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短波信道MPPSK信号的神经网络解调器

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景第11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 非对称调制第11-12页
        1.2.2 短波信道第12-13页
        1.2.3 人工神经网络第13-15页
        1.2.4 粒子群优化算法第15页
    1.3 论文研究内容及意义第15-16页
    1.4 论文组织结构第16-17页
第二章 MPPSK调制第17-25页
    2.1 经典MPPSK调制第17-19页
        2.1.1 调制方法第17-18页
        2.1.2 频谱分析第18-19页
    2.2 改进的MPPSK调制第19-21页
        2.2.1 调制方法第19-20页
        2.2.2 频谱分析第20-21页
    2.3 双极性脉冲MPPSK调制第21-22页
        2.3.1 调制方法第21-22页
        2.3.2 频谱分析第22页
    2.4 调制器第22-23页
    2.5 本章小结第23-25页
第三章 短波信道传输整体方案第25-35页
    3.1 短波MPPSK传输系统调制端第25-28页
        3.1.1 系统整体框图第25页
        3.1.2 基带成形滤波器第25-28页
    3.2 短波信道第28-32页
        3.2.1 传播方式第28-29页
        3.2.2 信道数学模型与传输特性第29-30页
        3.2.3 DRM标准中的信道第30-31页
        3.2.4 经短波信道传输后的信号波形第31-32页
    3.3 短波MPPSK传输系统接收端第32-34页
        3.3.1 非相干解调方案第32-33页
        3.3.2 相干解调方案第33-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第四章 基于PSO-NN的MPPSK信号判决第35-49页
    4.1 神经网络第35-37页
        4.1.1 神经元的M-P模型第35页
        4.1.2 BP神经网络第35-37页
    4.2 粒子群优化算法第37-38页
        4.2.1 标准PSO算法第37-38页
        4.2.2 改进的PSO算法第38页
    4.3 基于PSO-NN的MPPSK信号解调器第38-41页
        4.3.1 传输函数第38-39页
        4.3.2 误差函数第39-40页
        4.3.3 PSO优化ANN判决器第40-41页
    4.4 性能仿真第41-47页
        4.4.1 接收方案比较第41-43页
        4.4.2 多码元联合解调第43-44页
        4.4.3 PSO-NN解调器结构优化第44-46页
        4.4.4 发射端限制第46-47页
    4.5 本章小结第47-49页
第五章 基于深度学习算法的MPPSK信号判决第49-65页
    5.1 深度学习算法第49-53页
        5.1.1 卷积神经网络第49-50页
        5.1.2 卷积自编码网络第50-52页
        5.1.3 卷积循环神经网络第52-53页
    5.2 解调器整体方案第53-54页
    5.3 信号预处理第54-55页
    5.4 基于深度学习的MPPSK解调器第55-58页
        5.4.1 基于CNN的MPPSK解调器第55-56页
        5.4.2 基于CAE的MPPSK信号解调器第56-57页
        5.4.3 基于CRNN的MPPSK信号解调器第57-58页
    5.5 性能仿真第58-64页
        5.5.1 判决性能第58-59页
        5.5.2 多码元联合解调第59-60页
        5.5.3 发射端限制第60-61页
        5.5.4 网络结构优化第61-62页
        5.5.5 抗单频干扰第62-64页
    5.6 本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-67页
    6.1 总结第65页
    6.2 主要创新第65-66页
    6.3 展望第66-67页
致谢第67-69页
参考文献第69-73页
作者简介第73页

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