复杂噪声背景下调制信号检测与识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·数字调制信号识别的研究与发展 | 第11-19页 |
| ·判决理论识别方法 | 第11-13页 |
| ·统计模式识别方法 | 第13-18页 |
| ·两种识别方法比较 | 第18-19页 |
| ·检测和识别算法应具备的性能 | 第19页 |
| ·论文的安排 | 第19-20页 |
| 第2章 数字调制信号和噪声的基本特征 | 第20-29页 |
| ·数字调制信号及噪声的基本特征 | 第20-25页 |
| ·数字调制信号特征 | 第20-23页 |
| ·噪声特征 | 第23-25页 |
| ·数字调制信号的基本处理方法 | 第25-27页 |
| ·基于人工神经网络的制式处理 | 第25-26页 |
| ·基于高阶累积量的制式处理 | 第26-27页 |
| ·几个重要的调制信号参数 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 数字调制信号实时检测方法研究 | 第29-47页 |
| ·主要关注的数字调制信号简介 | 第29-31页 |
| ·数字调制信号检测方法 | 第31-43页 |
| ·基于短时能量标准偏差的调制信号特征分析 | 第31-36页 |
| ·基于傅立叶系数标准偏差的调制信号特征分析 | 第36-37页 |
| ·基于 AWGN因子参数的调制信号特征分析 | 第37-40页 |
| ·多个特征相结合的调制信号检测方法 | 第40-42页 |
| ·存盘策略 | 第42-43页 |
| ·试验结果 | 第43-45页 |
| ·数据来源 | 第43页 |
| ·试验结果 | 第43-45页 |
| ·算法的其他版本 | 第45页 |
| ·试验结果分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 数字调制信号识别方法研究与系统实现 | 第47-61页 |
| ·数字调制信号的特征 | 第47-51页 |
| ·数字调制信号的时域特征 | 第47-48页 |
| ·数字调制信号的频域特征 | 第48-51页 |
| ·数字调制信号分类识别算法 | 第51-54页 |
| ·试验结果和算法分析 | 第54-55页 |
| ·试验数据测试结果 | 第54-55页 |
| ·试验结果分析 | 第55页 |
| ·系统设计与实现 | 第55-60页 |
| ·系统框架概述 | 第55-56页 |
| ·系统的设计流程图和主要界面 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
