| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第21-43页 |
| 1.1 频谱共享概述 | 第21-29页 |
| 1.1.1 频谱共享的背景与意义 | 第21-25页 |
| 1.1.2 信号识别在频谱共享中的应用 | 第25-27页 |
| 1.1.3 频谱共享中信号识别的挑战 | 第27-29页 |
| 1.2 面向频谱共享的信号识别研究现状 | 第29-37页 |
| 1.2.1 频谱感知技术研究 | 第31-33页 |
| 1.2.2 调制识别技术研究 | 第33-35页 |
| 1.2.3 发射机识别技术研究 | 第35-36页 |
| 1.2.4 研究不足 | 第36-37页 |
| 1.3 主要创新工作与章节安排 | 第37-43页 |
| 1.3.1 主要创新工作 | 第37-39页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第39-43页 |
| 2 信号识别系统频谱感知技术研究 | 第43-65页 |
| 2.1 引言 | 第43-45页 |
| 2.2 基于Kuiper检验的频谱感知方案 | 第45-50页 |
| 2.2.1 系统模型 | 第45-47页 |
| 2.2.2 Kuiper假设检验理论 | 第47-48页 |
| 2.2.3 频谱感知方案设计 | 第48-50页 |
| 2.3 非同步系统全双工频谱感知方案 | 第50-57页 |
| 2.3.1 系统模型 | 第50-52页 |
| 2.3.2 全双工频谱感知方案设计 | 第52-54页 |
| 2.3.3 非同步系统全双工频谱感知性能分析 | 第54-57页 |
| 2.4 仿真结果与分析 | 第57-64页 |
| 2.4.1 基于Kuiper检验的频谱感知算法性能 | 第57-61页 |
| 2.4.2 全双工频谱感知算法性能 | 第61-64页 |
| 2.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 3 高斯信道下信号识别系统调制识别技术研究 | 第65-93页 |
| 3.1 引言 | 第65-67页 |
| 3.2 非连续相位调制识别方案 | 第67-77页 |
| 3.2.1 系统模型 | 第67-68页 |
| 3.2.2 基于K-S检验的调制识别方案 | 第68-74页 |
| 3.2.3 基于折叠K-S检验的调制识别方案 | 第74-77页 |
| 3.3 连续相位调制识别方案 | 第77-83页 |
| 3.3.1 连续相位调制信号模型及状态表示 | 第77-80页 |
| 3.3.2 系统模型 | 第80页 |
| 3.3.3 基于隐式马尔科夫模型的调制识别方案 | 第80-83页 |
| 3.4 仿真结果与分析 | 第83-90页 |
| 3.4.1 非连续相位调制识别算法性能 | 第83-86页 |
| 3.4.2 连续相位调制识别算法性能 | 第86-90页 |
| 3.5 本章小结 | 第90-93页 |
| 4 衰落信道下信号识别系统调制识别技术研究 | 第93-119页 |
| 4.1 引言 | 第93-94页 |
| 4.2 单用户调制识别方案 | 第94-103页 |
| 4.2.1 系统模型 | 第94-97页 |
| 4.2.2 基于EM算法的单用户调制识别方案 | 第97-100页 |
| 4.2.3 EM算法的收敛性 | 第100-101页 |
| 4.2.4 基于四阶矩的初始化算法 | 第101-103页 |
| 4.3 克拉美罗界分析 | 第103-108页 |
| 4.3.1 PSK调制下未知参数的克拉美罗界 | 第103-106页 |
| 4.3.2 QAM调制下未知参数的克拉美罗界 | 第106-108页 |
| 4.4 多用户调制识别方案 | 第108-112页 |
| 4.4.1 系统模型 | 第108-110页 |
| 4.4.2 基于EM算法的多用户调制识别方案 | 第110-112页 |
| 4.5 仿真结果与分析 | 第112-117页 |
| 4.5.1 克拉美罗界分析 | 第113-114页 |
| 4.5.2 单用户调制识别算法性能 | 第114-115页 |
| 4.5.3 多用户调制识别算法性能 | 第115-117页 |
| 4.6 本章小结 | 第117-119页 |
| 5 信号识别系统发射机识别技术研究 | 第119-143页 |
| 5.1 引言 | 第119-120页 |
| 5.2 系统模型 | 第120-123页 |
| 5.2.1 单跳场景 | 第120-122页 |
| 5.2.2 多跳场景 | 第122-123页 |
| 5.3 自适应时频分析理论及分类器 | 第123-127页 |
| 5.3.1 希尔伯特-黄变换 | 第123-125页 |
| 5.3.2 支持向量机 | 第125-127页 |
| 5.4 基于自适应时频分析的发射机识别方案 | 第127-134页 |
| 5.4.1 基于能量熵与一阶、二阶矩的识别方案 | 第127-129页 |
| 5.4.2 基于相似性的识别方案 | 第129-130页 |
| 5.4.3 基于类可分离度的识别方案 | 第130-131页 |
| 5.4.4 复杂度分析 | 第131-133页 |
| 5.4.5 算法对比 | 第133-134页 |
| 5.5 仿真结果与分析 | 第134-141页 |
| 5.5.1 高斯信道下发射机识别算法性能 | 第134-140页 |
| 5.5.2 非高斯信道下发射机识别算法性能 | 第140-141页 |
| 5.6 本章小结 | 第141-143页 |
| 6 总结与展望 | 第143-147页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第143-144页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第144-147页 |
| 参考文献 | 第147-157页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文与其他成果 | 第157-163页 |
| 学位论文数据集 | 第163页 |