基于机器学习的大动态信噪比下调制模式识别方法研究

目录

第1章 绪 论

1.1 课题背景及研究的目的与意义

1.2 单信号调制模式识别方法研究现状

1.3 混叠多信号调制模式识别方法研究现状

1.4 本文的主要研究内容

第2章 无线通信系统与仿真信号模型

2.1 软件无线电系统模型

2.2 信号模型与调制方式

2.3 通信信号的仿真

2.4 本章小结

第3章 基于鲁棒特征集遴选的小样本调制识别方法

3.1 引言

3.2 通信信号的原始特征集提取

3.3 大动态信噪比下的鲁棒特征集遴选

3.4 基于鲁棒特征集遴选与支持向量机的通信信号识别

3.5 仿真结果与分析

3.6 本章小结

第4章 基于鲁棒特征学习的调制识别方法

4.1 引言

4.2 基于鲁棒特征组合的复杂调制集调制识别方法

4.3 基于卷积神经网络的多径衰落信道调制识别方法

4.4 本章小结

第5章 基于胶囊神经网络的混叠多信号调制识别方法

5.1 引言

5.2 系统模型

5.3 混叠多信号识别的损失函数与评价准则

5.4 仿真结果与分析

5.5 本章小结

结论

参考文献

攻读博士学位期间发表的论文及其他成果

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致谢

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