论文摘要
近年来随着通信网和数据链技术,特别是各种复杂分组、捷变、大范围内的通信技术的发展,使得对本来就被“盲”信号处理困扰的通信侦察信号处理处境更加艰难。为了适应“盲”信号处理的需要,许多通信侦察接收机除具有通用的接收处理功能外,还必须完成信号的调制类型识别、重要调制参数估计等功能。本文研究的核心问题是调制类型的自动识别。针对数字通信信号的各种调制方式和参数(MASK、MFSK、MPSK、16QAM等,M=2,4，...),首先采用了基于瞬时特征的参数,区分调制大类信号,然后在已知调制大类的情况下,提出了利用高阶累积量算法及谱峰估计算法来识别调制阶数,最终得到对于信号的较详细调制类型的识别。考虑到实际通信系统的信号类型,对于模拟与数字信号的分类问题,采用了基于小波变换特征的码元速率参数估计方法进行分类。仿真表明此方法是可行的。在参数估计中,主要研究了基于谱分析的信号预处理方法,完成信号载波、带宽、信噪比等参数的估计。针对数字通信信号,提出了基于循环累积量域的谱分析方法进行高效的载频估计。
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摘要Abstract第一章 绪论§1.1 课题研究背景§1.2 课题研究的目的和意义§1.3 自动调制识别技术研究现状§1.4 本文所做的工作第二章 信号模型与预处理§2.1 模拟调制信号模型§2.1.1 幅度调制§2.1.2 非线性调制§2.1.3 联合调制§2.2 数字调制信号模型§2.2.1 M进制幅度键控（MASK）§2.2.2 M进制频率键控（MFSK）§2.2.3 M进制相位键控（MPSK）§2.2.4 正交幅度调制（QAM）§2.3 未知信号样本的预处理§2.3.1 解析表示§2.3.2 谱分析§2.3.3 基于循环平稳的数字通信信号谱分析§2.3.3.1 数字循环平稳分析简介§2.3.3.2 数字调制信号累量域分析§2.3.3.3 仿真分析§2.3.4 带宽及SNR估计方法§2.4 基本特征参数分析§2.4.1 调制信号瞬时参数的提取§2.4.2 瞬时相位提取中应注意的问题§2.4.3 瞬时频率的计算§2.5 特征参数仿真分析§2.5.1 模拟信号特征参数§2.5.2 数字信号特征参数§2.6 总结第三章 数字通信信号调制识别算法§3.1 数字调制大类的识别算法§3.1.1 数字调制识别的特征量§3.1.2 识别算法§3.2 MFSK信号调制识别算法§3.2.1 经典参数识别算法§3.2.2 谱峰估计识别算法§3.2.3 信号时频聚类分析算法§3.3 MPSK信号调制识别算法§3.3.1 窄带信号的复基带表示§3.3.2 高阶累积量的理论基础§3.3.2.1 高阶累积量的定义§3.3.2.2 高阶累积量的性质§3.3.2.3 单个高斯随机变量情形§3.3.3 MPSK复基带信号的高阶累积量分析§3.4 幅度调制信号识别算法§3.4.1 幅度调制信号的高阶累积量分析§3.4.2 MASK信号调制识别算法§3.4.3 MQAM信号调制识别算法§3.5 数字通信信号调制识别算法§3.5.1 识别算法流程§3.5.2 识别结果分析§3.6 总结第四章 模拟及混合调制方式识别§4.1 引言§4.2 基于决策理论的模拟调制方式识别算法§4.2.1 特征参数提取§4.2.2 识别算法流程§4.2.3 仿真分析§4.3 模拟与数字调制信号的识别§4.3.1 符号速率估计原理§4.3.2 数字信号与模拟信号识别算法§4.3.3 仿真实现§4.4 通信信号调制类型识别§4.4.1 基于判决树的通信信号分类§4.4.2 仿真分析§4.4.3 实验结果§4.5 总结第五章 结束语§5.1 本文工作总结§5.2 进一步工作建议致谢参考文献攻读硕士学位期间发表论文
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标签：调制分类论文; 谱分析论文; 高阶累积量论文; 小波变换论文; 参数估计论文; 循环累积量论文;
