| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文结构与研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 MIMO系统基础理论与深度神经网络概述 | 第13-42页 |
| 2.1 MIMO系统介绍 | 第13-19页 |
| 2.1.1 MIMO信道特性 | 第13-15页 |
| 2.1.2 MIMO系统模型 | 第15-17页 |
| 2.1.3 MIMO信道容量分析 | 第17-19页 |
| 2.2 MIMO系统的信号检测算法 | 第19-34页 |
| 2.2.1 最大似然检测算法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 线性检测算法 | 第21-23页 |
| 2.2.3 非线性检测算法 | 第23-30页 |
| 2.2.4 QGA-RBF检测算法 | 第30-33页 |
| 2.2.5 算法的性能仿真与分析 | 第33-34页 |
| 2.3 深度神经网络简介 | 第34-41页 |
| 2.3.1 深度学习概述 | 第34-36页 |
| 2.3.2 常见深度神经网络模型 | 第36-41页 |
| 2.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于AE与ELM检测算法的研究 | 第42-49页 |
| 3.1 自动编码机原理 | 第42-44页 |
| 3.2 基于AE-ELM的MIMO信号检测算法 | 第44-46页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第46-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于ELM自动编码机检测算法的研究 | 第49-56页 |
| 4.1 ELM自动编码机 | 第49-50页 |
| 4.2 基于ELM自动编码机的MIMO信号检测算法 | 第50-52页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第52-54页 |
| 4.3.1 参数测试 | 第52-53页 |
| 4.3.2 性能测试 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录 | 第62-63页 |