| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-24页 |
| ·研究的背景和意义 | 第13-14页 |
| ·调制识别技术面临的新问题 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-22页 |
| ·信号参数估计研究现状 | 第15-16页 |
| ·信号特征参数提取研究现状 | 第16-22页 |
| ·本文主要工作和结构安排 | 第22-24页 |
| 第2章 Alpha稳定分布理论及通信信道噪声分析 | 第24-40页 |
| ·Alpha稳定分布的由来 | 第24-25页 |
| ·Alpha稳定分布的相关理论 | 第25-36页 |
| ·Alpha稳定分布的定义 | 第25-29页 |
| ·Alpha稳定分布的性质 | 第29-31页 |
| ·Alpha稳定分布的分类 | 第31-33页 |
| ·Alpha稳定分布序列的产生 | 第33-36页 |
| ·Alpha稳定分布适合描述通信信道噪声的原因 | 第36-38页 |
| ·Alpha稳定分布噪声对现有调制识别方法的影响 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 基于分形盒维数和多重分形谱的调制识别算法 | 第40-60页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·分形的描述 | 第40-41页 |
| ·分形盒维数及多重分形谱 | 第41-46页 |
| ·分形盒维数的定义和性质 | 第41-42页 |
| ·多重分形谱 | 第42-46页 |
| ·基于分形盒维数的调制识别算法 | 第46-53页 |
| ·Alpha稳定分布的分形盒维数特性 | 第46-49页 |
| ·特征提取及算法描述 | 第49-52页 |
| ·仿真结果与分析 | 第52-53页 |
| ·基于多重分形谱的调制识别算法 | 第53-59页 |
| ·信号及噪声的多重分形谱分析 | 第53-56页 |
| ·特征提取及算法描述 | 第56-58页 |
| ·仿真结果与分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第4章 基于分数低阶循环统计量的调制识别算法 | 第60-82页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·分数低阶统计量的相关理论 | 第60-66页 |
| ·分数低阶矩 | 第61页 |
| ·共变和分数低阶协方差 | 第61-63页 |
| ·分数低阶循环统计量 | 第63-66页 |
| ·基于分数低阶循环谱的信号参数估计算法 | 第66-72页 |
| ·MPSK信号的分数低阶循环谱 | 第67页 |
| ·特征提取及算法描述 | 第67-69页 |
| ·仿真实验与分析 | 第69-72页 |
| ·基于分数低阶循环谱相干系数的调制识别算法 | 第72-81页 |
| ·信号的分数低阶循环谱相干系数分析 | 第72-75页 |
| ·特征提取及算法描述 | 第75-78页 |
| ·仿真结果与分析 | 第78-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第5章 基于广义二阶循环谱和广义四次方谱的调制识别算法 | 第82-102页 |
| ·引言 | 第82页 |
| ·广义二阶循环统计量和广义四次方谱的基本概念 | 第82-87页 |
| ·广义二阶循环统计量的概念 | 第85-86页 |
| ·广义四次方谱的概念 | 第86-87页 |
| ·基于广义二阶循环谱的调制识别算法 | 第87-95页 |
| ·信号的广义二阶循环谱 | 第87-90页 |
| ·特征参数提取及分类器设计 | 第90-92页 |
| ·仿真实验及分析 | 第92-95页 |
| ·基于广义四次方谱的调制识别算法 | 第95-101页 |
| ·信号的广义四次方谱 | 第95-96页 |
| ·特征提取及算法描述 | 第96-98页 |
| ·仿真实验及分析 | 第98-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 结论 | 第102-105页 |
| 参考文献 | 第105-118页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第118-119页 |
| 致谢 | 第119页 |