HFC系统中光接收机的应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究工作的背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 本论文的相关研究工作 | 第8-11页 |
| 第二章 MC-CDMA基础 | 第11-23页 |
| 2.1 引言 | 第11页 |
| 2.2 OFDM基本原理 | 第11-15页 |
| 2.3 CDMA基本原理 | 第15-18页 |
| 2.4 多载波和码分多址的结合 | 第18-20页 |
| 2.5 MC-CDMA系统中的关键技术 | 第20-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 MC-CDMA系统中的数据检测 | 第23-37页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 MC-CDMA的发送和接收 | 第23-25页 |
| 3.3 MC-CDMA单用户检测技术 | 第25-31页 |
| 3.3.1 几种简单的频域分集合并技术 | 第25-27页 |
| 3.3.2 频域分集合并检测技术性能比较 | 第27-31页 |
| 3.4 MC-CDMA多用户检测技术 | 第31-36页 |
| 3.4.1 线性多用户检测 | 第31-32页 |
| 3.4.2 非线性多用户检测 | 第32-35页 |
| 3.4.3 仿真结果和分析 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于仿生算法的多用户检测 | 第37-53页 |
| 4.1 遗传算法简介 | 第37-39页 |
| 4.2 基于遗传算法的多用户检测 | 第39-43页 |
| 4.2.1 基于传统遗传算法的多用户检测 | 第39-42页 |
| 4.2.2 MMSE与遗传算法相结合的多用户检测 | 第42-43页 |
| 4.3 蚁群算法 | 第43-46页 |
| 4.3.1 蚁群算法的基本模型 | 第43-44页 |
| 4.3.2 蚁群算法的优缺点 | 第44-45页 |
| 4.3.3 改进的蚁群优化算法 | 第45-46页 |
| 4.4 基于蚁群算法的多用户检测 | 第46-48页 |
| 4.4.1 蚁群算法多用户检测模型 | 第46-47页 |
| 4.4.2 蚁群算法在多用户检测中的改进 | 第47页 |
| 4.4.3 算法描述及步骤 | 第47-48页 |
| 4.5 仿真结果及分析 | 第48-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 结束语 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
