无线通信系统中的动态多域抗干扰决策方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 缩略词 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及研究意义 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的主要内容和章节安排 | 第15-18页 |
| 第二章 抗干扰决策理论概述 | 第18-29页 |
| 2.1 动态多域抗干扰系统单向链路模型 | 第18页 |
| 2.2 粗糙集理论原理和方法 | 第18-21页 |
| 2.2.1 粗糙集理论的基本概念 | 第19-20页 |
| 2.2.2 决策规则的提取 | 第20-21页 |
| 2.3 遗传算法理论原理和实现方法 | 第21-23页 |
| 2.3.1 遗传算法的基本用语 | 第21页 |
| 2.3.2 遗传算法的实现步骤 | 第21-23页 |
| 2.4 规则推理的技术原理和方法 | 第23-25页 |
| 2.4.1 产生式规则的知识表示 | 第23-24页 |
| 2.4.2 产生式系统的推理方式 | 第24-25页 |
| 2.4.3 产生式系统的特点 | 第25页 |
| 2.5 案例推理的技术原理和方法 | 第25-28页 |
| 2.5.1 案例推理技术的理论基础 | 第26页 |
| 2.5.2 案例推理技术的工作流程 | 第26-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于粗糙集的最简抗干扰决策规则提取算法 | 第29-40页 |
| 3.1 基于粗糙集的抗干扰决策模型 | 第29-30页 |
| 3.2 基于粗糙集规则提取的抗干扰决策算法 | 第30-34页 |
| 3.2.1 决策空间的压缩 | 第30-32页 |
| 3.2.2 粗糙集属性约简算法 | 第32-34页 |
| 3.2.3 粗糙集属性值的约简算法 | 第34页 |
| 3.3 算法实现与分析 | 第34-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于规则和遗传算法的抗干扰决策方法 | 第40-46页 |
| 4.1 基于规则和遗传算法的抗干扰决策模型 | 第40-41页 |
| 4.2 基于规则和遗传算法的抗干扰决策算法 | 第41-43页 |
| 4.2.1 建立目标函数 | 第41-42页 |
| 4.2.2 算法流程 | 第42-43页 |
| 4.3 算法实现与分析 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于案例推理和规则的抗干扰决策方法 | 第46-62页 |
| 5.1 基于案例推理和规则的抗干扰决策模型 | 第46-47页 |
| 5.2 基于案例推理的决策算法 | 第47-56页 |
| 5.2.1 干扰场景的抽象和建模 | 第47-48页 |
| 5.2.2 案例表示 | 第48页 |
| 5.2.3 案例相似度计算 | 第48-53页 |
| 5.2.4 案例重用 | 第53-55页 |
| 5.2.5 案例学习 | 第55-56页 |
| 5.3 案例为主规则为辅的抗干扰决策算法 | 第56-57页 |
| 5.4 算法实现与分析 | 第57-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结论 | 第62-64页 |
| 6.1 论文工作的总结 | 第62页 |
| 6.2 需要进一步研究的问题 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第69-70页 |
