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第1章 绪论1

1.1 盲信号处理背景与需求1

1.1.1 盲信号处理背景1

1.1.2 盲信号处理基本内容2

1.2 盲信号处理现状3

1.2.1 特征参数估计研究现状3

1.2.2 调制识别研究现状4

1.2.3 符号识别研究现状6

1.2.4 辐射源个体识别现状6

1.3 时频分析方法发展历程与分类8

1.3.1 时频分析方法的基本发展历程8

1.3.2 时频分析方法的分类与基本特点9

1.4 基本研究方法和内容11

1.4.1 基本研究方法11

1.4.2 基本研究内容12

第2章 新型时频特征曲线及提取方法14

2.1 引言14

2.2 时频变换与时频函数选取14

2.3 传统时频脊线及提取方法21

2.4 载频时频曲线及提取方法26

2.5 时频差值脊线及提取方法28

2.6 时频脊系数曲线及提取方法30

2.7 其他时频曲线及提取方法32

2.8 本章小结33

第3章 典型信号时频特征曲线形态分析34

3.1 引言34

3.2 典型信号的表达方式34

3.3 典型信号时频脊线特征41

3.4 典型信号载频时频曲线特征50

3.5 典型信号时频脊系数曲线特征60

3.6 典型信号零中频相位曲线特征66

3.7 典型信号频谱冲激响应特征73

3.8 典型信号短时频谱曲线特征81

3.9 本章小结85

第4章 基于时频特征的调制参数估计87

4.1 引言87

4.2 基于时频特征曲线的载频估计87

4.3 基于时频特征的符号率估计和符号同步89

4.3.1 不同曲线形状的符号率估计89

4.3.2 数字信号符号同步及符号率修正92

4.4 相位调制信号符号率估计94

4.4.1 符号率估计算法94

4.4.2 性能仿真及分析97

4.4.3 结论101

4.5 频率调制信号符号率估计101

4.5.1 符号率估计算法101

4.5.2 性能仿真及分析103

4.5.3 结论108

4.6 幅度调制信号符号率估计108

4.6.1 符号率估计算法108

4.6.2 性能仿真与分析109

4.7 幅相调制信号符号率估计112

4.7.1 符号率估计算法112

4.7.2 性能仿真与分析112

4.8 本章小结113

第5章 基于时频特征的调制识别特征提取115

5.1 引言115

5.2 时频脊线二等分标准差比值特征116

5.3 时频脊线［-ε，ε］概率特征118

5.4 时频脊系数曲线二等分均值比值特征120

5.5 时频脊系数曲线方差特征122

5.6 时频特征曲线符号率特征124

5.7 短时频谱曲线极小、极大值特征126

5.8 时频值聚类特征127

5.9 其他调制识别特征128

5.9.1 信号频谱特征128

5.9.2 平方律特征129

5.10 本章小结129

第6章 调制识别分类器设计131

6.1 引言131

6.2 基于贝叶斯理论的调制识别131

6.2.1 假设检验131

6.2.2 最小错误概率准则132

6.2.3 最小风险判决准则134

6.2.4 信噪比对概率密度影响135

6.3 基于识别树的自动识别方法139

6.3.1 基本概念139

6.3.2 分类树的建立141

6.3.3 分类树的剪枝142

6.3.4 数字信号识别树设计143

6.4 基于支持向量机的自动识别方法145

6.4.1 基本概念145

6.4.2 核函数146

6.4.3 多类SVM147

6.4.4 SVM训练与识别148

6.5 基于混合方法的自动识别方法149

6.5.1 混合分类器种类149

6.5.2 SVM后接分类树150

6.5.3 基于SVM的分类树150

6.6 盲信号调制识别仿真151

6.6.1 基于识别树的通信数字信号调制识别性能仿真151

6.6.2 基于支持向量机的雷达信号调制识别性能仿真156

6.7 本章小结158

第7章 基于时频特征的数字信号盲解调159

7.1 引言159

7.2 相位调制信号解调盲算法159

7.3 频率调制信号盲解调算法162

7.4 幅度调制信号盲解调算法163

7.5 性能仿真与分析163

7.6 本章小结170

第8章 辐射源个体识别特征提取171

8.1 引言171

8.2 个体识别特征产生根源及表现172

8.2.1 个体识别特征产生的根源及表现172

8.2.2 个体识别特征的原则和条件173

8.3 辐射源信号暂态响应特征174

8.3.1 暂态响应特征及其表征174

8.3.2 暂态响应包络提取175

8.3.3 暂态响应特征提取177

8.4 辐射源信号的稳态特征179

8.4.1 包络稳态特征180

8.4.2 瞬时相位特征180

8.4.3 瞬时频率特征181

8.4.4 信道倒谱特征182

8.4.5 包络分形特征184

8.5 辐射源信号的非线性、非高斯等特征185

8.5.1 信号包络高阶矩J特征185

8.5.2 信号包络的峰度特征提取技术186

8.6 机械扫描雷达扫描周期特征187

8.6.1 圆周扫描雷达的扫描周期特征187

8.6.2 圆周扫描雷达扫描周期的计算188

8.7 本章小结190

第9章 基于迭代结构的时频函数快速算法192

9.1 引言192

9.2 指数遗忘分布及其快速算法193

9.3 基于指数结构的小波函数快速算法193

9.3.1 余弦型窗函数及其快速算法194

9.3.2 升余弦型窗函数及其快速算法195

9.3.3 双指数型窗函数及其快速算法197

9.4 相容性条件与小波函数参数设置198

9.4.1 余弦型窗函数小波198

9.4.2 升余弦型窗函数小波199

9.4.3 双指数型窗函数小波200

9.4.4 高斯型窗函数小波200

9.5 性能比较仿真与运算复杂度分析200

9.5.1 PSK信号符号率估计性能仿真201

9.5.2 DPSK信号盲解调性能仿真202

9.5.3 运算量和性能比较分析202

9.6 本章小结205

第10章 过采样信号的压缩技术206

10.1 引言206

10.2 采样信号的抽取207

10.3 压缩重构技术概述208

10.3.1 采样信号的压缩重构209

10.3.2 采样信号的多任务压缩重构211

10.4 一般性采样信号的多任务压缩重构211

10.4.1 先验信息共享模型212

10.4.2 基于拉普拉斯先验的多任务重构算法216

10.4.3 降低参数维数的多任务重构算法219

10.5 仿真实验与分析227

10.5.1 采样信号的抽取算法仿真227

10.5.2 一般性稀疏信号的多任务重构算法仿真228

10.6 本章小结234

参考文献235