| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文的主要内容编排 | 第12-15页 |
| 2 传统载波跟踪方案 | 第15-37页 |
| ·最大似然估计(MLE) | 第15-16页 |
| ·自适应最小均方误差算法(ALS) | 第16-18页 |
| ·AFC 环路 | 第18-27页 |
| ·扩展卡尔曼滤波(EKF) | 第27-35页 |
| ·传统载波跟踪方案比较与总结 | 第35-37页 |
| 3 协同神经网络确定频率子区间 | 第37-61页 |
| ·协同学简介 | 第37-47页 |
| ·相变理论 | 第38-42页 |
| ·协同理论形成 | 第42-43页 |
| ·协同学基本概念 | 第43-47页 |
| ·协同神经网络理论 | 第47-52页 |
| ·协同神经网络基本方程 | 第48-49页 |
| ·协同神经网络的网络结构 | 第49-51页 |
| ·协同神经网络的学习算法 | 第51-52页 |
| ·协同神经网络确定频率子区间 | 第52-58页 |
| ·传统频率子区间搜索技术 | 第52-53页 |
| ·协同神经网络确定频率子区间的基本思想 | 第53-55页 |
| ·协同神经网络确定频率子区间的具体方法 | 第55-58页 |
| ·计算机仿真 | 第58-59页 |
| ·基于协同神经网络的频偏补偿方案与传统方案的比较分析 | 第59-60页 |
| ·频率子区间确定方法比较 | 第59-60页 |
| ·频率估计方法比较 | 第60页 |
| ·结论 | 第60-61页 |
| 4 神经网络频率估计 | 第61-71页 |
| ·基于神经网络的频率估计研究简介 | 第61页 |
| ·BP 网络 | 第61-63页 |
| ·径向基网络 | 第63-64页 |
| ·广义回归神经网络 | 第64-66页 |
| ·神经网络样本构造及参数选择 | 第66-69页 |
| ·BP 网络样本构造 | 第66-67页 |
| ·径向基与广义回归神经网络 | 第67-69页 |
| ·三种网络误差比较与结论 | 第69-71页 |
| 5 总结 | 第71-73页 |
| ·本文的主要工作与结论 | 第71-72页 |
| ·存在的问题和今后努力的方向 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表论文的情况 | 第77页 |