通信信号调制方式自动识别
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10页 |
| ·研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的主要工作及结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 基于时域分析的调制识别方法 | 第14-20页 |
| ·信号模式 | 第14-15页 |
| ·几种有效的时域特征参量 | 第15-17页 |
| ·基于时域特征的调制识别 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于信号谱线特征的调制识别方法 | 第20-32页 |
| ·常见数字调制信号的谱线特征 | 第20-28页 |
| ·线性相位调制 | 第20-25页 |
| ·幅度相位调制 | 第25-26页 |
| ·频率调制 | 第26-28页 |
| ·改进的离散谱线特征参量 | 第28-29页 |
| ·基于离散谱线特征参量的调制识别 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于高阶累积量的调制识别方法 | 第32-40页 |
| ·信号模型 | 第32页 |
| ·高阶累积量 | 第32-35页 |
| ·基于高阶累积量的特征参量 | 第35-37页 |
| ·基于4阶累积量不变量特征的MPSK信号特征 | 第35页 |
| ·基于高阶累积量的幅相调制信号识别 | 第35-37页 |
| ·基于高阶累积量的仿真分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 调制方式分类器设计 | 第40-47页 |
| ·基于支持向量机的分类器 | 第40-44页 |
| ·经验风险最小化原则与结构风险最小化原则 | 第40-41页 |
| ·SVM最优分类面 | 第41-44页 |
| ·基于SVM的多分类别分类方法 | 第44页 |
| ·基于SVM的调制识别 | 第44-45页 |
| ·基于SVM调制识别的步骤 | 第44-45页 |
| ·实验仿真 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 个人简历 | 第57页 |
