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基于FLOCS的图域自动调制识别算法研究

论文目录
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 研究工作的背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究历史与现状第12-16页
        1.2.1 Alpha稳定分布的研究历史与现状第13页
        1.2.2 AMC的研究历史与现状第13-14页
        1.2.3 AMC_G的研究历史与现状第14-16页
    1.3 研究内容第16-17页
    1.4 本文的结构安排第17-18页
第二章 总体研究思路和理论基础第18-31页
    2.1 算法的总体方案设计第18-19页
    2.2 Alpha稳定分布的相关理论第19-24页
        2.2.1 Alpha稳定分布的定义第19-22页
        2.2.2 Alpha稳定分布的性质第22-23页
        2.2.3 Alpha稳定分布适合描述非高斯信道的原因第23页
        2.2.4 混合信噪比的概念第23-24页
    2.3 分数低阶循环谱的相关理论第24-29页
        2.3.1 分数低阶统计量理论第24-25页
        2.3.2 分数低阶循环谱第25-29页
    2.4 Kullback-Leibler散度的相关理论第29-30页
        2.4.1 Kullback-Leibler散度的概念第29页
        2.4.2 Kullback-Leibler散度的性质第29-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第三章 基于FLOCS的图域自动调制识别算法第31-40页
    3.1 基于FLOCS的图域映射及表示第31-33页
        3.1.1 接收信号FLOCS的计算第31-32页
        3.1.2 图域映射及表示第32-33页
    3.2 基于可变尺度调制备选集的图域特征自动提取算法第33-38页
        3.2.1 训练信号的图域特征提取第33-38页
        3.2.2 测试信号的图域特征提取第38页
    3.3 基于汉明距离的图域分类器第38-39页
    3.4 本章小结第39-40页
第四章 基于FLOCS的图域自动调制识别算法的性能分析第40-57页
    4.1 Pcc理论估计方法第40-44页
        4.1.1 概率密度函数的估计第40-42页
        4.1.2 Pcc的理论估计第42-43页
        4.1.3 可变尺度调制备选集Pcc的理论估计第43-44页
    4.2 算法的计算复杂度分析第44-51页
        4.2.1 基于FLOCS的图域自动调制识别算法的计算复杂度第45-48页
        4.2.2 基于FLOCS直观特征的识别算法的计算复杂度第48-51页
        4.2.3 两种算法的计算复杂度对比第51页
    4.3 算法的可扩展性分析第51-56页
        4.3.1 原始调制备选集的图域特征库第52-53页
        4.3.2 调制备选集尺度增大时的图域特征库更新第53-55页
        4.3.3 调制备选集尺度减小时的图域特征库更新第55-56页
    4.4 本章总结第56-57页
第五章 基于FLOCS的图域自动调制识别算法的仿真验证第57-75页
    5.1 基于FLOCS的图域自动调制识别算法的仿真验证与分析第58-61页
        5.1.1 FLOCS的有效性仿真验证分析第58-59页
        5.1.2 算法的识别性能仿真验证与分析第59-61页
    5.2 基于FLOCS的图域自动调制识别算法抗干扰性能仿真验证与分析第61-69页
        5.2.1 特征指数α对算法的影响第61-63页
        5.2.2 特征提取数目对算法的影响第63-64页
        5.2.3 采样点数对算法的影响第64页
        5.2.4 频偏对算法的影响第64-66页
        5.2.5 定时误差对算法的影响第66-69页
        5.2.6 算法的抗干扰性能分析第69页
    5.3 仿真条件下算法的计算复杂度第69-71页
    5.4 Pcc理论估计公式的仿真验证与分析第71-74页
        5.4.1 Pcc理论估计方法的有效性验证与分析第71-72页
        5.4.2 调制备选集尺度变化时Pcc理论估计方法的有效性验证与分析第72-74页
    5.5 本章总结第74-75页
第六章 全文总结与展望第75-77页
    6.1 全文总结第75-76页
    6.2 后续工作展望第76-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-84页
攻读专业硕士学位期间取得的成果第84页

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