第1章 引言 1
1.1 背景与动机 1
1.2 数学预备知识 7
1.3 关于调制技术的一般概念 10
1.3.1 模拟调制信号 10
1.3.2 数字调制信号 16
1.4 小结 19
第2章 模拟调制的识别 37
2.1 引言 37
2.2 先前完成的有关工作 38
2.3 模拟调制信号识别算法（AMRA） 39
2.3.1 信号段的分类 40
2.3.2 信号帧的分类 43
2.4 计算机仿真 44
2.4.1 模拟调制信号的仿真 44
2.4.2 仿真信号的频带限制 46
2.4.3 噪声仿真与SNR调整 47
2.5 门限确定和性能评估 47
2.5.1 有关门限的确定 47
2.5.2 性能评估 53
2.6 小结 54
2.5.3 处理时间和计算复杂度 54
第3章 数字调制的识别 70
3.1 引言 70
3.2 先前完成的有关工作 71
3.3 数字调制信号的识别算法（DMRA） 75
3.3.1 信号段的分类 75
3.3.2 信号帧的分类 78
3.4 计算机仿真 78
3.4.1 数字调制信号的仿真 79
3.4.2 仿真信号的频带限制 79
3.5.1 有关门限的确定 80
3.5 门限确定和性能评估 80
3.5.2 性能评估 83
3.5.3 处理时间和计算复杂度 84
3.6 小结 84
第4章 模拟与数字调制的识别 98
4.1 引言 98
4.2 先前完成的有关工作 99
4.3 模拟与数字调制识别算法（ADMRA） 101
4.3.1 信号段的分类 101
4.3.2 信号帧的分类 103
4.4 门限确定和性能评估 104
4.4.1 有关门限的确定 104
4.4.2 性能评估 106
4.5 小结 107
4.4.3 处理时间和计算复杂度 107
第5章 应用人工神经网络的调制识别 118
5.1 引言 118
5.2 ANN调制识别器的结构 119
5.2.1 预处理 119
5.2.2 ANN的训练和学习阶段 120
5.2.3 ANN的试验阶段 124
5.3 模拟调制识别算法（AMRA） 125
5.3.1 ANN结构的选择 125
5.3.3 加快训练过程 127
5.3.2 性能评估 127
5.4 数字调制识别算法（DMRA） 129
5.4.1 ANN结构的选择 129
5.4.2 性能评估 130
5.4.3 加快训练过程 131
5.5 模拟与数字调制识别算法（ADMRA） 132
5.5.1 ANN结构的选择 132
5.5.2 性能评估 133
5.5.3 加快训练过程 134
5.6 两种方法的性能比较 134
5.7 小结 135
第6章 总结与建议 159
6.1.1 模拟调制识别算法（第2章） 159
6.1.2 数字调制识别算法（第3章） 160
6.1.3 模拟与数字调制识别算法（第4章） 160
6.1.4 采用ANN的调制识别（第5章） 161
6.2 关于今后研究方向的建议 161
参考文献 163
附录A 与计算瞬时幅度、瞬时相位和瞬时频率有关的数值问题 168
A.1 取样频率的选择 168
A.3 信号段中微弱区 169
A.2 计算速度 169
A.4 相位卷叠 170
A.5 线性相位分量 171
A.6 数值微分 171
附录B 载波频率估计 172
B.1 频域估计 172
B.2 时域估计 173
B.3 仿真结果 173
附录C 调制识别的其它算法 176
C.1 模拟调制识别算法 176
C.2 数字调制识别算法 177
C.3 模拟与数字调制识别算法 177