| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 卫星宽带调制信号模式识别技术 | 第13-15页 |
| 1.2.2 spark分布式并行存储技术 | 第15-17页 |
| 1.2.3 均衡技术 | 第17-19页 |
| 1.3 论文主要研究内容与组织结构 | 第19-22页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第20-22页 |
| 第二章 基于DCNN的宽带卫星通信系统调制信号模式识别算法研究 | 第22-40页 |
| 2.1 宽带卫星调制信号模式识别相关算法 | 第22-26页 |
| 2.1.1 基于谱特征调制信号模式识别 | 第22-23页 |
| 2.1.2 基于小波变换的信号模式识别 | 第23-24页 |
| 2.1.3 基于高阶累积量的信号模式识别 | 第24-25页 |
| 2.1.4 基于神经网络的调制信号模式识别 | 第25-26页 |
| 2.2 基于DCNN的宽带卫星调制信号模式识别算法 | 第26-39页 |
| 2.2.1 基于DCNN的宽带卫星调制信号模式识别系统框架 | 第27-29页 |
| 2.2.2 DCNN算法设计 | 第29-34页 |
| 2.2.3 仿真与性能分析 | 第34-39页 |
| 2.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 SPARK分布式并行调制信号图像压缩存储算法研究 | 第40-56页 |
| 3.1 分布式计算框架 | 第40-41页 |
| 3.2 图像计算相关算法 | 第41-44页 |
| 3.3 spark分布式并行调制信号图像压缩存储算法 | 第44-54页 |
| 3.3.1 spark分布式并行调制信号图像压缩存储系统框架 | 第44-46页 |
| 3.3.2 spark分布式并行调制信号图像压缩存储算法设计 | 第46-49页 |
| 3.3.3 仿真与性能分析 | 第49-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 带RL反馈的LSTME盲均衡算法研究 | 第56-72页 |
| 4.1 均衡相关算法 | 第56-60页 |
| 4.1.1 横向均衡器 | 第56-57页 |
| 4.1.2 判决反馈均衡器 | 第57-58页 |
| 4.1.3 自适应均衡器 | 第58-59页 |
| 4.1.4 基于神经网络的自适应均衡器 | 第59-60页 |
| 4.1.5 盲均衡器 | 第60页 |
| 4.2 带RL反馈的LSTME盲均衡算法 | 第60-70页 |
| 4.2.1 带RL反馈的LSTME盲均衡系统框架 | 第60-63页 |
| 4.2.2 带RL反馈的LSTME盲均衡算法设计 | 第63-66页 |
| 4.2.3 仿真与性能分析 | 第66-70页 |
| 4.3 本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 总结 | 第72页 |
| 5.2 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 作者攻读学位期间的学术论文目录 | 第82页 |
