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高阶数字信号调制识别与盲均衡算法研究

表目录第1-8页
图目录第8-10页
摘要第10-11页
ABSTRACT第11-13页
第一章 绪论第13-19页
   ·研究背景和意义第13页
   ·研究现状第13-16页
     ·调制识别研究现状第13-15页
     ·盲均衡研究现状第15-16页
   ·本文主要研究内容及思路第16-17页
   ·章节安排第17-19页
第二章 信号预处理第19-34页
   ·信号模型第19-20页
     ·数字调相信号(MPSK、OQPSK)第19页
     ·正交幅度调制信号(MQAM)第19-20页
   ·基于循环平稳性的符号速率精估计第20-26页
     ·信号的循环平稳性第20页
     ·基带脉冲序列的二次方谱第20-21页
     ·信号的二次方谱第21-22页
     ·MAC 谱第22-23页
     ·CZT 频谱细化第23-24页
     ·FFT-MAC-CZT 联合符号速率精确估计算法第24-25页
     ·FFT-MAC-CZT 联合符号速率估计算法性能测试第25-26页
   ·GARDNER 符号同步第26-33页
     ·Gardner 符号同步算法第26-27页
     ·插值滤波器第27-29页
     ·定时误差信号提取第29-30页
     ·环路滤波器第30页
     ·数控振荡器第30-31页
     ·Gardner 符号同步算法仿真实验第31-33页
   ·小结第33-34页
第三章 特征参数提取第34-46页
   ·基于循环平稳性的谱特征第34-36页
     ·信号四次方谱第34-35页
     ·OQPSK 信号识别第35页
     ·MPSK 信号类内识别第35-36页
   ·高阶累积量特征第36-41页
     ·平稳随机序列矩和累积量的定义第36-37页
     ·矩和累积量的转换关系及性质第37-38页
     ·符号同步后的MQAM 信号模型第38页
     ·MQAM 信号高阶累积量特征参数第38-39页
     ·载波频偏、相偏对高阶累积量特征参数影响第39-41页
   ·符号同步后的码元幅度特征第41-45页
     ·R 参数第41-42页
     ·码元幅度密度分布特征参数第42-45页
   ·小结第45-46页
第四章 分类器的设计第46-53页
   ·高阶数字信号调制识别信号处理流程框图第46-47页
   ·决策树分类器设计第47-48页
     ·决策树分类器的基本概念第47页
     ·决策树分类器应用于MPSK/OQPSK 识别第47-48页
     ·决策树分类器应用于MQAM 类内识别第48页
   ·基于径向基函数神经网络(RBFNN)分类器设计第48-52页
     ·径向基函数(RBF)神经网络的结构第49页
     ·径向基函数(RBF)神经网络分类器的工作原理第49页
     ·RBFNN 的训练第49-51页
     ·仿真实验与性能分析第51-52页
   ·小结第52-53页
第五章 盲均衡算法研究第53-72页
   ·盲均衡的基本概念第53页
   ·BUSSGANG 类盲均衡算法第53-59页
     ·Bussgang 类盲均衡算法原理框图第53-54页
     ·Bussgang 类盲均衡算法性能表征第54-55页
     ·几个经典Bussgang 类盲均衡算法第55-57页
     ·Bussgang 类盲均衡算法仿真实验与性能分析第57-59页
   ·联合载波同步盲均衡算法第59-64页
     ·过采样接收信号模型第59页
     ·一种新的前向型载波频偏估计算法第59-61页
     ·基于锁相环的面向判决载波恢复算法第61-62页
     ·联合载波同步盲均衡算法第62页
     ·仿真实验与性能分析第62-64页
   ·基于子空间信道盲辨识与盲均衡算法第64-71页
     ·过采样信号的循环平稳性第64-65页
     ·基于二阶循环平稳统计量的信道可辨识性第65-66页
     ·过采样信号的多信道表示第66-68页
     ·基于子空间的信道盲辨识与盲均衡第68-69页
     ·仿真实验与性能分析第69-71页
   ·小结第71-72页
第六章 实际系统实现与性能测试分析第72-79页
   ·实际系统的实现第72-76页
   ·实际采样信号的性能测试第76-78页
   ·小结第78-79页
结束语第79-81页
参考文献第81-84页
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作第84-85页
致谢第85页

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