| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-14页 |
| 1.1 RBF 网络的起源与发展 | 第9页 |
| 1.2 RBF 网络在动态系统中的应用 | 第9-10页 |
| 1.3 RBF 网络与人工免疫系统的结合 | 第10-11页 |
| 1.4 本文研究的内容与意义 | 第11-14页 |
| 第二章 RBF 网络与自然免疫原理 | 第14-28页 |
| 2.1 RBF 网络的结构和参数 | 第14-19页 |
| 2.1.1 RBF 网络的结构 | 第14-15页 |
| 2.1.2 RBF 网络的参数及其作用 | 第15-16页 |
| 2.1.3 RBF 网络的经典训练算法 | 第16-19页 |
| 2.2 RBF 网络在动态系统环境下的特点 | 第19-23页 |
| 2.2.1 RBF 网络的动态映射 | 第19-21页 |
| 2.2.2 宽度参数的进一步研究 | 第21-23页 |
| 2.3 自然免疫系统原理 | 第23-27页 |
| 2.3.1 免疫应答与免疫记忆机制 | 第24-25页 |
| 2.3.2 克隆选择 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于免疫二次应答的动态RBF 网络训练算法 | 第28-37页 |
| 3.1 自然免疫系统和RBF 网络的联系 | 第28-29页 |
| 3.2 算法特点和流程 | 第29-31页 |
| 3.3 动态ROSENBROCK 函数拟合仿真 | 第31-36页 |
| 3.3.1 静态 | 第32-33页 |
| 3.3.2 动态 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于免疫二次应答的动态RBF 网络多用户检测器 | 第37-47页 |
| 4.1 CDMA 多用户检测 | 第37-38页 |
| 4.2 基于免疫二次应答的动态RBF 多用户检测器 | 第38-41页 |
| 4.2.1 RBF 网络多用户检测器 | 第38-39页 |
| 4.2.2 RBF 网络多用户检测器训练算法 | 第39-41页 |
| 4.3 仿真 | 第41-46页 |
| 4.3.1 时变环境下的追踪性能 | 第41-45页 |
| 4.3.2 参数讨论 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于免疫二次应答的动态RBF 信道均衡器在OFDM 中应用 | 第47-63页 |
| 5.1 OFDM 系统 | 第47-50页 |
| 5.1.1 OFDM 系统的基本原理 | 第47-49页 |
| 5.1.2 OFDM 系统中的信道估计 | 第49-50页 |
| 5.2 基于免疫二次应答的动态RBF 信道均衡器 | 第50-53页 |
| 5.2.1 RBF 网络信道均衡器 | 第50-52页 |
| 5.2.2 动态RBF 网络信道均衡器训练算法 | 第52-53页 |
| 5.3 仿真 | 第53-62页 |
| 5.3.1 时变环境下的追踪性能 | 第54-60页 |
| 5.3.2 参数讨论与分析 | 第60-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 本文总结 | 第63页 |
| 6.2 今后工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第71页 |
