CNN超混沌特性及在空间多目标测控系统中的应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 混沌及超混沌系统研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 细胞神经网络研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 空间多目标测控系统研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 CNN超混沌特性研究 | 第16-27页 |
| 2.1 CNN的基本模型 | 第16-18页 |
| 2.1.1 CNN基本结构 | 第16-17页 |
| 2.1.2 CNN状态方程 | 第17-18页 |
| 2.2 CNN系统超混沌特性研究 | 第18-22页 |
| 2.2.1 混沌及超混沌现象的定义 | 第18-19页 |
| 2.2.2 CNN超混沌系统特性分析 | 第19-22页 |
| 2.3 CNN超混沌系统判定及筛选 | 第22-26页 |
| 2.3.1 CNN超混沌系统判定及筛选算法 | 第22-25页 |
| 2.3.2 筛选算法性能仿真分析 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 CNN超混沌扩频序列研究 | 第27-35页 |
| 3.1 CNN超混沌序列生成及量化 | 第27-28页 |
| 3.2 CNN超混沌序列筛选 | 第28-32页 |
| 3.2.1 扩频序列特性分析 | 第28-30页 |
| 3.2.2 扩频序列特性分析 | 第30-32页 |
| 3.3 CNN超混沌扩频序列性能仿真分析 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 CNN多用户检测算法研究 | 第35-46页 |
| 4.1 常见的多用户检测算法分析 | 第35-38页 |
| 4.1.1 传统接收机 | 第35-36页 |
| 4.1.2 最优多用户检测算法 | 第36-37页 |
| 4.1.3 解相关多用户检测算法 | 第37页 |
| 4.1.4 最小均方误差多用户检测算法 | 第37-38页 |
| 4.2 CNN多用户检测算法研究 | 第38-42页 |
| 4.2.1 原始的CNN多用户检测算法 | 第38-39页 |
| 4.2.2 简化的CNN多用户检测算法 | 第39-42页 |
| 4.3 CNN多用户检测算法仿真分析 | 第42-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于CNN超混沌特性的空间多目标测控系统 | 第46-55页 |
| 5.1 空间多目标测控系统建模 | 第46-48页 |
| 5.2 空间多目标测控系统通信方案设计 | 第48-51页 |
| 5.2.1 系统发送端 | 第48页 |
| 5.2.2 信道模型 | 第48-49页 |
| 5.2.3 系统接收端 | 第49-51页 |
| 5.3 空间多目标测控系统性能仿真 | 第51-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
