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多载波混合信号检测识别和分离技术研究

摘要第5-7页
abstract第7-8页
缩略词表第16-17页
第一章 绪论第17-25页
    1.1 研究工作的背景与意义第17-18页
    1.2 国内外研究历史与现状第18-22页
        1.2.1 混合信号识别研究历史与现状第18-20页
        1.2.2 混合信号参数估计研究历史与现状第20页
        1.2.3 混合信号分离技术研究历史与现状第20-22页
    1.3 本文的主要贡献与创新第22页
    1.4 本论文的结构安排第22-25页
第二章 多载波混合信号盲检测识别算法第25-51页
    2.1 多载波混合信号的数学模型第25-26页
    2.2 基于高阶累积量的单载波载波干扰信号盲检测识别第26-41页
        2.2.1 无频偏单载波干扰信号盲检测识别第26-34页
        2.2.2 有频偏单载波干扰信号盲检测识别第34-41页
    2.3 基于谱特征的多载波载波干扰信号盲检测识别第41-50页
        2.3.1 基于平方谱的多载波干扰信号盲检测识别算法第41-46页
        2.3.2 基于频谱带宽的多载波干扰信号盲检测识别算法第46-50页
    2.4 本章小结第50-51页
第三章 基于循环平稳的多载波混合信号参数估计算法第51-75页
    3.1 多载波混合信号循环平稳特性分析第51-52页
    3.2 基于高阶循环累积量的符号速率、频偏与子载波数盲估计第52-62页
        3.2.1 多载波混合信号高阶累积量分析第53-55页
        3.2.2 基于高阶循环累积量的符号速率、频偏与子载波数盲估计算法第55-57页
        3.2.3 克拉美罗界分析第57-58页
        3.2.4 性能仿真与分析第58-62页
    3.3 基于循环自相关函数的时延估计第62-74页
        3.3.1 多载波混合信号自相关函数分析第62-64页
        3.3.2 基于循环自相关函数的时延半盲估计算法第64-65页
        3.3.3 基于循环自相关函数的时延盲估计算法第65-67页
        3.3.4 克拉美罗界分析第67-68页
        3.3.5 性能仿真与分析第68-74页
    3.4 本章小结第74-75页
第四章 基于重构抵消的双通道盲源分离算法第75-96页
    4.1 基于重构抵消的双通道盲源分离算法的提出第75-78页
    4.2 双通道盲源分离数据交互技术第78-81页
    4.3 双通道盲源分离重构抵消算法第81-95页
        4.3.1 基于参数跟踪补偿的重构抵消算法第81-86页
        4.3.2 基于自适应滤波的重构抵消算法第86-90页
        4.3.3 影响重构抵消因素分析第90-92页
        4.3.4 干扰抵消性能对目标信号质量影响第92-95页
    4.4 本章小结第95-96页
第五章 低复杂度的GIBBS单通道盲源分离算法第96-121页
    5.1 单载波混合信号Gibbs单通道盲源分离算法第96-111页
        5.1.1 单载波混合信号的数学模型第96-97页
        5.1.2 单载波混合信号的Gibbs单通道盲源分离算法基本原理第97-103页
        5.1.3 单载波混合信号的Gibbs单通道盲源分离算法计算复杂度分析第103-106页
        5.1.4 性能仿真与分析第106-111页
    5.2 多载波混合信号Gibbs单通道盲源分离算法第111-120页
        5.2.1 多载波混合信号的数学模型第111页
        5.2.2 多载波混合信号的Gibbs单通道盲源分离算法基本原理第111-116页
        5.2.3 多载波混合信号Gibbs单通道盲源分离算法计算复杂度分析第116-118页
        5.2.4 性能仿真与分析第118-120页
    5.3 本章小结第120-121页
第六章 抗截获基带混合信号波形设计第121-132页
    6.1 引言第121-122页
    6.2 基带混合信号波形产生原理第122-123页
    6.3 基带混合信号波形性能分析比较第123-126页
        6.3.1 频谱效率分析比较第123-124页
        6.3.2 抗截获性能分析比较第124-126页
    6.4 性能仿真与分析第126-131页
    6.5 本章小结第131-132页
第七章 全文总结与展望第132-135页
    7.1 全文总结第132-133页
    7.2 后续工作展望第133-135页
致谢第135-136页
参考文献第136-143页
攻读博士学位期间取得的成果第143-144页

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