| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 论文背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 Ka波段卫星通信发展现状 | 第11页 |
| 1.2.2 自适应编码调制系统 | 第11-12页 |
| 1.2.3 信噪比估计技术 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容与安排 | 第13-15页 |
| 第2章 Ka波段卫星信道模型与ACM系统物理层架构 | 第15-28页 |
| 2.1 卫星通信空间传播主要特征及主要衰减来源 | 第15-17页 |
| 2.1.1 自由空间传播损耗 | 第15页 |
| 2.1.2 云雾吸收损耗 | 第15-16页 |
| 2.1.3 大气中吸收 | 第16页 |
| 2.1.4 降雨影响 | 第16-17页 |
| 2.2 基于ITU-R雨衰模型的卫星通信信道模型 | 第17-24页 |
| 2.2.1 ITU-R模型 | 第17-21页 |
| 2.2.2 Ka波段雨衰减统计分布特性 | 第21-23页 |
| 2.2.3 雨衰信道模型 | 第23-24页 |
| 2.3 自适应编码调制系统 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 分离符号矩的信噪比估计算法及其优化 | 第28-49页 |
| 3.1 传统信噪比盲估计算法 | 第28-34页 |
| 3.1.1 ML信噪比估计 | 第28-29页 |
| 3.1.2 M2-M4信噪比估计 | 第29-30页 |
| 3.1.3 多项式拟合法信噪比估计 | 第30-31页 |
| 3.1.4 传统信噪比估计方法性能分析 | 第31-34页 |
| 3.2 分离符号矩信噪比估计算法 | 第34-43页 |
| 3.2.1 分离符号矩估计实现原理 | 第34-37页 |
| 3.2.2 分离符号矩估计性能分析 | 第37-41页 |
| 3.2.3 最优SSME信噪比估计器及其性能分析 | 第41-43页 |
| 3.3 改进的SSME信噪比估计算法 | 第43-48页 |
| 3.3.1 简化的最优SSME信噪比器 | 第43-45页 |
| 3.3.2 卫星ACM通信系统中SSME改进方法 | 第45-47页 |
| 3.3.3 改进SSME信噪比估计算法性能分析 | 第47-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于回声状态网络的信噪比估计技术优化 | 第49-70页 |
| 4.1 利用ESN网络解决回传时延可行性分析 | 第49-51页 |
| 4.2 传统回声状态网络原理 | 第51-56页 |
| 4.2.1 ESN网络的建立 | 第51-54页 |
| 4.2.2 ESN网络的训练 | 第54-55页 |
| 4.2.3 使用ESN网络预测目标向量 | 第55-56页 |
| 4.3 改进回声状态网络预测信噪比序列 | 第56-61页 |
| 4.4 问题与改进 | 第61-69页 |
| 4.4.1 问题分析 | 第61-62页 |
| 4.4.2 ESN网络特性分析 | 第62-63页 |
| 4.4.3 问题改进 | 第63-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |