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PCMA信号盲分离算法研究及实现
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PCMA信号盲分离算法研究及实现
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-14页
　　1.1 选题背景及意义第10页
　　1.2 项目内容及指标要求第10-11页
　　1.3 国内外研究现状第11-12页
　　1.4 本文主要工作及章节安排第12-14页
第二章 PCMA系统原理及盲分离算法简介第14-26页
　　2.1 PCMA技术原理第14-16页
　　2.2 PCMA信号单通道可分离性第16-17页
　　2.3 PCMA通信系统信道参数的初估计第17-22页
　　　　2.3.1 载频的估计第17-19页
　　　　2.3.2 幅度增益的初估计第19-21页
　　　　2.3.3 相移的估计第21页
　　　　2.3.4 时延的估计第21-22页
　　2.4 PCMA信号盲分离算法简介第22-25页
　　　　2.4.1 独立分量分析第23页
　　　　2.4.2 稀疏性算法第23-24页
　　　　2.4.3 PSP算法第24页
　　　　2.4.4 粒子滤波算法第24-25页
　　2.5 本章小结第25-26页
第三章 单通道PCMA信号的粒子滤波盲分离算法第26-41页
　　3.1 粒子滤波算法原理第26-32页
　　　　3.1.1 蒙特卡罗采样第26-28页
　　　　3.1.2 序列重要性采样第28-30页
　　　　3.1.3 粒子多样性匮乏：重采样第30-32页
　　3.2 单通道PCMA信号的粒子滤波盲分离第32-36页
　　　　3.2.1 粒子的生成第34-35页
　　　　3.2.2 权重的更新第35-36页
　　　　3.2.3 信道参数和两路符号的联合估计第36页
　　3.3 基于后验概率的粒子筛选改进算法第36-40页
　　　　3.3.1 信道参数估计第38-39页
　　　　3.3.2 符号分离第39-40页
　　3.4 本章小结第40-41页
第四章 两信号符号速率存在偏差下的盲分离算法第41-60页
　　4.1 状态空间模型的建立第41-43页
　　4.2 PCMA信号盲分离第43-46页
　　4.3 仿真结果与分析第46-59页
　　　　4.3.1 两信号符号速率存在偏差下的信道参数估计第46-53页
　　　　4.3.2 两信号符号速率存在偏差下各参数对分离性能的影响第53-57页
　　　　4.3.3 传统算法与改进算法盲分离性能对比第57-58页
　　　　4.3.4 算法复杂度对比第58-59页
　　4.4 本章小结第59-60页
第五章 算法的C语言实现第60-70页
　　5.1 算法流程图及接口函数第60-67页
　　　　5.1.1 信道参数估计模块算法流程图及接口函数第61-65页
　　　　5.1.2 符号分离模块算法流程图及接口函数第65-67页
　　5.2 程序运行结果第67-68页
　　5.3 算法C语言实现与MATLAB仿真结果对比第68-69页
　　5.4 本章小结第69-70页
第六章 总结与展望第70-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-76页
攻读硕士学位期间的研究成果第76-77页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。
 
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