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成对载波多址接入信号盲分离技术研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第14-22页
    1.1 引言第14-17页
        1.1.1 选题背景第14-16页
        1.1.2 课题研究目的及意义第16页
        1.1.3 项目研究内容及指标要求第16-17页
    1.2 PCMA信号关键技术第17-18页
        1.2.1 调制方式识别第17页
        1.2.2 信道参数估计及符号盲分离第17-18页
        1.2.3 编码和交织技术第18页
    1.3 PCMA信号盲分离研究现状第18-20页
        1.3.1 ICA分离方法第18-19页
        1.3.2 粒子滤波方法第19页
        1.3.3 逐留存路径方法第19-20页
        1.3.4 基于迭代译码的处理方法第20页
    1.4 本文主要内容及结构安排第20-22页
第二章 PCMA系统通信原理及信号模型第22-28页
    2.1 PCMA系统通信原理第22页
    2.2 非合作PCMA信号模型第22-24页
    2.3 状态空间模型第24-25页
    2.4 PCMA信号可分离性第25-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第三章 基于粒子滤波的非合作PCMA信号盲分离第28-38页
    3.1 粒子滤波算法简介第28-32页
        3.1.1 序贯重要性采样第28-30页
        3.1.2 重采样第30-31页
        3.1.3 粒子滤波算法框架第31-32页
    3.2 基于粒子滤波的非合作PCMA信号盲分离原理第32-36页
        3.2.1 粒子轨迹更新第32-35页
        3.2.2 符号、参数的估计第35-36页
    3.3 基于粒子滤波的非合作PCMA信号盲分离算法第36-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第四章 基于改进粒子滤波的非合作PCMA信号盲分离第38-56页
    4.1 基于粒子滤波的PCMA信号盲分离算法存在的问题第38页
    4.2 改进的粒子滤波算法第38-44页
        4.2.1 基于改进算法的信道参数估计第39-42页
        4.2.2 基于最大似然准则的符号估计第42-44页
    4.3 基于改进粒子滤波算法的PCMA信号盲分离算法第44-46页
        4.3.1 参数估计算法第44-45页
        4.3.2 符号检测算法第45-46页
    4.4 性能仿真及分析第46-55页
        4.4.1 参数估计性能第46-51页
        4.4.2 符号盲分离性能第51-52页
        4.4.3 过采样倍数对算法性能影响第52-54页
        4.4.4 信噪比对粒子滤波算法性能影响第54-55页
    4.5 本章小结第55-56页
第五章 基于Turbo迭代译码的PCMA信号盲分离第56-86页
    5.1 Turbo码第56-71页
        5.1.1 Turbo码的编码器第57-61页
            5.1.1.1 卷积码第57-59页
            5.1.1.2 编码器的结构第59-61页
        5.1.2 Turbo码的译码器第61-71页
            5.1.2.1 最大后验概率译码(MAP算法)第62-69页
            5.1.2.2 简化的LOG-MAP算法第69-71页
    5.2 迭代分离译码原理第71-75页
        5.2.1 盲分离模块第72-74页
        5.2.2 SISO逆映射模块第74页
        5.2.3 SISO映射模块第74-75页
    5.3 基于Turbo迭代译码的PCMA信号盲分离算法第75-76页
    5.4 性能仿真及分析第76-85页
        5.4.1 Turbo码的译码器性能第76-81页
        5.4.2 基于迭代的盲分离系统性能第81-82页
        5.4.3 基于 Turbo 迭代的盲分离系统性能影响因素分析第82-85页
    5.5 本章小结第85-86页
第六章 总结与展望第86-88页
    6.1 总结第86页
    6.2 展望第86-88页
致谢第88-89页
参考文献第89-92页
攻读硕士学位期间的研究成果第92-93页

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