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超奈奎斯特(FTN)速率传输的递归神经网络解调方法

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超奈奎斯特(FTN)速率传输的递归神经网络解调方法
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-13页
  1.1 研究背景第9页
  1.2 国内外研究现状第9-10页
  1.3 论文研究内容及意义第10-11页
  1.4 论文组织结构第11-13页
第二章 FTN传输第13-41页
  2.1 FTN传输技术概述第13-24页
    2.1.1 奈奎斯特准则与正交传输第13-14页
    2.1.2 FTN传输与Mazo限第14-16页
    2.1.3 FTN系统信道容量第16-24页
  2.2 FTN传输离散模型第24-31页
    2.2.1 FTN传输的向量形式第24-25页
    2.2.2 离散模型中观测矩阵性质第25-31页
  2.3 FTN传输的检测技术第31-39页
    2.3.1 最大似然检测与二次规划的等价性第31-32页
    2.3.2 最大似然(MLSE)检测第32-35页
    2.3.3 迫零均衡第35页
    2.3.4 最小均方误差均衡第35-36页
    2.3.5 算法仿真与分析第36-39页
  2.4 本章小结第39-41页
第三章 神经网络与信号解调第41-59页
  3.1 神经网络模型第41-44页
    3.1.1 神经网络历史第41页
    3.1.2 前向神经网络第41-43页
    3.1.3 递归神经网络第43-44页
  3.2 神经网络的训练算法第44-52页
    3.2.1 BP算法第44-47页
    3.2.2 激励函数第47-49页
    3.2.3 常见的优化算法第49-52页
  3.3 奈奎斯特速率传输的神经网络解调第52-58页
    3.3.1 系统建模第52-53页
    3.3.2 Softmax回归第53-55页
    3.3.3 参数比较与性能分析第55-58页
  3.4 本章小结第58-59页
第四章 FTN传输的神经网络解调第59-73页
  4.1 系统建模第59页
  4.2 Softmax回归与线性均衡的比较第59-60页
  4.3 MLP解调性能与参数比较第60-66页
    4.3.1 输入维度性能对比第61-63页
    4.3.2 激励函数性能对比第63-65页
    4.3.3 隐层维度性能对比第65-66页
  4.4 RNN解调性能与参数比较第66-70页
    4.4.1 训练算法与收敛速率比较第66-68页
    4.4.2 输入维度下性能对比第68-69页
    4.4.3 隐层维度性能对比第69-70页
  4.5 MLP与RNN模型对比第70-72页
    4.5.1 训练误差与误码率关系分析第70-71页
    4.5.2 参数数量与性能对比第71-72页
  4.6 本章小结第72-73页
第五章 总结与展望第73-75页
  5.1 总结第73页
  5.2 展望第73-75页
致谢第75-77页
参考文献第77-81页
作者简介第81页

本篇论文共81页,点击这进入下载页面
 
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