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基于连续多阈值神经元Hopfield网络的信号直接盲检测

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

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