| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14页 |
| 1.2 无人机信道建模的研究进展 | 第14-16页 |
| 1.3 基于Alpha稳定分布理论的调制识别技术的研究进展 | 第16-17页 |
| 1.4 本文主要的研究内容和组织安排 | 第17-20页 |
| 第二章 Alpha稳定分布的基础理论 | 第20-38页 |
| 2.1 Alpha稳定分布的基本概念与性质 | 第20-24页 |
| 2.1.1 Alpha稳定分布的定义 | 第20-22页 |
| 2.1.2 多变量Alpha稳定分布与复Alpha稳定分布 | 第22-23页 |
| 2.1.3 Alpha稳定分布的基本性质 | 第23-24页 |
| 2.2 Alpha稳定分布的统计量 | 第24-29页 |
| 2.2.1 单个Alpha稳定分布随机变量的统计量 | 第24-27页 |
| 2.2.2 共变与分数低阶协方差 | 第27-29页 |
| 2.3 Alpha稳定分布的参数估计 | 第29-31页 |
| 2.3.1 基于样本分位数的参数估计方法 | 第29-30页 |
| 2.3.2 对数法 | 第30-31页 |
| 2.4 Alpha稳定分布随机变量的生成方法 | 第31-34页 |
| 2.4.1 Alpha稳定分布的参数系 | 第31-33页 |
| 2.4.2 基于Zolotarev定理的Alpha稳定分布序列的产生步骤 | 第33页 |
| 2.4.3 低复杂度的Alpha稳定分布序列的产生方法 | 第33-34页 |
| 2.5 仿真实验与分析 | 第34-37页 |
| 2.6 小结 | 第37-38页 |
| 第三章 无人机超短波侦察信道的改进WSSUS模型 | 第38-48页 |
| 3.1 无人机超短波侦察信道的衰落机制 | 第38-39页 |
| 3.1.1 多径时延扩展引起的衰落效应 | 第38-39页 |
| 3.1.2 多普勒扩展引起的衰落效应 | 第39页 |
| 3.2 广义平稳非相关散射模型 | 第39-42页 |
| 3.2.1 信道系统描述 | 第39-41页 |
| 3.2.2 广义平稳非相关散射假设 | 第41-42页 |
| 3.3 无人机超短波侦察信道改进WSSUS模型的建模与仿真 | 第42-47页 |
| 3.3.1 基于Alpha稳定分布的噪声建模与仿真 | 第43-44页 |
| 3.3.2 基于WSSUS假设的信道系统建模与仿真 | 第44-47页 |
| 3.4 小结 | 第47-48页 |
| 第四章 无人机短波侦察信道的改进ITS模型 | 第48-64页 |
| 4.1 无人机短波天波侦察信道的建模基础 | 第48-53页 |
| 4.1.1 电离层的分层结构与传输特性 | 第48-51页 |
| 4.1.2 短波天波信道的数学描述与统计特性 | 第51-53页 |
| 4.2 短波宽带信道的ITS模型 | 第53-56页 |
| 4.2.1 ITS模型的信道函数 | 第54-55页 |
| 4.2.2 ITS模型的噪声与干扰 | 第55-56页 |
| 4.3 无人机短波天波侦察信道的建模与仿真 | 第56-63页 |
| 4.3.1 基于Alpha稳定分布的随机调制函数 | 第56-58页 |
| 4.3.2 基于锚点拟合的时延功率分布 | 第58-59页 |
| 4.3.3 基于飞行状态的确定相位函数 | 第59-61页 |
| 4.3.4 基于SαS的加性噪声模型 | 第61页 |
| 4.3.5 无人机短波天波侦察信道改进ITS模型的散射函数 | 第61-63页 |
| 4.4 对无人机侦察应用的参考 | 第63页 |
| 4.5 小结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于广义二阶循环统计量的无人机侦察信号调制识别 | 第64-76页 |
| 5.1 广义二阶循环统计量 | 第64-68页 |
| 5.1.1 归一化压缩函数(NCF) | 第65页 |
| 5.1.2 实归一化压缩函数(RNCF) | 第65-66页 |
| 5.1.3 基于RNCF的广义二阶循环统计量 | 第66-68页 |
| 5.2 基于广义二阶循环统计量的调制识别方法 | 第68-71页 |
| 5.3 仿真实验与分析 | 第71-75页 |
| 5.3.1 方法正确性验证 | 第71-72页 |
| 5.3.2 方法有效性分析 | 第72-73页 |
| 5.3.3 方法鲁棒性分析 | 第73页 |
| 5.3.4 方法灵活性分析 | 第73-74页 |
| 5.3.5 方法性能与复杂度比较 | 第74-75页 |
| 5.4 小结 | 第75-76页 |
| 第六章 基于广义高阶循环统计量的无人机侦察信号调制识别 | 第76-88页 |
| 6.1 信号模型 | 第76-77页 |
| 6.2 基于NCF的广义循环统计量 | 第77-78页 |
| 6.2.1 基于NCF的广义循环统计量的定义 | 第77-78页 |
| 6.2.2 基于NCF的广义循环统计量的特点 | 第78页 |
| 6.3 基于广义高阶循环统计量的调制识别方法 | 第78-81页 |
| 6.3.1 基于广义循环统计量的信号特征 | 第78-80页 |
| 6.3.2 识别过程 | 第80-81页 |
| 6.4 仿真实验与分析 | 第81-87页 |
| 6.4.1 广义循环统计量的必要性与有效性分析 | 第82-83页 |
| 6.4.2 方法性能与复杂度分析 | 第83-85页 |
| 6.4.3 方法灵活性分析 | 第85-86页 |
| 6.4.4 方法适应性分析 | 第86-87页 |
| 6.5 小结 | 第87-88页 |
| 结束语 | 第88-90页 |
| 致谢 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-100页 |
| 附录 英文缩写语 | 第100-101页 |
| 作者简历 | 第101页 |
