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eMBB场景下的极化码译码算法研究与应用

致谢第4-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第15-26页
    1.1 研究背景第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-23页
        1.2.1 信道极化与信道编码第16-19页
        1.2.2 极化码的盲检测第19-20页
        1.2.3 基于机器学习的译码算法第20-23页
        1.2.4 极化码的BMA译码算法第23页
    1.3 论文主要内容与结构安排第23-26页
第2章 基于分段式CRC的极化码盲检测第26-40页
    2.1 引言第26-27页
    2.2 CA-SCL译码算法第27-29页
    2.3 带有提前终止策略的盲检测算法第29-33页
    2.4 仿真结果第33-38页
        2.4.1 盲检测的MDR和FAR第33-35页
        2.4.2 盲检测的提前终止第35-38页
    2.5 本章小结第38-40页
第3章 基于机器学习的译码算法第40-54页
    3.1 引言第40-41页
    3.2 基于神经网络的极化码译码算法第41-44页
    3.3 基于决策树模型的极化码译码算法第44-49页
    3.4 仿真结果及相关分析第49-52页
    3.5 本章小结第52-54页
第4章 极化码的BMA译码算法第54-68页
    4.1 引言第54-55页
    4.2 线性码OSD译码算法第55-56页
    4.3 BMA译码算法第56-62页
        4.3.1 BMA算法的匹配技术第57-59页
        4.3.2 BMA算法的流程第59-61页
        4.3.3 Threshold -based CRC-Aided BMA algorithm第61-62页
    4.4 仿真结果和分析第62-66页
    4.5 本章小结第66-68页
第5章 总结与展望第68-72页
    5.1 工作总结第68-70页
    5.2 研究展望第70-72页
参考文献第72-75页
个人简历、攻读硕士学位期间主要的研究成果第75页

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