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基于群智能算法的MIMO系统关键技术研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 引言第9-10页
    1.2 研究背景及意义第10-13页
        1.2.1 天线选择研究背景与意义第10-12页
        1.2.2 空间调制研究背景与意义第12-13页
    1.3 研究内容和结构安排第13-15页
第2章 MIMO技术与空间调制概述第15-33页
    2.1 MIMO系统模型第15-18页
        2.1.1 天线选择算法原理第16-18页
    2.2 经典天线选择算法第18-25页
        2.2.1 最优天线选择算法第18-20页
        2.2.2 递增天线选择算法第20-23页
        2.2.3 范数天线选择算法第23-25页
    2.3 空间调制技术第25-27页
        2.3.1 系统模型第25页
        2.3.2 调制原理第25-27页
    2.4 经典信号检测算法第27-31页
        2.4.1 最大似然检测算法第27-28页
        2.4.2 最大合并比检测算法第28-29页
        2.4.3 归一化合并比检测算法第29页
        2.4.4 检测性能仿真第29-31页
    2.5 本章小结第31-33页
第3章 基于粒子群算法的天线选择研究第33-49页
    3.1 粒子群算法基本原理第33-37页
        3.1.1 二进制粒子群第34页
        3.1.2 二进制粒子群存在的问题第34-36页
        3.1.3 新型二进制粒子群算法第36-37页
    3.2 新型二进制粒子群用于天线选择第37-39页
        3.2.1 信道容量的二进制编码表示第37-39页
        3.2.2 算法实现步骤第39页
    3.3 仿真结果与讨论第39-46页
        3.3.1 收敛性比较分析第39-43页
        3.3.2 容量性能分析第43-46页
    3.4 计算复杂度分析第46-47页
    3.5 本章小结第47-49页
第4章 基于猫群算法的天线选择研究第49-65页
    4.1 基本猫群算法第49-50页
        4.1.1 搜寻模式第49-50页
        4.1.2 跟踪模式第50页
    4.2 离散猫群算法第50-52页
        4.2.1 搜寻模式第50-51页
        4.2.2 跟踪模式第51-52页
    4.3 猫群算法用于天线选择第52-54页
        4.3.1 算法模型第52-53页
        4.3.2 算法实现步骤第53-54页
    4.4 一种新型二进制猫群算法第54-58页
        4.4.1 算法分析第54-55页
        4.4.2 搜寻模式第55页
        4.4.3 跟踪模式第55-56页
        4.4.4 迭代过程举例第56-58页
    4.5 性能分析第58-64页
        4.5.1 收敛性分析第58-60页
        4.5.2 容量性能分析第60-62页
        4.5.3 计算复杂度分析第62-64页
    4.6 本章小结第64-65页
第5章 空间调制信号检测算法研究第65-79页
    5.1 M-PSK星座下信号检测第65-68页
    5.2 新算法具体表述第68-69页
    5.3 性能仿真与复杂度分析第69-73页
        5.3.1 误码率性能分析第69-72页
        5.3.2 计算复杂度分析第72-73页
    5.4 基于新型二进制粒子群的信号检测算法第73-75页
        5.4.1 系统模型第73页
        5.4.2 算法实现步骤第73页
        5.4.3 迭代过程分析第73-75页
    5.5 粒子群检测性能分析第75-78页
        5.5.1 误码率性能分析第75-77页
        5.5.2 计算复杂度分析第77-78页
    5.6 本章小结第78-79页
第6章 总结与展望第79-81页
    6.1 总结第79-80页
    6.2 展望第80-81页
参考文献第81-86页
致谢第86-87页
个人简历、在学期间发表的学术论文与科研成果第87页

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