通信信号调制方式分类识别算法研究



通信信号调制方式分类识别算法研究

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通信信号调制方式分类识别算法研究

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-15 页
第1章绪论	第15-35 页
· 课题来源及研究目的和意义	第15-23 页
· 国内外的研究现状及分析	第23-31 页
· 盲信噪比估计	第23-25 页
· 信道盲均衡	第25-27 页
· 调制方式分类识别	第27-31 页
· 本文主要研究内容和贡献	第31-35 页
第2章盲信噪比估计改进算法	第35-44 页
· 引言	第35 页
· 系统模型	第35-36 页
· 改进的SNR估计算法	第36-39 页
· 仿真结果	第39-43 页
· AWGN信道	第39-41 页
· 衰落信道	第41-43 页
· 本章小结	第43-44 页
第3章信道盲均衡算法	第44-74 页
· 引言	第44-45 页
· 卫星传输信道分析	第45-49 页
· 星间链路信道	第45-47 页
· 星地信道	第47-49 页
· 高阶累积量	第49-52 页
· 高阶矩与高阶累积量	第49-50 页
· 高斯信号的高阶矩与高阶累积量	第50 页
· 高阶矩与高阶累积量的转换关系	第50-52 页
· 盲均衡数学描述	第52-53 页
· 均衡性能衡量准则	第53-54 页
· 超指数算法(SEM)	第54-64 页
· g域算法	第54-59 页
· w域算法	第59-64 页
· 新颖的稳健超指数算法(NRSEM)	第64-73 页
· SISO模型	第65-66 页
· NRSEM算法仿真(SISO)	第66-68 页
· SIMO模型	第68-71 页
· NRSEM算法仿真(SIMO)	第71-73 页
· 本章小结	第73-74 页
第4章调制方式分类识别理论分析	第74-85 页
· 引言	第74 页
· 卫星通信信号典型调制方式	第74-75 页
· 数字信号正交变换	第75-82 页
· 基于过采样正交变换	第75-76 页
· 基于欠采样正交变换	第76-82 页
· 数字信号的瞬时特征	第82-84 页
· 本章小结	第84-85 页
第5章调制方式分类识别算法研究	第85-119 页
· 引言	第85 页
· 平行判决树分类器	第85-86 页
· 基于支持向量机的分类器设计	第86-93 页
· 经验风险最小化归纳原则与结构风险最小化归纳原则	第87-89 页
· 支持向量机	第89-93 页
· 基于支持向量机的调制方式分类识别算法	第93-98 页
· 特征提取	第93-95 页
· SVM调制识别步骤	第95 页
· 仿真结果	第95-98 页
· 支持向量机模糊网络SVMFN调制方式分类识别算法	第98-105 页
· 特征提取	第98-99 页
· 模糊积分	第99-102 页
· 模糊密度	第102-103 页
· SVMFN的模型	第103 页
· 仿真结果	第103-105 页
· 支持向量机自适应调制方式分类识别算法	第105-108 页
· 自适应算法模型	第106 页
· 仿真结果	第106-108 页
· 基于小波和小波支持向量机的调制方式分类识别算法	第108-112 页
· 小波特征提取	第108-109 页
· 小波支持向量机	第109-110 页
· 改进的训练方法	第110 页
· 仿真结果	第110-112 页
· 算法分析与比较	第112-114 页
· 载波频率误差对识别率的影响分析	第114-117 页
· 本章小结	第117-119 页
第6章调制方式分类识别算法硬件平台试验	第119-130 页
· 调制方式分类识别试验系统介绍	第119-121 页
· 调制方式分类识别硬件平台试验算法	第121-127 页
· 样本长度和识别率的关系	第121-124 页
· 样本长度与处理速度的关系	第124-125 页
· 试验算法中特征值随信噪比的变化	第125-127 页
· 卫星通信信号调制方式分类识别半实物试验	第127-129 页
· 本章小结	第129-130 页
结论	第130-132 页
参考文献	第132-143 页
攻读博士学位期间所发表的学术论文	第143-146 页
致谢	第146-147 页
个人简历	第147 页
1 经历	第147 页
2 科研工作	第147页

本篇论文共147页，点击这进入下载页面。

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