| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·移动通信的发展 | 第7-8页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第8-11页 |
| ·CDMA通信系统的特点 | 第8-9页 |
| ·CDMA系统中的多址干扰(MAI) | 第9页 |
| ·多用户检测技术研究概况 | 第9-11页 |
| ·本文主要工作及内容安排 | 第11-12页 |
| 2 CDMA通信系统概述 | 第12-19页 |
| ·CDMA通信系统工作原理 | 第12-13页 |
| ·CDMA扩频通信基本概念及理论基础 | 第13-14页 |
| ·直接序列扩频CDMA通信系统(DS-CDMA) | 第14-15页 |
| ·CDMA系统中的关键技术 | 第15-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 多用户检测技术基本理论 | 第19-32页 |
| ·多用户检测的系统模型 | 第19-21页 |
| ·同步CDMA通信系统模型 | 第19-20页 |
| ·多用户检测系统模型 | 第20-21页 |
| ·多用户检测的性能测度 | 第21-23页 |
| ·几种典型的多用户检测器 | 第23-28页 |
| ·最优多用户检测器 | 第23页 |
| ·传统检测器(Conventional detector,CD) | 第23-24页 |
| ·解相关检测器(Decorrelating Detector,DD) | 第24-25页 |
| ·最小均方误差检测器(Minimum Mean-Squared Error detector,MMSE) | 第25-26页 |
| ·串行干扰消除检测器(Successive Interference Cancellation,SIC) | 第26-27页 |
| ·并行干扰消除检测器(Parallel Interference Cancellation,PIC) | 第27-28页 |
| ·计算机仿真及结果分析 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于遗传算法的多用户检测 | 第32-46页 |
| ·遗传算法概述 | 第32-40页 |
| ·遗传算法的运算流程 | 第33-34页 |
| ·适应度函数 | 第34-35页 |
| ·遗传算子 | 第35-39页 |
| ·遗传算法的优缺点及发展方向 | 第39-40页 |
| ·基本遗传算法在多用户检测中的应用 | 第40-42页 |
| ·计算机仿真及结果分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 5 基于混合遗传算法的多用户检测:第一部分 | 第46-54页 |
| ·模拟退火(SA)算法 | 第46-48页 |
| ·物理退火过程 | 第46页 |
| ·模拟退火算法原理及操作步骤 | 第46-48页 |
| ·模拟退火算法的应用 | 第48页 |
| ·模拟退火遗传算法 | 第48-49页 |
| ·基于模拟退火遗传算法的多用户检测器 | 第49-50页 |
| ·计算机仿真及结果分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 6 基于混合遗传算法的多用户检测:第二部分 | 第54-70页 |
| ·人工神经网络概述 | 第54-55页 |
| ·Hopfield神经网络模型 | 第55-58页 |
| ·离散Hopfield神经网络 | 第55-56页 |
| ·连续Hopfield神经网络 | 第56-58页 |
| ·Hopfield神经网络模型稳定性分析 | 第58-60页 |
| ·离散Hopfield神经网络稳定性分析 | 第58-59页 |
| ·连续Hopfield神经网络稳定性分析 | 第59-60页 |
| ·离散Hopfield网络工作方式 | 第60-61页 |
| ·Hopfield神经网络多用户检测器 | 第61-62页 |
| ·基于混合遗传算法的多用户检测 | 第62-65页 |
| ·遗传算法与Hopfield神经网络相结合的混合遗传算法 | 第62-63页 |
| ·基于Hopfield神经网络遗传算法的多用户检测 | 第63-65页 |
| ·计算机仿真与分析 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 7 总结与展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
