页 |
| ·软件无线电数字信号正交变换理论 | 第29-37页 |
| ·实信号的正交分解 | 第29-31页 |
| ·窄带信号的正交分解 | 第31-33页 |
| ·数字混频正交变换 | 第33-34页 |
| ·基于多相滤波的数字正交变换 | 第34-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第三章 调制方式及其特征 | 第38-53页 |
| ·模拟调制方式及其特征 | 第38-43页 |
| ·双边带调幅(AM) | 第38-39页 |
| ·抑制载波双边带调幅(DSB) | 第39-40页 |
| ·单边带调制(SSB) | 第40-41页 |
| ·相位调制(PM) | 第41-42页 |
| ·频率调制(FM) | 第42-43页 |
| ·数字调制方式及其特征 | 第43-50页 |
| ·二进制振幅键控(2ASK) | 第43-44页 |
| ·多进制幅度键控(MASK) | 第44-46页 |
| ·二进制频移键控(2FSK) | 第46-47页 |
| ·多进制数字频率调制(MFSK) | 第47-48页 |
| ·二进制相移键控(2PSK) | 第48-49页 |
| ·多进制数字相位调制(MPSK) | 第49-50页 |
| ·调制信号瞬时参数的提取 | 第50-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于高阶累积量的数字调制识别 | 第53-70页 |
| ·高阶矩和高阶累积量的理论基础 | 第53-58页 |
| ·高阶矩和高阶累积量的定义 | 第53-56页 |
| ·随机变量的高阶矩和高阶累积量 | 第53-54页 |
| ·随机向量的高阶矩和高阶累积量 | 第54-55页 |
| ·随机过程的高阶矩和高阶累积量 | 第55-56页 |
| ·高阶矩和高阶累积量的性质 | 第56-58页 |
| ·高阶矩和高阶累积量的转换关系 | 第56-57页 |
| ·高阶矩和高阶累积量的性质 | 第57-58页 |
| ·基于高阶累积量的数字调制识别算法 | 第58-68页 |
| ·各基带数字调制信号的高阶累积量及识别参数 | 第59-64页 |
| ·基于6阶累积量的MASK信号调制识别算法 | 第59-60页 |
| ·基于4阶累积量的MPSK信号调制识别算法 | 第60-62页 |
| ·基于4阶累积量的MFSK信号调制识别算法 | 第62-64页 |
| ·识别算法及流程图 | 第64-66页 |
| ·计算机仿真及结果分析 | 第66-68页 |
| ·小结 | 第68-70页 |
| 第五章 数字调制信号的神经网络识别算法 | 第70-81页 |
| ·人工神经网络概述 | 第71-72页 |
| ·反向传播学习算法 | 第72-74页 |
| ·神经网络在数字调制识别中的应用 | 第74-80页 |
| ·仿真实验设计 | 第75-76页 |
| ·BP网络训练过程 | 第76-77页 |
| ·实验结果分析 | 第77-80页 |
| ·小结 | 第80-81页 |
| 第六章 结论与展望 | 第81-83页 |
| ·论文所做的主要工作 | 第81-82页 |
| ·今后进一步研究的方向 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 在读期间发表论文 | 第89页 |
