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| 內容簡介： |
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全书按复杂调制信号的截获、分选和识别三部分进行展开分析，共10章。第1章为绪论，介绍复杂调制信号和全书的内容体系。第2、3、4章为信号截获部分，重点研究了LFM类信号，LFMCW类信号和编码类信号的截获和特征提取，分别采用了分数阶Fourier变换，周期Wigner-Hough变换和循环谱估计理论。第5、6、7章为信号分选部分，重点研究了交叠脉冲，交叠连续波和二者同时存在情况下的信号分离问题，分别采用了Chirp基稀疏分解，周期Wigner-Hough变换和基于独立成分分析的盲分离方法。第8、9章为信号识别部分，分别从参数识别和波形识别研究了信号的调制类型识别。第10章为回顾、建议和展望。
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| 目錄：
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第1章 绪论
1.1 引言
1.2 复杂调制信号
1.3 复杂调制信号截获与特征提取研究现状
1.4 复杂调制信号分选与识别研究现状
1.4.1 基于脉冲描述字的分选识别
1.4.2 基于时频变换域的分选识别
1.5 研究内容
参考文献
第2章 LFM类信号的截获与特征提取
2.1 引言
2.2 线性调频信号与分数阶傅里叶变换
2.2.1 线性调频信号
2.2.2 分数阶傅里叶变换
2.2.3 LFM信号的分数阶傅里叶变换
2.3 基于FRFT的LFM信号的检测与参数估计
2.3.1 单分量LFM信号的检测与参数估计
2.3.2 多分量LFM信号的检测与参数估计
2.3.3 检测与估计性能
2.3.4 对中心频率的分辨能力
2.3.5 对调频率的分辨能力
2.4 基于FRFT的非均匀采样LFM信号的检测与参数估计
2.4.1 分段非均匀采样LFM信号检测
2.4.2 自适应非均匀采样LFM信号检测
2.4.3 伪随机非均匀采样LFM信号检测
2.4.4 非均匀采样LFM信号参数估计
2.5 基于FRFT的多分量LFM信号分辨
2.5.1 多分量LFM信号的分辨分析
2.5.2 LFM信号尖峰的偏移
2.5.3 量纲归一化因子的优化
2.5.4 仿真验证
2.6 基于FRFT的多相编码信号检测与参数估计
2.6.1 多相编码信号的时频特征
2.6.2 多相编码信号检测与参数估计
2.6.3 多分量多相编码信号的检测与参数估计
2.7 基于FRFT的三角LFMCW信号检测与参数估计
2.7.1 对称三角LFMCW信号时频特征
2.7.2 对称三角LFMCW信号检测与参数估计
2.7.3 多分量对称三角LFMCW信号的检测与参数估计
2.7.4 广义三角LFMCW信号检测与参数估计
2.8 总结
参考文献
第3章 LFMCW类信号截获与特征提取
3.1 引言
3.2 LFMCW信号描述及其周期WHT
3.2.1 LFM信号的WHT分析
3.2.2 LFMCW信号及其周期WHT
3.2.3 周期WHT算法性能分析
3.3 基于周期WHT的LFMCW信号检测与参数估计
3.3.1 高斯白噪声中LFMCW信号的统计特征研究
3.3.2 LFMCW信号检测与参数估计算法
3.3.3 LFMCW信号检测性能分析
3.3.4 LFMCW信号参数估计性能分析
3.4 基于周期WHT的STLFMCW信号检测与参数估计
3.4.1 STLFMCW信号及其周期WHT特征
3.4.2 周期WHT域STLFMCW信号检测与参数估计算法
3.4.3 STLFMCW信号检测与参数估计流程
3.4.4 STLFMCW信号检测与参数估计性能分析
3.5 基于周期WHT的多相编码信号检测与参数估计
3.5.1 多相编码信号及其周期WHT特征
3.5.2 周期WHT域多相编码信号检测与参数估计算法
3.5.3 多相编码信号检测与参数估计流程
……
第4章 编码类信号截获与提取特征
第5章 基于Chirp基分解的时频交叠脉冲信号分离
第6章 基于周期WHT的时频交叠连续波信号分离
第7章 基于独立成分分析的时频交叠信号盲分离
第8章 复杂周期信号的参数识别
第9章 复杂调制信号的波形识别
第10章 回顾、建议与展望
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