| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及现状 | 第8-13页 |
| 1.1.1 不可预测性 | 第8-10页 |
| 1.1.2 极化码 | 第10-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.3 本文的研究内容和结构安排 | 第13-14页 |
| 2 排列熵算法 | 第14-23页 |
| 2.1 算法原理 | 第14-15页 |
| 2.2 算法有效性验证 | 第15-16页 |
| 2.3 Logistic混沌系统下PE算法的参数选取 | 第16-22页 |
| 2.3.1 Logistic混沌系统 | 第16-17页 |
| 2.3.2 单一参数的影响分析 | 第17-19页 |
| 2.3.3 参数的联合选取 | 第19-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 排列熵算法的改进方法 | 第23-32页 |
| 3.1 加权排列熵 | 第23-26页 |
| 3.2 混沌边缘检测的改进排列熵算法 | 第26-29页 |
| 3.3 多尺度排列熵 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 极化编码中不可预测性的度量 | 第32-48页 |
| 4.1 极化码理论 | 第32-38页 |
| 4.1.1 信道参数和信道特性 | 第32-33页 |
| 4.1.2 信道极化 | 第33-36页 |
| 4.1.3 极化编码 | 第36-37页 |
| 4.1.4 SC译码 | 第37-38页 |
| 4.2 极化编码中不可预测性的度量 | 第38-41页 |
| 4.2.1 不同信道下的仿真 | 第38-40页 |
| 4.2.2 不同码长下的仿真 | 第40页 |
| 4.2.3 不同信噪比下的仿真 | 第40-41页 |
| 4.3 其他编码中不可预测性的度量 | 第41-46页 |
| 4.3.1 交织码 | 第41-43页 |
| 4.3.2 卷积码 | 第43-46页 |
| 4.4 不可预测性在编码识别方面的应用探究 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 全文总结 | 第48-49页 |
| 5.2 研究展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录 攻读学位期间获得成果及参与项目情况 | 第54页 |