数字通信信号调制方式自动识别研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-10页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第8页 |
| ·自动识别技术的研究现状 | 第8-9页 |
| ·论文主要内容和结构安排 | 第9-10页 |
| 2 信号调制方式的理论基础 | 第10-15页 |
| ·数字通信信号的调制方式 | 第10-11页 |
| ·希尔伯特变换 | 第11-14页 |
| ·正交变换理论 | 第14-15页 |
| 3 数字通信信号参数估计 | 第15-24页 |
| ·载波频率估计 | 第16-18页 |
| ·频域估计法 | 第16页 |
| ·时域估计法 | 第16-17页 |
| ·仿真结果分析 | 第17-18页 |
| ·码元速率估计 | 第18-23页 |
| ·小波变换基本理论 | 第19-20页 |
| ·多进制调制信号小波特征 | 第20-22页 |
| ·仿真结果分析 | 第22-23页 |
| ·结束语 | 第23-24页 |
| 4 基于瞬时特征参数的数字调制方式识别 | 第24-38页 |
| ·瞬时参数提取与识别原理 | 第24-27页 |
| ·瞬时参数提取 | 第24-26页 |
| ·识别原理 | 第26-27页 |
| ·调制方式的分类识别 | 第27-28页 |
| ·仿真结果与分析 | 第28-37页 |
| ·门限值的确定 | 第28-35页 |
| ·识别率分析 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 5 基于人工神经网络的数字调制方式识别 | 第38-55页 |
| ·神经网络结构及BP神经网络 | 第38-42页 |
| ·神经元与网络结构 | 第38-40页 |
| ·BP神经网络及其原理 | 第40-42页 |
| ·特征参数提取及神经网络选择 | 第42-46页 |
| ·特征参数的提取 | 第42-44页 |
| ·神经网络的选择 | 第44-46页 |
| ·仿真结果 | 第46-53页 |
| ·识别原理 | 第46-48页 |
| ·仿真结果分析 | 第48-53页 |
| ·识别率分析 | 第53页 |
| ·结束语 | 第53-55页 |
| 6 基于FPGA的数字信号调制方式识别 | 第55-68页 |
| ·硬件系统介绍 | 第55-60页 |
| ·信号识别系统实现概述 | 第55-56页 |
| ·硬件平台设计 | 第56-58页 |
| ·高速ADC模块的设计 | 第58-59页 |
| ·高速DAC模块的设计 | 第59-60页 |
| ·识别算法的FPGA实现 | 第60-63页 |
| ·DDS模块原理 | 第60-61页 |
| ·识别过程 | 第61-63页 |
| ·FPGA识别结果 | 第63-67页 |
| ·FPGA与ARM的通信 | 第63-65页 |
| ·逻辑分析仪 ChipScope Pro | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 7 总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
