| 中文摘要 | 第1-7页 |
| 英文摘要 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| §1．1 发展历史与研究现状 | 第12-17页 |
| §1．2 本文的主要工作及内容安排 | 第17-20页 |
| 第二章 用遗传算法确定短序列正交多子波 | 第20-28页 |
| §2．1 短序列正交多子波 | 第20-23页 |
| §2．2 理论分析 | 第23-24页 |
| §2．3 算法 | 第24-25页 |
| §2．4 仿真 | 第25-26页 |
| §2．5 结论 | 第26页 |
| §2．6 附录：仿真中所用的遗传操作步骤 | 第26-28页 |
| 第三章 用矩阵特征值和特征向量构造短序列正交多子波 | 第28-36页 |
| §3．1 引言 | 第28-29页 |
| §3．2 问题的提出 | 第29-31页 |
| §3．3 主要结果 | 第31-33页 |
| §3．4 斗算法 | 第33页 |
| §3．5 算例 | 第33-36页 |
| 第四章 多子波神经网络及其逼近性 | 第36-49页 |
| §4．1 引言 | 第36页 |
| §4．2 二网络模型 | 第36-38页 |
| §4．3 主要结果 | 第38-43页 |
| §4．4 学习算法 | 第43-44页 |
| §4．5 网络参数与初值的选择策略 | 第44-45页 |
| §4．6 实验结果 | 第45-49页 |
| 第五章 多子波神经网络的预滤波方法 | 第49-57页 |
| §5．1 引言 | 第49页 |
| §5．2 多子波神经网络模型 | 第49-51页 |
| §5．3 预滤波器的设计方法 | 第51-53页 |
| §5．4 算例 | 第53-57页 |
| 第六章 基于多子波神经网络的多用户检测器 | 第57-74页 |
| §6．1 引言 | 第57-58页 |
| §6．2 CDMA的信号模型 | 第58页 |
| §6．3 传统的单用户匹配滤波检测器 | 第58-60页 |
| §6．4 最佳多用户检测器 | 第60-61页 |
| §6．5 神经网络多用户检测器 | 第61-62页 |
| §6．6 降维预处理 | 第62-72页 |
| §6．7 多子波神经网络多用户检测器 | 第72-74页 |
| 第七章 异步CDMA系统的信道参数及定时估计 | 第74-98页 |
| §7．1 引言 | 第74-75页 |
| §7．2 异步CDMA通信系统的管道模型 | 第75-80页 |
| §7．3 异步CDMA系统的激活用户数与定时联合估计算法 | 第80-85页 |
| §7．4 多径衰落异步CDMA系统的参数估计算法 | 第85-89页 |
| §7．5 仿真实验 | 第89-91页 |
| §7．6 结论 | 第91-98页 |
| 第八章 基于正交码的多子波CDMA | 第98-104页 |
| §8．1 引言 | 第98-99页 |
| §8．2 多子波 | 第99-100页 |
| §8．3 多子波CDMA | 第100-102页 |
| §8．4 理想信道情况下的仿真 | 第102-103页 |
| §8．5 抗自噪声干扰的分析与仿真 | 第103-104页 |
| 第九章 多子波CDMA理论与框架 | 第104-110页 |
| §9．1 引言 | 第104页 |
| §9．2 多子波分析滤波器 | 第104-106页 |
| §9．3 多子波CDMA框架 | 第106-108页 |
| §9．4 仿真 | 第108页 |
| §9．5 结论 | 第108-110页 |
| 第十章 基于Haar子波低通滤波器的多子波CDMA | 第110-118页 |
| §10．1 引言 | 第110-111页 |
| §10．2 多子波分析滤波器 | 第111-112页 |
| §10．3 基于Haar子波低通滤波器的多子波CDMA | 第112-115页 |
| §10．4 仿真 | 第115页 |
| §10．5 结论 | 第115-118页 |
| 总结与展望 | 第118-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 参考文献 | 第121-132页 |
| 攻读博士学位期间合作完成的学术论文 | 第132-133页 |
