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NC-OFDM系统的智能抗干扰决策技术研究
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NC-OFDM系统的智能抗干扰决策技术研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-15页
缩略词表第15-17页
第一章 绪论第17-24页
　　1.1 课题研究背景及意义第17-18页
　　1.2 智能抗干扰技术研究现状第18-20页
　　1.3 实时智能决策技术研究现状第20-22页
　　　　1.3.1 优化算法第20-21页
　　　　1.3.2 学习推理算法第21-22页
　　1.4 论文主要的研究内容以及结构安排第22-23页
　　1.5 本章小结第23-24页
第二章 智能抗干扰决策引擎算法基本原理第24-32页
　　2.1 智能抗干扰决策引擎概述第24页
　　2.2 优化单元算法第24-28页
　　　　2.2.1 基础遗传算法第24-26页
　　　　2.2.2 粒群优化算法第26页
　　　　2.2.3 免疫遗传算法第26-27页
　　　　2.2.4 自适应遗传算法第27-28页
　　　　2.2.5 优化算法比较第28页
　　2.3 学习单元算法第28-31页
　　　　2.3.1 基于规则推理第28-29页
　　　　2.3.2 基于案例推理第29-30页
　　　　2.3.3 算法比较第30-31页
　　2.4 本章小结第31-32页
第三章 NC-OFDM系统基于规则的智能抗干扰决策算法研究第32-50页
　　3.1 NC-OFDM系统基于规则的智能抗干扰决策引擎设计第32-38页
　　　　3.1.1 NC-OFDM系统原理和参数设计第32-34页
　　　　3.1.2 基于规则的智能抗干扰决策引擎设计第34-35页
　　　　3.1.3 基于规则的智能抗干扰决策算法第35-38页
　　3.2 基于SNR差值和PER的AMC算法第38-45页
　　　　3.2.1 算法原理第38-42页
　　　　3.2.2 算法仿真分析第42-45页
　　3.3 基于干扰认知的自适应子带选择算法第45-48页
　　　　3.3.1 算法原理第45-46页
　　　　3.3.2 门限选择第46-48页
　　3.4 本章小结第48-50页
第四章 基于规则决策的NC-OFDM系统抗干扰性能仿真分析第50-63页
　　4.1 仿真参数设置第50页
　　4.2 无干扰条件下系统性能仿真分析第50-52页
　　　　4.2.1 AWGN信道第50-51页
　　　　4.2.2 EVA 70Hz衰落信道第51-52页
　　4.3 干扰条件下系统的抗干扰性能仿真分析第52-61页
　　　　4.3.1 部分带噪声干扰第52-56页
　　　　4.3.2 瞄准式干扰第56-57页
　　　　4.3.3 梳状干扰第57-59页
　　　　4.3.4 脉冲干扰第59-60页
　　　　4.3.5 锯齿波扫频干扰第60-61页
　　4.4 本章小结第61-63页
第五章 NC-OFDM系统基于遗传算法的智能抗干扰决策第63-78页
　　5.1 基于遗传算法的智能抗干扰决策引擎设计第63-66页
　　　　5.1.1 基于遗传算法的智能抗干扰决策引擎框架第63-64页
　　　　5.1.2 优化决策单元设计第64-66页
　　5.2 基于遗传算法的决策单元参数分析第66-72页
　　　　5.2.1 初始种群第67-68页
　　　　5.2.2 交叉概率第68页
　　　　5.2.3 变异概率第68-69页
　　　　5.2.4 加权系数第69-70页
　　　　5.2.5 遗传算法的改进第70-72页
　　5.3 基于遗传算法的NC-OFDM系统抗干扰性能仿真分析第72-77页
　　　　5.3.1 无干扰情况下决策引擎性能仿真分析第72-73页
　　　　5.3.2 干扰环境基于遗传算法的智能决策第73-77页
　　5.4 本章小结第77-78页
第六章 全文总结及展望第78-80页
　　6.1 本文主要贡献第78页
　　6.2 研究展望第78-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-85页
个人简历第85-86页
攻读硕士学位期间的研究成果第86-87页

本篇论文共87页，点击这进入下载页面。
 
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