| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 研究意义 | 第11页 |
| 1.4 论文主要内容和组织结构 | 第11-13页 |
| 1.4.1 主要内容 | 第11-12页 |
| 1.4.2 组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 高效调制解调及SVM算法原理 | 第13-29页 |
| 2.1 EBPSK调制 | 第13-15页 |
| 2.1.1 EBPSK调制原理 | 第13页 |
| 2.1.2 EBPSK调制参数及频谱分析 | 第13-15页 |
| 2.2 MPPSK调制 | 第15-20页 |
| 2.2.1 MPPSK统一表达式 | 第15-16页 |
| 2.2.2 MPPSK信号频谱特性 | 第16-20页 |
| 2.3 冲击滤波器 | 第20-21页 |
| 2.3.1 冲击滤波器原理 | 第20页 |
| 2.3.2 冲击滤波器特性 | 第20-21页 |
| 2.4 SVM算法 | 第21-24页 |
| 2.4.1 SVM算法原理 | 第21-23页 |
| 2.4.2 SVM特征向量 | 第23-24页 |
| 2.5 基于SVM判决的EBPSK信号检测 | 第24-27页 |
| 2.5.1 门限检测 | 第24-25页 |
| 2.5.2 SVM非线性检测 | 第25页 |
| 2.5.3 系统仿真 | 第25-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于SVM多分类判决的MPPSK信号检测 | 第29-51页 |
| 3.1 已有的MPPSK信号检测方法 | 第29-32页 |
| 3.1.1 传统的锁相环检测 | 第29页 |
| 3.1.2 基于自适应门限的幅度积分检测 | 第29-30页 |
| 3.1.3 相干解调 | 第30-31页 |
| 3.1.4 BP神经网络检测 | 第31-32页 |
| 3.2 联合检测判决方案 | 第32-35页 |
| 3.2.1 模板生成 | 第33-34页 |
| 3.2.2 相关系数 | 第34页 |
| 3.2.3 相关系数门限 | 第34-35页 |
| 3.3 SVM多分类判决方案 | 第35-46页 |
| 3.3.1 SVM多分类算法 | 第35-38页 |
| 3.3.2 SVM复杂度 | 第38-39页 |
| 3.3.3 类二分法SVM | 第39-41页 |
| 3.3.4 特征提取算法 | 第41-44页 |
| 3.3.5 SVM参数选择 | 第44-46页 |
| 3.4 LDPC码在SVM多分类判决MPPSK系统中的应用 | 第46-48页 |
| 3.4.1 LDPC码 | 第46页 |
| 3.4.2 LDPC译码 | 第46-47页 |
| 3.4.3 基于SVM信号检测的LDPC编解码 | 第47-48页 |
| 3.5 仿真性能分析 | 第48-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于LIBSVM的MPPSK解调器及高阶系统研究 | 第51-63页 |
| 4.1 LIBSVM软件包 | 第51-54页 |
| 4.1.1 LIBSVM模型 | 第51-53页 |
| 4.1.2 基于LIBSVM的MPPSK信号检测 | 第53-54页 |
| 4.2 MPPSK带通滤波系统 | 第54-58页 |
| 4.2.1 下边界频率选取 | 第54-55页 |
| 4.2.2 上边界频率选取 | 第55-57页 |
| 4.2.3 仿真性能对比 | 第57-58页 |
| 4.3 高阶MPPSK系统 | 第58-62页 |
| 4.3.1 SVM高阶检测 | 第58-59页 |
| 4.3.2 调制矩阵法 | 第59-60页 |
| 4.3.3 性能仿真 | 第60-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 全文总结 | 第63页 |
| 5.2 研究展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 作者简介 | 第71页 |