| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·研究内容与结构安排 | 第9-11页 |
| 第二章 CPM 信号表示及频域特性 | 第11-21页 |
| ·CPM 信号表示 | 第11-16页 |
| ·连续相位调制信号表示 | 第11-13页 |
| ·相位状态及轨迹 | 第13-16页 |
| ·调制参数与频谱特性的关系 | 第16页 |
| ·CPM 信号分解及循环平稳特性 | 第16-20页 |
| ·二进制 CPM 信号的 PAM 分解 | 第17-20页 |
| ·CPM 信号循环平稳性 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 载频、符号周期、调制指数盲估计 | 第21-47页 |
| ·调制参数联合盲估计算法 | 第21-26页 |
| ·算法理论基础与思路 | 第21-24页 |
| ·算法整体框架 | 第24-26页 |
| ·联合盲估计算法仿真及局限分析 | 第26-31页 |
| ·载频估计 | 第27-28页 |
| ·符号周期估计 | 第28-31页 |
| ·求取代价函数极值 | 第31页 |
| ·优化的载频估计算法 | 第31-33页 |
| ·优化的基于 CPM 信号瞬时频率二次方谱的符号周期估计算法 | 第33-41页 |
| ·基于二次方谱的符号周期估计算法简介 | 第33-34页 |
| ·符号周期估计算法流程 | 第34-36页 |
| ·符号周期估计算法仿真分析 | 第36-39页 |
| ·基于二次方谱的符号周期算法与原算法性能对比 | 第39-41页 |
| ·优化后参数盲估计算法整体性能分析 | 第41-45页 |
| ·相关长度对盲估计性能的影响 | 第41-42页 |
| ·调制阶数对盲估计性能的影响 | 第42-43页 |
| ·数据量大小对盲估计性能的影响 | 第43-44页 |
| ·调制指数对盲估计性能的影响 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于环形统计量和近似熵的调制识别算法 | 第47-59页 |
| ·近似熵 | 第47-49页 |
| ·近似熵概念 | 第47-48页 |
| ·相关参数选择 | 第48页 |
| ·便捷算法 | 第48-49页 |
| ·环形统计量介绍 | 第49-50页 |
| ·支持向量机实现框架 | 第50-54页 |
| ·认识支持向量机 | 第50-53页 |
| ·SVM 识别流程 | 第53-54页 |
| ·算法仿真结果分析 | 第54-57页 |
| ·各类调制阶数和脉冲类型分类特征 | 第54-55页 |
| ·分类方法选取对识别性能影响 | 第55-56页 |
| ·识别算法抗噪性分析 | 第56页 |
| ·调制指数误差对算法的影响 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·本文工作回顾 | 第59页 |
| ·未来工作展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |