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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,
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。
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