基于神经网络和特征因子的UWB脉冲信号检测技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·本课题研究的目的及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外相关技术发展现状 | 第10-12页 |
| ·国外UWB通信技术发展状况 | 第10-11页 |
| ·基于神经网络的信号检测研究现状 | 第11-12页 |
| ·多特征因子复合检测研究现状 | 第12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 UWB通信技术概述 | 第13-21页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·UWB基本概念 | 第13-14页 |
| ·UWB信号特性 | 第14-16页 |
| ·UWB信号检测技术 | 第16-20页 |
| ·信号检测理论基础 | 第16-17页 |
| ·UWB信号检测原理 | 第17-19页 |
| ·UWB信号接收和检测系统结构 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于神经网络的信号检测 | 第21-37页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·BP神经网络简介 | 第21-23页 |
| ·BP神经网络概述 | 第21-23页 |
| ·BP神经网络数学模型 | 第23页 |
| ·基于BP神经网络的UWB信号检测 | 第23-26页 |
| ·神经网络检测的数学依据 | 第24-25页 |
| ·检测方案 | 第25-26页 |
| ·检测性能分析 | 第26-36页 |
| ·训练方法对检测性能的影响 | 第27-31页 |
| ·UWB信号参数选择 | 第31-33页 |
| ·训练精度检测性能影响 | 第33-35页 |
| ·与传统检测方法性能比较 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于特征因子的UWB信号检测 | 第37-47页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·特征因子的数学模型与应用 | 第37-39页 |
| ·特征因子检测方案的可行性论证 | 第39-43页 |
| ·基于特征因子的UWB脉冲的信号检测 | 第43-46页 |
| ·信号差值的复合特征因子检测方案 | 第44页 |
| ·检测性能分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 神经网络和特征因子的联合检测方案 | 第47-55页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·基于NN和FF的联合检测方案N& F | 第47-48页 |
| ·方案分析 | 第48-50页 |
| ·加入信号抖动的性能分析 | 第50-54页 |
| ·信号抖动简介 | 第50-51页 |
| ·传统检测方法抗抖动性能 | 第51-52页 |
| ·N& F方案抗抖动性能 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
