通信信号调制方式自动识别研究

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摘　　要

1　绪论

1.1　课题背景及研究意义

1.2.1　统计模式识别方法

1.2.2　判决理论识别方法

1.2.3　调制识别技术研究现状

随着通信环境的复杂化和信号调制方式的多样化，传统需要人工参与的调制识别技术显然已经无法满足信号调制识

1.3　论文的主要内容和章节安排

2　通信信号调制识别理论基础

2.1　数字调制信号

2.1.1　MPSK调制信号

2.1.2　MQAM调制信号

2.1.3　MAPSK调制信号

2.2　高阶累积量理论

2.2.1　高阶矩和高阶累积量的定义

设为平稳随机过程，

2.2.2　高阶矩和高阶累积量的性质

2.3.1　连续小波变换

2.3.2　连续小波变换的离散形式及小波函数

2.4　本章小结

3　随机共振预处理下基于高阶累积量的调制识别

3.1.1　随机共振概况

3.1.2　随机共振经典模型

3.1.3　随机共振测量指标

3.2.1　绝热近似理论

3.2.2　大频率信号随机共振原理

3.2.3　实验仿真及结果分析

3.3　数字调制信号各阶累积量理论值

3.3.1　MPSK信号各阶累积量理论值

3.3.2　MQAM信号各阶累积量理论值

3.3.3　MAPSK信号各阶累积量理论值

3.4.1特征参数构造

3.4.2特征参数提取及算法改进

3.4.3 调制方式自动识别流程

3.4.4 实验仿真及结果分析

3.4　本章小结

4　基于小波变换的调制方式识别

4.1.1　小波尺度选择

4.1.2　数字调制信号的Haar小波变换

4.1.3　数字调制信号的Morlet小波变换

4.2.1　分形盒维数概述

4.2.2　基于分形盒维数的类间识别算法

4.2.3　实验结果及性能分析

4.3.1　符号速率估计

4.3.2　改进的二值削波峰值搜索算法

4.3.3　基于小波变换的类内特征提取

4.3.4　MPSK信号类内识别流程

4.3.5　实验结果及性能分析

4.4　MQAM信号类内识别

4.4.1　基于小波变换的MQAM信号类内特征提取

4.4.2　MQAM信号类内识别流程

4.4.3　实验结果及性能分析

4.5　本章小结

5　论文工作总结及展望

5.1　论文总结

5.2　工作展望

致　　谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的研究成果