摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-8页 |
目录 | 第8-11页 |
数学运算符对照表 | 第11-12页 |
通用英文缩略语 | 第12-15页 |
图清单 | 第15-19页 |
表清单 | 第19-20页 |
第一章 绪论 | 第20-32页 |
·研究背景和意义 | 第20-22页 |
·信号盲处理算法分类和研究现状 | 第22-24页 |
·基于神经网络的信号盲处理技术的国内外研究现状 | 第24-30页 |
·本文工作 | 第30-32页 |
第二章 基于BP网络和支持向量机的信号盲处理 | 第32-56页 |
·引言 | 第32页 |
·基于BP网络的信号盲处理 | 第32-39页 |
·BP神经网络概述 | 第32-34页 |
·基于BP神经网络的信号盲处理 | 第34-39页 |
·基于支持向量机的信号盲处理 | 第39-49页 |
·支持向量机概述 | 第39-45页 |
·基于星座匹配误差的支持向量机信号盲处理 | 第45-49页 |
·仿真实验与分析 | 第49-54页 |
·本章小结 | 第54-56页 |
第三章 连续HOPFIELD网络及其盲检测优化问题构建 | 第56-74页 |
·引言 | 第56页 |
·神经动力学 | 第56-63页 |
·Hopfiled网络概述 | 第63-65页 |
·连续Hopfield网络基本原理概述 | 第65-68页 |
·连续Hopfield神经元模型 | 第66-67页 |
·连续Hopfield神经网络在优化计算中的说明 | 第67-68页 |
·系统模型和信号盲检测优化问题构建 | 第68-70页 |
·权阵配置 | 第70-72页 |
·连续Hopfield网络盲检测算法的起始阶段变化规律 | 第72-73页 |
·本章小结 | 第73-74页 |
第四章 基于幅相激励的连续多阈值神经元HOPFIELD网络的信号直接盲检测 | 第74-110页 |
·引言 | 第74页 |
·MPSK与QAM信号说明 | 第74-76页 |
·优化函数和HNNCMVN结构 | 第76-77页 |
·基于幅相联合激励法的激励函数设计 | 第77-90页 |
·MPSK信号盲检测的连续相位多阈值激励函数 | 第77-78页 |
·MPSK信号盲检测的连续相位多阈值EXP激励函数设计 | 第78-81页 |
·MPSK信号盲检测的连续相位多阈值SIN激励函数设计 | 第81-82页 |
·MPSK信号盲检测的连续相位多阈值激励函数与传统二节激励函数的对比 | 第82-83页 |
·QAM信号盲检测的连续幅度多阈值和相位多阈值激励函数设计 | 第83-90页 |
·能量函数设计与证明和平衡条件 | 第90-95页 |
·信号统计信息缺失的盲处理能力 | 第95-96页 |
·仿真实验与分析 | 第96-109页 |
·本章小结 | 第109-110页 |
第五章 基于同相正交振幅激励的连续多阈值神经元HOPFIELD网络的密集QAM信号直接盲检测 | 第110-153页 |
·引言 | 第110-111页 |
·密集QAM信号 | 第111-112页 |
·连续振幅多阈值神经元复值激励函数 | 第112-125页 |
·连续振幅多阈值SIN激励函数的设计 | 第113-114页 |
·激励函数的逆函数积分和 | 第114-115页 |
·激励函数的拐点、引点和斥点 | 第115-116页 |
·激励函数的临界斜率 | 第116-120页 |
·激励函数的临界斜率与衰减因子? 的关系 | 第120-121页 |
·从激励函数角度的放大因子范围确定 | 第121-125页 |
·能量函数的设计和讨论 | 第125-130页 |
·初始状态向量设计和网络运行步骤 | 第130-136页 |
·起始搜索点的选择方法 | 第131-132页 |
·排除非期望平衡点 | 第132-134页 |
·受控初始状态向量法 | 第134-135页 |
·噪声对实验的影响讨论 | 第135-136页 |
·HNNCMVN盲处理方法具有高阶激励函数可激励低阶信号的能力 | 第136-140页 |
·信号点“散布” | 第137-139页 |
·星座判决引导函数的设计 | 第139-140页 |
·仿真实验与分析 | 第140-151页 |
·本章小结 | 第151-153页 |
第六章 全文总结与展望 | 第153-155页 |
·论文主要贡献 | 第153-154页 |
·未来研究展望 | 第154-155页 |
致谢 | 第155-156页 |
参考文献 | 第156-163页 |
攻读博士学位期间发表的科研成果目录 | 第163-164页 |