基于一维卷积神经网络的PSK解调算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 相移键控及卷积神经网络基础理论 | 第22-38页 |
| 2.1 PSK信号调制原理 | 第22-25页 |
| 2.2 PSK信号解调原理 | 第25-30页 |
| 2.2.1 PSK相干解调 | 第25-26页 |
| 2.2.2 载波同步 | 第26-28页 |
| 2.2.3 定时同步 | 第28-30页 |
| 2.3 卷积神经网络相关原理 | 第30-36页 |
| 2.3.1 神经网络的构成 | 第30-32页 |
| 2.3.2 神经网络的训练 | 第32-34页 |
| 2.3.3 卷积神经网络 | 第34-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 一维卷积神经网络解调算法 | 第38-56页 |
| 3.1 一维卷积神经网络解调算法概述 | 第38-40页 |
| 3.2 时间窗口原理 | 第40-42页 |
| 3.3 1-DCNN的获取 | 第42-46页 |
| 3.3.1 网络结构的设计 | 第42-44页 |
| 3.3.2 训练集的产生 | 第44-45页 |
| 3.3.3 网络训练参数的确定 | 第45-46页 |
| 3.4 相位跳变检测 | 第46-49页 |
| 3.4.1 BPSK信号相位跳变检测 | 第46-47页 |
| 3.4.2 QPSK信号相位跳变检测 | 第47-49页 |
| 3.5 输出序列的处理 | 第49-50页 |
| 3.5.1 判决器 | 第49-50页 |
| 3.5.2 转换器 | 第50页 |
| 3.6 载波频偏与采样频率误差的处理 | 第50-55页 |
| 3.6.1 载波频偏对解调的影响 | 第50-53页 |
| 3.6.2 采样误差对解调的影响 | 第53-54页 |
| 3.6.3 定时同步的作用 | 第54-55页 |
| 3.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 1-DCNN解调算法性能测试与分析 | 第56-68页 |
| 4.1 1-DCNN的构造与训练 | 第56-57页 |
| 4.2 最佳训练数据信噪比测试 | 第57-60页 |
| 4.3 误码率测试 | 第60-63页 |
| 4.4 误码率影响因素测试与分析 | 第63-66页 |
| 4.4.1 采样时刻偏移对误码率的影响 | 第63-64页 |
| 4.4.2 卷积核个数对误码率的影响 | 第64-65页 |
| 4.4.3 采样频率对误码率的影响 | 第65-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第68-69页 |
| 5.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 作者简介 | 第76-77页 |
