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基于智能计算方法的多用户检测算法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-17页
   ·引言第11-12页
   ·课题研究背景及意义第12-15页
     ·CDMA 系统概述第12-13页
     ·多用户检测研究的必要性第13-14页
     ·多用户检测的发展第14-15页
   ·智能计算方法第15页
   ·论文结构及内容安排第15-17页
第2章 DS-CDMA 通信系统中的多用户检测第17-31页
   ·扩频通信第17页
   ·DS-CDMA 通信系统第17-18页
   ·多用户检测的数学模型第18-22页
     ·离散时间同步模型第18-19页
     ·离散时间异步模型第19-22页
   ·多用户检测的性能测度第22-24页
     ·误码率第22-23页
     ·渐进多用户有效性第23-24页
     ·抗远近效应能力第24页
   ·几种常见的多用户检测器第24-30页
     ·传统检测器第24-25页
     ·最优多用户检测器第25-26页
     ·解相关多用户检测器第26-27页
     ·最小均方误差多用户检测器第27-29页
     ·干扰抵消多用户检测器第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第3章 改进的自适应克隆选择算法在多用户检测中的应用第31-46页
   ·克隆选择原理介绍第31-32页
   ·克隆选择算法第32-38页
     ·克隆选择算法模型第32-34页
     ·克隆选择算法的主要操作第34-37页
     ·克隆选择算法的实现第37-38页
     ·克隆选择算法的优点第38页
   ·改进的自适应克隆选择算法第38-41页
     ·克隆选择算法的改进第38-40页
     ·改进的自适应克隆选择算法的实现第40-41页
   ·基于改进的自适应克隆选择算法的多用户检测器第41-42页
   ·仿真分析第42-45页
     ·误码率分析第42-43页
     ·收敛速度分析第43-44页
     ·抗远近效应能力分析第44页
     ·系统容量分析第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第4章 改进的概率克隆选择微粒群算法在多用户检测中的应用第46-59页
   ·微粒群算法第46-50页
     ·微粒群算法模型第46-47页
     ·微粒群算法的实现第47-49页
     ·微粒群算法的优缺点第49页
     ·离散二进制微粒群算法第49-50页
   ·改进的概率克隆选择微粒群算法第50-54页
     ·概率克隆选择微粒群算法第50-51页
     ·概率克隆选择微粒群算法的改进第51-52页
     ·改进的概率克隆选择微粒群算法的实现第52-54页
   ·基于改进的概率克隆选择微粒群算法的多用户检测器第54页
   ·仿真分析第54-58页
     ·误码率分析第54-55页
     ·收敛速度分析第55-56页
     ·抗远近效应能力分析第56-57页
     ·系统容量分析第57-58页
   ·本章小结第58-59页
第5章 基于贪婪策略的克隆选择混合蛙跳算法在多用户检测中的应用第59-70页
   ·混合蛙跳算法第59-62页
     ·混合蛙跳算法原理第59页
     ·混合蛙跳算法的实现第59-61页
     ·混合蛙跳算法的优缺点第61-62页
     ·离散混合蛙跳算法第62页
   ·贪婪算法第62-63页
   ·基于贪婪策略的克隆选择混合蛙跳算法第63-65页
   ·基于贪婪策略克隆选择混合蛙跳算法的多用户检测器第65-66页
   ·仿真分析第66-69页
     ·误码率分析第67页
     ·收敛速度分析第67-68页
     ·抗远近效应能力分析第68-69页
     ·系统容量分析第69页
   ·本章小结第69-70页
结论第70-72页
参考文献第72-77页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第77-78页
致谢第78-79页
作者简介第79页

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