| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 论文研究意义及应用背景 | 第10-15页 |
| 1.2 信号检测识别特征的研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 常用通信信号检测识别特征 | 第18-20页 |
| 1.3.1 调制检测识别的似然比特征 | 第18-19页 |
| 1.3.2 用于调制识别的统计特征量 | 第19-20页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第20-21页 |
| 1.5 本文的结构安排 | 第21-22页 |
| 第2章 常用通信信号的二阶统计特征稀疏性分析 | 第22-48页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 单载波与多载波信号调制模型 | 第22-27页 |
| 2.2.1 常用单载波信号调制模型 | 第22-25页 |
| 2.2.2 常用多载波信号调制模型 | 第25-27页 |
| 2.3 压缩感知与信号稀疏性 | 第27-30页 |
| 2.3.1 最小l1范数法 | 第28-29页 |
| 2.3.2 贪婪类算法 | 第29-30页 |
| 2.3.3 迭代阈值算法 | 第30页 |
| 2.4 通信信号的循环特征 | 第30-34页 |
| 2.4.1 自相关函数与自相关矩阵 | 第30-32页 |
| 2.4.2 循环自相关函数 | 第32页 |
| 2.4.3 通信信号的谱相关密度函数 | 第32-34页 |
| 2.5 单载波MASK/MPSK/MFSK/MQAM信号的循环平稳性分析 | 第34-41页 |
| 2.6 多载波OFDM信号的循环平稳性分析 | 第41-46页 |
| 2.7 本章小节 | 第46-48页 |
| 第3章 压缩观测信号的特征提取分析 | 第48-60页 |
| 3.1 引言 | 第48-49页 |
| 3.2 基于循环自相关稀疏性的特征重构方法 | 第49-51页 |
| 3.3 基于循环谱稀疏性的特征重构方法 | 第51-52页 |
| 3.4 针对OFDM信号自相关结构性质的特征重构方法 | 第52-54页 |
| 3.5 仿真实验与分析 | 第54-58页 |
| 3.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 第4章 低信噪比下基于压缩域预处理的特征提取 | 第60-70页 |
| 4.1 引言 | 第60页 |
| 4.2 问题背景 | 第60-61页 |
| 4.3 算法描述 | 第61-64页 |
| 4.4 仿真实验及分析 | 第64-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第78页 |