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高阶QAM下CO-OFDM系统的关键技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第12-18页
    1.1 课题研究的背景第12-13页
    1.2 CO-OFDM国内外研究现状第13-14页
    1.3 FPGA在CO-OFDM系统中的应用第14-15页
    1.4 CO-OFDM系统中非线性均衡算法的研究现状第15-16页
    1.5 本文研究内容组织结构第16-18页
第2章 相干光正交频分复用技术第18-25页
    2.1 OFDM技术第18-21页
        2.1.1 OFDM的基本原理第18-20页
        2.1.2 IFFT/FFT的实现第20页
        2.1.3 保护间隔与循环前缀第20-21页
    2.2 相干光通信技术第21-23页
        2.2.1 相干光通信的基本原理第21-22页
        2.2.2 相干检测技术第22-23页
        2.2.3 相干光通信优势第23页
    2.3 CO-OFDM系统第23-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第3章 OFDM发射接收机的设计与实现第25-46页
    3.1 设计的总体结构第25-26页
    3.2 开发平台与开发流程第26-28页
        3.2.1 硬件开发平台第26-27页
        3.2.2 软件开发平台第27页
        3.2.3 开发流程第27-28页
    3.3 OFDM基带系统发射机和接收机设计第28-39页
        3.3.1 时钟生成模块第29页
        3.3.2 伪随机序列模块第29-31页
        3.3.3 16QAM模块第31-34页
        3.3.4 插入导频模块第34-36页
        3.3.5 64-IFFT模块第36-38页
        3.3.6 插入循环前缀模块第38-39页
    3.4 符号定时同步第39-43页
        3.4.1 训练序列模块第40页
        3.4.2 符号定时同步算法的硬件设计与实现第40-43页
    3.5 仿真测试第43-45页
    3.6 本章小结第45-46页
第4章 CO-OFDM系统的非线性均衡第46-58页
    4.1 CO-OFDM系统非线性效应第46页
    4.2 CO-OFDM实验仿真系统第46-48页
    4.3 性能分析参数第48-49页
    4.4 基于BP神经网络的非线性均衡算法第49-51页
    4.5 基于广义回归神经网络的非线性均衡算法第51-52页
        4.5.1 GRNN神经网络的特点第52页
    4.6 实验结果与分析第52-57页
    4.7 本章小结第57-58页
第5章 总结与展望第58-60页
    5.1 总结第58-59页
    5.2 展望第59-60页
参考文献第60-64页
附录一第64-67页
附录二第67-68页
致谢第68-69页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第69页

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