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Underlay频谱共享方式下信号的调制识别方法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 研究背景和意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-19页
        1.2.1 时频重叠信号调制识别研究现状第17-18页
        1.2.2 基于深度学习的调制识别研究现状第18-19页
    1.3 本文结构安排第19-21页
第二章 特征参数及分类器分析第21-33页
    2.1 频率切片小波变换第21-24页
        2.1.1 尺度因子的确定第21-23页
        2.1.2 频率切片的设计第23-24页
    2.2 循环谱第24-26页
    2.3 卷积神经网络第26-31页
        2.3.1 卷积神经网络基本模型第27页
        2.3.2 局部连接模型第27-28页
        2.3.3 卷积层第28-29页
        2.3.4 池化层第29页
        2.3.5 Softmax分类输出层第29-31页
    2.4 本章小结第31-33页
第三章 时频重叠MQAM信号的调制识别第33-49页
    3.1 引言第33-34页
    3.2 时频重叠MQAM信号的接收模型第34页
    3.3 传统方法第34-36页
        3.3.1 高阶累积量特征第34-36页
        3.3.2 高阶循环累积量特征第36页
    3.4 时频分析图像特征的提取第36-43页
        3.4.1 FSWT时频分析第37-38页
        3.4.2 图像的灰度化第38-39页
        3.4.3 灰度-梯度共生矩阵第39-43页
    3.5 基于FSWT和灰度-梯度共生矩阵的调制识别步骤第43-44页
    3.6 实验仿真及结果分析第44-46页
    3.7 本章小结第46-49页
第四章 时频重叠MPSK/MQAM信号的调制识别第49-61页
    4.1 引言第49-50页
    4.2 时频重叠MPSK/MQAM信号的循环谱第50-51页
    4.3 构建卷积神经网络第51-56页
        4.3.1 卷积神经网络模型结构第52页
        4.3.2 图像数据预处理第52页
        4.3.3 激活函数第52-55页
        4.3.4 模型参数初始化第55页
        4.3.5 Dropout第55-56页
    4.4 基于卷积神经网络的调制识别步骤第56页
    4.5 实验仿真及结果分析第56-59页
    4.6 本章小结第59-61页
第五章 总结与展望第61-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-69页
作者简介第69-70页

 
 
论文编号BS4157533,这篇论文共70
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