| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 理论依据 | 第13-14页 |
| 1.3 研究现状 | 第14-20页 |
| 1.3.1 PCMA信号的检测和识别 | 第14-15页 |
| 1.3.2 PCMA信号的参数估计 | 第15-17页 |
| 1.3.3 PCMA信号的盲分离 | 第17-20页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第20-24页 |
| 1.4.1 提出问题 | 第20-21页 |
| 1.4.2 本文研究思路及结构安排 | 第21-24页 |
| 第二章 PCMA信号的检测和识别 | 第24-38页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 信号模型 | 第24页 |
| 2.3 PCMA信号检测算法 | 第24-29页 |
| 2.3.1 基于信噪比估计的PCMA信号检测算法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 基于星座聚集特性的PCMA信号检测算法 | 第25-26页 |
| 2.3.3 基于幅度平坦度的PCMA信号检测算法 | 第26-27页 |
| 2.3.4 性能仿真对比 | 第27-29页 |
| 2.4 PCMA信号调制类型识别 | 第29-34页 |
| 2.4.1 平方谱/四次方谱 | 第29-30页 |
| 2.4.2 累积量 | 第30-31页 |
| 2.4.3 仿真分析 | 第31-34页 |
| 2.5 识别流程 | 第34页 |
| 2.6 性能仿真 | 第34-35页 |
| 2.7 本章小结 | 第35-38页 |
| 第三章 基于软信息统计的PCMA信号参数估计 | 第38-50页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 信号模型 | 第38-39页 |
| 3.3 基于软信息统计的PCMA信号参数估计算法 | 第39-47页 |
| 3.3.1 符号软信息统计值 | 第39-41页 |
| 3.3.2 Gibbs采样算法 | 第41-42页 |
| 3.3.3 基于软信息统计的参数估计算法步骤 | 第42-44页 |
| 3.3.4 性能仿真分析 | 第44-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-50页 |
| 第四章 与SISO译码深度联合的PCMA信号分离算法 | 第50-62页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 信号模型 | 第50-51页 |
| 4.3 传统基于迭代处理的分离译码结构 | 第51-52页 |
| 4.4 LDPC译码算法 | 第52-54页 |
| 4.5 与SISO译码深度联合的分离算法 | 第54-56页 |
| 4.5.1 深度联合算法信息传递过程 | 第54-55页 |
| 4.5.2 深度联合算法步骤 | 第55-56页 |
| 4.6 性能仿真分析 | 第56-60页 |
| 4.6.1 收敛性分析 | 第56-59页 |
| 4.6.2 算法性能 | 第59-60页 |
| 4.7 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 5.2 工作展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |