一、瑞利衰落信道中的超正交卷积Turbo码的性能（论文文献综述）
张正宇[1]（2021）在《高速移动场景下基于深度学习的物理层关键技术研究》文中研究说明近年来,随着高铁逐渐成为地域沟通和人才流动的主要交通方式,高速铁路场景成为LTE、5G等无线通信系统的重要研究场景之一。由于高速移动无线信道具有快时变、非平稳等特性,给无线传输技术如信道估计与预测、信号检测与解调、信道均衡、信道译码等带来巨大的挑战,导致接收机性能恶化;另一方面,相比公网场景,不同通信模块之间在高速铁路场景下的联合性能表现是次优的,并且需要支持不同的通信制式,大大增加了接收机的适应压力。为了缓解高速铁路场景给无线传输技术带来的种种负面影响,亟需针对在高速铁路场景对物理层的关键技术展开研究优化。本文以实现高速铁路场景下的高速率高可靠通信为目标,分析了高速铁路场景下的无线信道特性并总结多普勒频移与非平稳时变响应的特殊性,借助神经网络的特征提取与非线性映射能力,研究基于深度学习的无线传输技术。首先,论文研究了高速铁路场景下多普勒频移的动态特性,结合无线通信系统中参考信号的配置方式,提出了一种新的基于长短时记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）网络的多普勒频移预测算法。利用基于理论值的初始训练集和基于估计值的动态训练集,实现在行驶周期上的跟踪训练,在不改变帧结构的前提下,该算法取得了比传统估计算法更好的预测性能,并能减小参考信号处估计误差对预测的影响。随后,论文针对高速铁路场景下信道冲激响应的快时变非平稳特性,提出了基于模型驱动的自适应接收机,利用小规模卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）搭建的Channel Net完成对信道的跟踪,提供准确的信道状态信息,利用CNN+LSTM联合结构搭建的Signal Net完成对接收信号的检测与恢复,输出估计的发送数据。两类网络驱动下的接收机利用参考信号上的历史估计值进行实时训练,自适应高速铁路场景下的信道变化。该方案在不改变帧结构的情况下,达到与传统算法在额外参考信号辅助下的接收性能,实现高速铁路场景下的高可靠性和高传输效率通信。最后,论文对不同信道编码方案的传统译码算法展开仿真,讨论了两种类型训练集对译码性能的影响,提出基于神经网络的通用译码方案。利用CNN挖掘编码序列中的特征,设计通用译码网络结构与译码方案,针对不同编码方案保存对应的神经网络权值,在不同编码方案上实现与传统算法接近的译码性能。
晏小琴[2]（2020）在《基于深度学习的大规模MIMO信号检测研究》文中提出大规模多输入多输出（Massive Multiple-input Multiple-output,Massive MIMO）是提高通信系统频谱和能量效率的关键技术之一,是未来移动通信主要研究方向。然而,传统MIMO信号检测方法应用于大规模MIMO系统中存在误码率与复杂度之间难以折衷的问题。为解决这一问题,本文将深度学习引入到大规模MIMO系统的信号检测算法中,着重研究了深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）和卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）分别与消息传递（Message Passing,MP）算法结合的两种检测算法。1.考虑到大规模MIMO系统中,传统近似消息传递（Approximate Message Passing,AMP）信号检测算法受限于传输信号先验消息获取以及在空间相关信道中难以收敛的问题,研究了一种基于DNN的低复杂度AMP检测算法。该算法首先从传统消息传递算法出发,通过近似操作简化基于因子图模型的消息传递算法,推导出适用于大规模MIMO系统的AMP检测算法。其次,通过选择合适的可训练参数,将带有训练参数的AMP检测算法的迭代过程展开为逐层连接的DNN。最后,通过大量数据以及深度学习来训练所设计的网络,确定最优参数,从而得到最优深度神经网络进行信号检测。理论分析与仿真结果表明,相比于传统的AMP检测算法,所给出的算法在信号先验消息未知和空间相关信道模型情况下,误码率性能可以得到改善。2.针对现有大规模MIMO检测算法在相关噪声信道中出现检测性能下降的问题,研究了一种相关噪声存在情况下的基于CNN的消息传递检测算法。该算法将一个可训练的CNN与标准消息传递检测（Message Passing Detection,MPD）算法连接起来,首先利用基于信道硬化现象的MPD算法来初步估计传输信号,然后利用CNN去除MPD检测器的估计误差,获得更准确的信道噪声,为后续MPD算法提供有益的噪声分布。仿真结果表明,在相关噪声存在及天线数较少的情况下,MPD检测器与CNN的迭代结构提高了检测性能,相比较传统的MPD算法,所提出算法的检测性能更加优越。
梁明珅[3]（2020）在《基于喷泉码的水声传感器网络传输优化研究》文中研究说明水声通信技术作为智慧海洋工程中的一项重要技术,经历了近半个世纪的发展。针对水声通信网络层技术的研究层出不穷,大大提升了水声通信系统的可靠性和有效性。随着水声通信技术的发展,水下节点间无线组网通信受到了广泛关注,使水声传感器网络（Underwater acoustic sensor network,UASN）的工程化成为可能。在UASN中,端到端可靠传输一直是该领域备受关注的研究热点之一。论文以国家自然科学基金《水声网络中基于数字喷泉码数据传输技术的多目标优化研究》项目研究为背景,在深入分析了现阶段喷泉码在UASN中应用的国内外研究现状的基础上,针对UASN中基于喷泉码的网络可靠传输问题,从喷泉码编译码算法、喷泉码编码冗余度和水声传感器节点发射功率参数优化策略以及喷泉码多跳传输协议3个方面开展了深入研究。首先,论文针对水声信道（Underwater acoustic channel,UAC）复杂的时-空-频变特性,从增强UASN对水声信道环境适应性的角度出发进行研究。在UASN中采用中短码长喷泉码能够降低需要传输的编码包总数量,从而降低单次通信持续时间,使喷泉码UASN通信对水声信道环境具有更好的适应性。论文以LT码为主要研究对象,考虑到LT码译码失败的主要诱因是信源数据包的不完全覆盖和编码矩阵存在短小环,针对中短码长条件下LT码有限长性能与其无限长条件下的设计性能具有一定差距的问题,研究减少短小环以及增加信源数据包覆盖率的方法,提升中短码长LT码的译码性能。论文提出了一种基于高度数编码包掺杂和信源数据包分类的集合间非均匀选择喷泉码编码算法（Doping and non-uniform selecting LT,DNS-LT）,提高了信源数据包覆盖率,降低了编码矩阵出现短小环的概率。DNS-LT编码算法无需复杂的度分布优化设计,仅需改进编码的信源数据包选择过程就可以优化LT码的译码性能。此外,通过研究发现,迭代译码停止集中仍有大量信息可以用于最大似然译码。因此,论文提出了一种置信传播（Belief propagation,BP）和在线高斯消元（On the fly Gaussian elimination,OFG）相结合的OFG-BP联合译码算法,在提升译码性能的同时降低了译码时延。其次,论文根据水声信道环境特性分析了水声信道模型及丢包率模型,建立了通信效率模型和单比特能量消耗模型。在此基础上,深入分析了编码冗余度对通信效率的影响和发射功率在通信效率最大化条件下对单比特能量消耗的影响,最终确立了以通信效率最大化为前提的单比特能量消耗优化思想。提出了2种自适应优化策略,分别为:（1）发射功率固定条件下的自适应编码冗余度优化策略——NLMS-ARO;（2）发射功率可调条件下的自适应编码冗余度和发射功率联合优化策略——NLMS-JAPRO。二者能够优化UASN中节点间点对点通信场景下的通信效率和单比特能量消耗。最后,论文以上述研究为基础,针对UASN中网络层多跳传输的优势和面临的挑战,分析了设计喷泉码UASN网络层多跳传输协议的可行性以及每跳编码冗余度和发射功率对全局性能的影响。进而,提出了用于UASN网络层的编码冗余度和发射功率联合优化喷泉码多跳传输协议,给出了各类传感器节点（信源节点、中间节点、信宿节点）上的数据处理流程。为了降低中间节点处理算法的复杂度,提出了最短路径搜索迭代化简喷泉码部分译码算法和重编码算法。仿真试验表明,所提出的喷泉码多跳传输协议和中间节点部分译码算法以及重编码算法能够优化UASN的全局通信效率和全局单比特能量消耗,降低端到端通信时延、中间节点处理算法的复杂度和信源数据包擦除概率,提升了端到端成功交付率,有助于提升UASN的全局通信性能。
吕新荣[4]（2019）在《低压电力线通信系统抗干扰的理论与方法研究》文中研究表明恶劣的信道和丰富的脉冲噪声是制约电力线通信系统的两个主要因素。正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术因其能有效对抗多径效应引起的码间干扰,已成为现代大多数电力线通信标准的核心物理层技术。脉冲噪声的出现使得OFDM系统接收机的设计面临巨大挑战。本文针对制约电力线通信系统性能提升的脉冲噪声问题,为设计稳健的接收机开展了脉冲噪声抑制和脉冲噪声下的信道估计研究。研究的主要创新点如下:1、在基于脉冲噪声向量?1范数最小化的凸优化估计方法基础上,增加数据发射符号作为变量,同时将数据子载波上的接收信号作为限制条件,构建了一类能利用所有子载波上的接收信号来重构脉冲噪声的非凸优化问题。为了求解该非凸优化问题,通过分析采用相干调制（如QAM、QPSK）技术的数据符号的星座点特征,在已知信道状态信息的基础上,通过松弛原理,将空间上离散的星座点视作连续的矩形区域,从而将难以求解的非凸优化问题转化成易于求解的线性规划问题。为了降低现有线性规划算法求解的复杂度,引入交替方向乘子法,从而显着降低了运算复杂度。仿真结果分析表明,提出的利用全部子载波的脉冲估计方法的性能要显着优于已有的仅能利用空子载波的脉冲噪声估计方法的性能。2、基于信道脉冲响应和时域脉冲噪声的稀疏性特征,将信道脉冲响应向量和脉冲噪声向量相连构成一个稀疏向量,并利用空子载波和导频子载波上的接收信号构建了一种信道与脉冲噪声联合估计的压缩感知方程,并利用稀疏贝叶斯学习框架设计了具体实现算法。进一步为了能利用数据子载波上的接收信号来提升信道和脉冲噪声联合估计性能,将发射数据符号视作未知的超参数,设计了一种同步符号检测的信道与脉冲噪声联合估计算法。为了评价算法的性能,推导了所提方法的克拉美-罗界和系统容量的闭式表达式。仿真结果验证,所提出的信道与脉冲噪声联合估计方法显着提升了信道估计和脉冲噪声估计两者的性能。3、慢衰落时不变信道或块衰落信道的信道脉冲响应抽头系数使用一阶自回归模型建模,而每个OFDM符号上的脉冲噪声视作不相关,然后用一阶自回归模型统一表示相邻OFDM符号之间的信道与脉冲噪声的变化特性。利用马尔科夫性,将多个OFDM符号的信道与脉冲噪声的联合估计问题视作线性动态系统的状态估计问题。由于观测信号维数远小于信道与脉冲噪声联合向量的维数,因此采用动态压缩感知理论和稀疏贝叶斯学习框架,基于卡尔曼滤波及平滑实现了联合多个OFDM符号的信道与脉冲噪声估计算法。仿真结果表明,与基于单个OFDM符号的方法相比,联合多个OFDM符号的方法能有效提升信道估计性能和误比特率性能,特别是在块衰落信道下性能提升尤其显着。4、对连续的信道传输路径长度进行量化,然后将连续的电力线信道频率响应离散化,从而将离散的信道频率响应向量表示成稀疏的路径参数向量的线性变换。利用该稀疏变换模型,实现了一种适用于具有非稀疏性信道脉冲响应的电力线信道与脉冲噪声联合估计方法。仿真结果表明,该方法在电力线多径信道模型下具有良好的信道估计与误比特率性能。
曹鼎[5]（2019）在《水声FTN系统中双向软信息迭代接收算法》文中研究说明近年来,军用、民用海洋信息化工程得到快速发展,水下通信的广泛应用需求迫切需要高速率可靠通信技术的支持,特别是在信息需要实时处理的领域。目前,水声通信技术是进行水下无线通信的主要技术手段,而水声信道因其自身严重时变、多径、多普勒等效应使得接收信号发生混叠,带来严重的码间串扰（Inter Symbol Interference,ISI）;超奈奎斯特（Faster Than Nyquist,FTN）技术可以打破Nyquist准则的限制,使系统获得更高的传输速率,但却以引入自身ISI为代价。而如何在水声FTN系统接收端以较低复杂度算法的对严重的ISI进行消除成为制约FTN传输技术应用于水声通信的主要问题。因此,本文针对水声FTN系统接收端均衡技术展开分析和研究。主要工作概述如下:1.对水声信道特性进行详细的分析,对FTN传输理论和Mazo界进行推导并仿真,验证FTN传输的可行性,从本质上掌握水声FTN传输系统ISI产生的原因。2.推导单载波水声FTN传输系统等效模型,基于此模型,研究分析传统均衡算法在水声FTN传输系统中的适用性,主要包括线性均衡算法如最小均方误差（Mininum Mean Squared Error,MMSE）均衡算法、判决反馈均衡算法和Turbo均衡算法。3.针对水声信道时变快等特点,设计双向帧结构,在信道估计算法的基础上结合MMSE-Turbo结构软信息交互原理,提出一种适用于FTN传输系统的低复杂度双向时域均衡的Turbo软信息迭代接收算法并在瑞利衰落多径信道和模拟时变水声信道中进行仿真分析,验证算法具有良好的误码率性能和较低的复杂度。4.将上述算法应用到水声FTN接收机中,引入空间分集技术并对其时间反转合并算法进行推导,提出一种双向时域均衡的Turbo软信息迭代分集接收算法。为了加快收敛速度,将时域均衡扩展到时-频二维均衡,提出一种双向时频联合均衡的Turbo软信息迭代分集接收算法。5.在浙江千岛湖进行不同加速因子、不同距离、不同季节、不同移动速率的实验。实验结果表明,本文提出的算法在水声FTN传输系统的不同应用场景中都具有良好的误码率性能,具有一定的实际应用价值。
冯彦东[6]（2019）在《宽带无线通信系统调制解调技术研发》文中提出随着通信技术的不断进步,通信无线化宽带化成为发展趋势,对于时延和抗干扰能力都提出新的要求,本文根据无线信道处理技术,对宽带无线通信系统的调制解调过程进行设计、实现和测试,主要完成物理层多种数据长度的多速率传输通信任务。另外,为了解决工程实现和测试过程中遇到的问题,本文一方面提出同步识别优化方案并得以实现,另一方面实现快速AGC工作模式的人为控制,提高增益的调整性能。首先,阐述宽带无线通信系统的研究背景以及国内外研究现状,并对系统中相关技术进行具体说明。发送端对帧头数据进行直接序列扩频处理,拓宽数据频谱,增强抗干扰能力;为削弱多径衰落的干扰,采用单载波频域均衡技术;为纠正传输过程中可能出现的误码,系统采用Turbo码编译码技术;采用加扰解扰的方式增强数据的随机特性,提高数据传输的准确性。其次,对多帧和多速率调制解调过程进行设计。根据项目需求设计传输数据帧结构,本文设计五种数据帧类型,分别为超短帧、短帧、普帧、长帧和超长帧,每种数据帧类型有不同的处理流程,总结系统性能,说明方案的可行性,为硬件实现提供理论对照和参考。最后,根据理论方案进行硬件设计和实现。利用ZYNQ-7030和AD9361搭建一个小型的硬件开发平台,设计Verilog程序,进行实际数据收发测试,实现宽带无线通信功能。完成AD9361的配置是搭建测试平台的基础,根据需求配置AD9361的时钟和AGC,发送端对帧头数据进行扩频处理,数据模块进行Turbo编码和加扰处理,数据与帧头组合在一起后进行QPSK调制、四倍插值和成型滤波处理,接收端数据经过匹配滤波后采用同步解扩对数据进行定位,然后对帧头纠相偏,识别数据帧类型和传输速率,为后面提供相应使能,数据部分进行频偏纠正、相偏纠正、频域均衡、解扰以及Turbo译码等处理,搭建好收发通路后进行系统联调和测试,完成FPGA硬件实现。
何庆黎[7]（2019）在《LDPC编码的稀疏码多址技术研究》文中指出稀疏码多址技术（SCMA）是一种高谱效的非正交传输方案,作为第五代移动通信系统（5G）中的候选多址技术之一,旨在满足以机器通信为代表的新兴场景下,对于超大容量、海量连接等需求。相比于其他的非正交多址技术,SCMA技术中引入了高维信号星座获得了成形增益和分集增益,同时采用非正交的稀疏叠加矩阵描述用户和资源的映射关系,由此在接收端可以采用近似最优的消息传递算法做多用户检测。然而当前SCMA系统的码书设计方案受限,难以推广到大规模的信号星座和大连接的指示矩阵中,研究简化高性能的码书构造方案成为了SCMA系统中的技术瓶颈。本文结合SCMA技术的发展现状,对编码技术在对SCMA系统中的应用和码书设计方面展开研究,完成的工作包括以下几个方面:本文首先介绍SCMA系统的基本原理,详述SCMA中用户与资源分配的关系,以及接收端多用户检测的消息传递算法,仿真实现了在不同系统负载下SCMA系统的性能,结果表明SCMA系统在超载的情况下,仍能够逼近单用户的性能界。在此基础上,提出了基于近似消息传递算法的联合检测译码算法,在以少量性能损失为代价的情况下,接收机的复杂度降为线性复杂度。接着,本文探讨SCMA技术与编码技术的结合,提出一种基于无速率码的递增冗余重传方案,并采用了联合检测译码迭代算法,能够大幅提升SCMA系统在衰落信道下的误码性能。然后,针对高阶调制,提出了多元LDPC编码的SCMA系统,相比于二元编码系统,有1 dB以上的性能增益。当SCMA技术应用于多小区场景中时,它可以有效地解决多小区中干扰控制和快速切换的问题,但较早地出现了错误平层。本文研究了SCMA系统中码本设计,包括高阶多用户高维信号和指示矩阵设计。本文提出了一种基于笛卡尔积的低投影高维星座设计方案,获得了更好的距离谱分布,降低了接收机的迭代次数和复杂度。同时比较了当前几种星座设计的方法、主要性能指标和误码率,本文提出的设计方案在0.5码率的编码系统中下至少有1.2dB的性能增益,但在未编码系统中性能几乎不收敛。在指示矩阵设计中,基于基模图扩展、代数或PEG辅助得到的大矩阵相比于和速率最大的6用户―4频率矩阵可获得1 dB的增益。
朱文杰[8]（2017）在《喷泉码技术及其在无线通信系统中的应用研究》文中认为随着互联网和通信技术的快速发展,各种基于网络传输的语音、图像及视频文件的对于通信速率的要求不断提高;数字信号在传输中往往受到各种干扰而产生误码,差错编码技术作为一种重要的抗干扰手段,在数字通信技术领域受到广泛关注;其核心思想就是在发送端对原始数据进行重复、交织、打孔、随机化等处理来添纠错信息;接收端根据发送端添加的纠错信息及相关纠错算法来校正接收数据中的错误信息,以尽量小的冗余度代价来增强通信过程中抗干扰的能力。喷泉码作为近十年间出现的新型低密度线性分组编码,其具有的无码率特性能够自适应地根据信道环境进行不同链路编码速率的匹配,特别适用于广播通信及大规模数据分发。喷泉码编译码计算复杂度与码长成线性函数关系,算法简单及性能优异的特点使其受到了国内外学者的广泛关注和深入研究。本论文在已有的喷泉码理论及应用的基础上,首先研究了一类基于中国剩余定理的新型喷泉码,提出采用扩展欧几里德定理提升其译码性能,接着将基于模运算喷泉码用于多载波无线通信系统中改善其峰均比性能,提升其系统误码率性能,最后研究了基于喷泉码的级联编码系统,将喷泉码应用于差分跳频无线通信系统,设计了一种软输出维特比的解码算法,改善其抗部分频带干扰性能。全文研究内容和主要贡献如下:（1）针对中国剩余定理在模运算喷泉码译码过程中的固有不足,本文提出一种基于扩展欧几里德定理的译码算法。该算法采用合并线性同余方程组,避免分解因子非互质情况下求解乘率因子失败的问题。模运算喷泉码将信息数据编码为自然数分解因子和相对应的模余数的数据包,接收方只要获取一定数目的编码数据包就能成功解码。基于扩展欧几里德定理的译码算法扩展了模运算喷泉码的分解因子范围,提高了编译码效率,本文通过理论分析和数值仿真验证了这种编译码算法的可行性。（2）针对非连续正交频分复用（NCOFDM）系统具有边带功率（Sidelobe power）大及峰均比（PeaktoAveragePowerRatio,PAPR）高等问题,提出一种基于喷泉码的改进算法,采用喷泉多选择序列算法,通过喷泉编码及序列映射的思想,降低边带功率及系统PAPR。仿真实验表明,喷泉编码改进算法能有效减少NCOFDM系统中感知用户对于授权用户（licensed user）的干扰,通过喷泉编码设定目标PAPR将NCOFDM系统PAPR控制在合理范围内,从而有效解决NCOFDM信号放大失真问题,提升系统整体性能。（3）将改进模运算喷泉码应用于多载波通信系统,在删除信道环境中研究和仿真验证其性能。由于改进模运算喷泉码每个接收数据包都直接参与译码,译码效率较高,所以为了正确传输一定数目的数据包,在相同译码冗余度情况下,对比鲁棒孤子喷泉码及Raptor喷泉码,改进模运算喷泉码重传数据包个数更少、吞吐量更高,说明模运算喷泉码译码效率高于传统喷泉码。（4）为了改善差分跳频（Differential Frequency Hopping,DFH）系统抗部分频带干扰性能,提出一种将喷泉码（Fountain code,FC）应用于DFH的喷泉码差分跳频（Fountain code-differential frequency hopping,Fountain-DFH）级联编码系统;在加性高斯白噪声信道（Additive White Gaussian Channel,AWGN）下研究其抗部分频带干扰的性能;对Fountain-DFH抗干扰性能在有精确干扰状态（jammer state information,JSI）和无精确干扰状态两种情况下进行了理论分析和数值仿真。仿真总频点数m为32,结果表明:当存在精确JSI信息时,干扰频点n为32点干扰,误码率为10-4情况下,Fountain-DFH系统相对普通DFH系统信干比有2～2.5dB的性能改善;在干扰频点数n为1时有10～12dB的改进。当无JSI信息时,提出一种跳频训练序列的JSI估计译码算法,使Fountain-DFH系统较准确获取JSI信息,具有较强抗干扰能力。
姬祥[9]（2017）在《无线网络中高能效传输与资源分配技术》文中提出随着绿色通信理念的提出,高能效传输与超密集组网逐渐成为无线通信领域的研究热点。本文主要研究超密集组网下的高能效传输关键技术和基于无线能量与信息传输的多天线与认知无线电网络的高能效资源分配技术。论文从无线移动通信新覆盖策略与新技术构架为落脚点,分别以第四代移动通信系统超密集覆盖网络和基于无线能量与信息传输中的资源优化配置策略进行研究;从信息与能量需求层面（移动终端）与能量供给层面（混合能量接收点）两个视角解读系统效能。论文提出了改进的超密集组网架构下的小区搜索技术,可提升移动终端的能量效率。同时,提出了无线能量与信息传输架构中的时域资源与能量资源联合优化策略,可提升混合能量接收点的数据传输速率及系统效能。本文的主要工作和贡献如下:1.超密集覆盖网络中的高能效导频设置及邻区搜索技术。针对超密集覆盖网络场景,基于多用户接入时延及接入成功率的需求,在导频资源块中设计一种新型同步信号,可以提高用户在同步过程中搜索相邻基站的成功率。考虑到超密集组网环境中的用户数量多,单基站覆盖范围小等特点,邻区干扰会成为影响小区同步性能的重要因素。针对这一瓶颈,提出一种小区搜索策略并设计了新的辅助同步信号。理论分析与仿真结果表明,该方案能够显着提高小区搜索性能,降低无线设备的能量消耗。2.基于无线充电的多天线认知无线电网络的自适应资源分配技术。针对认知无线电网络与无线能量传输技术相结合的新型无线通信网络架构,提出一种资源分配模式切换方案,在不影响主用户通信性能的前提下,利用无线能量传输所提供的能量,提升次用户的信息传输速率。该方案联合干扰消除技术、时域资源分配以及能量资源分配等技术实现了信息传输与能量传输的自适应切换。此外,本文还拓展到主用户发射功率可自适应调整的场景,提出了相应的能量分配策略,使得次用户可动态接收能量,并优化次用户信息传输速率。理论分析及仿真结果表明,优化方案可以有效提升次级用户信息传输速率。3.基于无线充电的多天线网络中的上下行链路联合优化双向资源分配技术。针对无线能量传输的新型无线通信网络架构,不同于前人的研究重点即关注无线能量和信息同传网络传输中的单向信息通信场景,本文考虑混合无线接入点与信息传输终端之间的双向信息通信场景和系统模型。针对这一新场景,提出了一种基于时分复用的信息与能量联合传输策略,使得下行无线能量传输与上下行信息传输工作在不同的时隙。在此基础上,考虑了不同编码模式下的电路能耗以及解码能量的需求,联合优化了时域资源及能量资源。理论分析及仿真结果表明该联合优化方案可以有效利用能量资源,并提升信息传输速率。
合艳春[10]（2017）在《一种新型的网格编码差分混沌调制技术的系统设计与性能分析》文中进行了进一步梳理本文提出了一种新型的编码调制技术——网格编码差分混沌调制技术（TC-DCM:Trellis-Coded Differential Chaotic Modulation）,其主要的思想是将网格编码调制技术（TCM:Trellis-Coded Modulation）和以混沌信号为载波的多元差分混沌移位键控调制技术（M-DCSK:M-ary Differential Chaotic Shift Keying）相结合。由于混沌信号具有类噪声的内在的扩频特性,在调制的同时直接对信号进行扩频,利用其良好的相关特性和连续带宽的功率谱特性,该系统具有较好的抗多径干扰的能力,弥补了传统的网格编码调制系统在这方面的不足。此外,由于该系统继承了传统的网格编码调制技术的高带宽利用率的特性,且在接收端解调不需要获取信道的状态信息,适合在一些带宽受限且较难获得信道状态信息的传输系统中工作,如:水声通信、深空通信和卫星通信等系统。同时,由于系统采用结构简单的非相干接收机,接收端无需精确的混沌同步、RAKE接收和解扩单元,使得该系统的硬件复杂度大大降低,在某些要求控制成本且对信道鲁棒性强的传输系统中,如:水下传感器网络,该系统是一种具有高带宽有效、抗多径干扰的低成本传输方案。文章首先对传统的网格编码调制技术进行了系统的介绍,给出其系统设计框图并阐述了设计码型时所用到的关键技术。然后,就本文中使用的多元差分混沌移位键控调制技术进行了详细的介绍与分析,给出了该系统的理论误码率公式并与仿真结果进行了验证比较。然后,详细的阐述了新型的网格编码差分混沌调制系统的设计原理,并且分别给出了该系统在高斯白噪声信道和瑞利平坦衰落信道下的理论和仿真的误码性能分析结果。同时,将采用不同码率和不同状态数的网格编码差分混沌调制方案分别与其对应的未编码的差分混沌移位键控调制系统,在相同的带宽效率的情况下进行对比获得了可观的编码增益。此外,在相同的频谱效率下,将新系统与传统网格编码调制的直接序列扩频系统（TCM DS/SS:Trellis-Coded Modulation Direct-Sequence Spread-Spectrum）在多径瑞利衰落信道下进行了仿真对比分析,新系统展现出对信道的强鲁棒性,在不需要获得信道的状态信息的情况下也能够获得较好的抗多径干扰性能,使其在带宽受限的复杂信道传输环境中具有很好的应用前景。最后,进一步分析了几种不同的卷积码编码类型在高斯白噪声信道和衰落信道下的误码性能,给出了适合在衰落信道中传输的码型,为进一步寻求在衰落信道中的最优码型奠定了基础。
二、瑞利衰落信道中的超正交卷积Turbo码的性能（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、瑞利衰落信道中的超正交卷积Turbo码的性能（论文提纲范文）
（1）高速移动场景下基于深度学习的物理层关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 高速铁路通信的发展 |
| 1.1.2 高速铁路场景的特殊性 |
| 1.1.3 基于深度学习的无线传输技术 |
| 1.2 研究现状与问题 |
| 1.2.1 基于深度学习的无线信道预测 |
| 1.2.2 基于深度学习的模型驱动接收机 |
| 1.2.3 基于深度学习的信道译码算法 |
| 1.3 主要内容与章节安排 |
| 2 高速铁路场景无线传输及深度学习 |
| 2.1 高速铁路场景下的无线信道特性 |
| 2.1.1 多普勒频移特性 |
| 2.1.2 非平稳时变响应特性 |
| 2.2 LTE、5G系统无线传输物理层技术 |
| 2.2.1 下行链路物理传输资源结构 |
| 2.2.2 OFDM系统物理层中的无线传输技术 |
| 2.3 深度学习网络数学建模 |
| 2.3.1 神经网络模型 |
| 2.3.2 卷积神经网络模型 |
| 2.3.3 长短时记忆网络模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 高速铁路场景下基于LSTM的多普勒频移预测 |
| 3.1 HST信道模型 |
| 3.2 基于LSTM的多普勒频移预测方案 |
| 3.2.1 初始预训练和动态跟踪训练策略 |
| 3.2.2 基于多普勒频移估计值的预处理 |
| 3.2.3 基于LSTM的多普勒频移预测网络 |
| 3.3 基于LSTM的多普勒频移预测参数优化 |
| 3.3.1 针对网络超参数的优化 |
| 3.3.2 针对收敛效率的优化 |
| 3.3.3 针对迭代次数的优化 |
| 3.4 高速铁路场景下多普勒频移预测性能仿真评估 |
| 3.4.1 不同速度下的预测准确度 |
| 3.4.2 多普勒频移预测的鲁棒性 |
| 3.4.3 LSTM预测网络的复杂度 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 高速铁路场景下基于模型驱动的自适应接收机 |
| 4.1 WINNER信道模型 |
| 4.2 基于模型驱动的自适应接收机方案 |
| 4.2.1 基于参考信号的接收机功能实现 |
| 4.2.2 基于模型驱动的自适应接收机模型 |
| 4.2.3 Channel Net子网络模块 |
| 4.2.4 Signal Net子网络模块 |
| 4.3 基于模型驱动的接收机参数优化 |
| 4.3.1 模型驱动网络超参数优化 |
| 4.3.2 实时更新算法参数优化 |
| 4.4 基于模型驱动的的接收机性能仿真评估 |
| 4.4.1 Channel Net网络预测性能 |
| 4.4.2 模型驱动接收机接收性能 |
| 4.4.3 模型驱动接收机复杂度 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于神经网络的通用信道译码器 |
| 5.1 基于CNN的通用译码方式与结构设计 |
| 5.1.1 两类译码下的CNN通用译码方式 |
| 5.1.2 基于约束特征的通用译码网络设计 |
| 5.2 错误图样训练集和噪声训练集 |
| 5.3 基于CNN的通用译码器性能分析 |
| 5.3.1 不同编码方案的通用译码性能 |
| 5.3.2 不同码型的通用译码性能 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）基于深度学习的大规模MIMO信号检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 线性检测算法研究现状 |
| 1.2.2 非线性检测算法研究现状 |
| 1.2.3 基于深度学习检测算法研究现状 |
| 1.3 论文主要研究工作及结构安排 |
| 第2章 大规模MIMO信号检测与深度学习 |
| 2.1 大规模MIMO信号检测算法 |
| 2.1.1 系统模型 |
| 2.1.2 最优检测算法 |
| 2.1.3 线性检测算法 |
| 2.1.4 基于因子图的MP检测算法 |
| 2.2 深度学习 |
| 2.2.1 深度神经网络 |
| 2.2.2 常见深度神经网络模型结构 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于DNN的低复杂度AMP检测算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 AMP-DNN信号检测算法 |
| 3.2.1 基于AMP的检测算法 |
| 3.2.2 AMP-DNN网络设计 |
| 3.2.3 AMP-DNN训练过程 |
| 3.3 复杂度分析 |
| 3.4 实验与结果分析 |
| 3.4.1 实验设置 |
| 3.4.2 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于CNN的 MPD检测算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 MPD-CNN信号检测算法 |
| 4.2.1 大规模MIMO系统MPD算法 |
| 4.2.2 MPD-CNN结构 |
| 4.2.3 MPD-CNN模型训练 |
| 4.3 复杂度分析 |
| 4.4 实验与结果分析 |
| 4.4.1 实验设置 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（3）基于喷泉码的水声传感器网络传输优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 水声通信技术及水声传感器网络 |
| 1.1.2 水声传感器网络面临的主要问题及解决途径 |
| 1.1.3 喷泉码水声通信的出现 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 喷泉码的发展及应用研究现状 |
| 1.2.2 水声传感器网络中喷泉码编译码算法研究现状 |
| 1.2.3 水声传感器网络中编码码率和发射功率优化策略研究现状 |
| 1.2.4 喷泉码水声传感器网络传输优化策略研究现状 |
| 1.2.5 国内外研究现状总结 |
| 1.3 论文研究思路 |
| 1.4 论文主要研究内容及结构安排 |
| 第2章 喷泉码水声通信技术 |
| 2.1 数字喷泉数据传输思想 |
| 2.1.1 擦除信道 |
| 2.1.2 数字喷泉传输 |
| 2.2 随机线性喷泉码 |
| 2.3 LT码和Raptor码 |
| 2.3.1 LT过程 |
| 2.3.2 LT码 |
| 2.3.3 Raptor码 |
| 2.4 水声信道特性及模型 |
| 2.4.1 水声信道特性 |
| 2.4.2 水声信道模型及信道丢包率 |
| 2.5 喷泉码水声通信的优势和关键问题 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 非均匀选择喷泉码编码及联合译码算法研究 |
| 3.1 喷泉码译码失败的主要诱因 |
| 3.1.1 信源数据包的不完全覆盖 |
| 3.1.2 短小环对BP译码的影响 |
| 3.2 非均匀选择编码算法设计 |
| 3.3 联合译码算法设计 |
| 3.4 仿真试验及分析 |
| 3.4.1 编译码算法性能仿真试验 |
| 3.4.2 水声信道丢包率对编译码算法性能的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 喷泉码编码冗余度和发射功率联合优化策略研究 |
| 4.1 喷泉码水声通信的系统模型 |
| 4.1.1 通信效率模型 |
| 4.1.2 单比特能量消耗模型 |
| 4.2 编码冗余度和发射功率对通信性能的影响 |
| 4.2.1 编码冗余度对通信效率的影响 |
| 4.2.2 发射功率对单比特能量消耗的影响 |
| 4.3 自适应编码冗余度优化策略 |
| 4.4 自适应发射功率和编码冗余度联合优化策略 |
| 4.5 仿真试验及分析 |
| 4.5.1 静态收敛性能仿真 |
| 4.5.2 动态跟踪性能仿真 |
| 4.5.3 计算复杂度分析及仿真试验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 冗余度和功率联合优化喷泉码传输协议研究 |
| 5.1 水声传感器网络多跳传输的优势和面临的挑战 |
| 5.2 单跳编码冗余度和发射功率对全局通信性能的影响 |
| 5.2.1 单跳编码冗余度对全局通信效率的影响 |
| 5.2.2 单跳发射功率对全局单比特能量消耗的影响 |
| 5.3 编码冗余度和发射功率联合优化喷泉码多跳传输协议 |
| 5.3.1 设计目标及实现途径 |
| 5.3.2 协议概述 |
| 5.3.3 协议工作流程 |
| 5.4 中间节点喷泉码部分译码算法及重编码算法 |
| 5.4.1 喷泉码与加权二部图 |
| 5.4.2 最短路径搜索迭代化简喷泉码部分译码算法 |
| 5.4.3 重编码算法 |
| 5.5 仿真试验及分析 |
| 5.5.1 仿真试验中使用的性能指标 |
| 5.5.2 静态水声信道环境下的性能仿真 |
| 5.5.3 动态水声信道环境下的性能仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）低压电力线通信系统抗干扰的理论与方法研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 智能电网中的通信技术 |
| 1.1.2 电力线通信技术的发展及挑战 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 |
| 1.2.1 脉冲噪声统计特性 |
| 1.2.2 脉冲噪声检测与抑制 |
| 1.2.3 OFDM信道估计 |
| 1.3 论文主要内容及章节安排 |
| 2 基于全部子载波的脉冲噪声估计方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统模型 |
| 2.3 噪声模型 |
| 2.4 基于压缩感知的脉冲噪声估计 |
| 2.4.1 基于空子载波的脉冲噪声估计 |
| 2.4.2 基于全部子载波的脉冲噪声估计 |
| 2.5 基于ADMM的脉冲噪声估计算法 |
| 2.5.1 ADMM算法介绍 |
| 2.5.2 利用ADMM实现基于全部子载波的脉冲噪声估计 |
| 2.5.3 利用ADMM实现基于空子载波的脉冲噪声估计 |
| 2.5.4 运算复杂度分析 |
| 2.6 仿真结果 |
| 2.6.1 理想信道 |
| 2.6.2 电力线信道 |
| 2.7 本章结论 |
| 3 基于压缩感知的信道与脉冲噪声联合估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.3 基于压缩感知的信道与脉冲噪声联合估计原理 |
| 3.3.1 稀疏信道模型 |
| 3.3.2 信道与脉冲噪声联合估计模型 |
| 3.4 同步符号检测的信道与脉冲噪声联合估计算法 |
| 3.4.1 稀疏贝叶斯学习算法 |
| 3.4.2 基于导频子载波的联合估计算法 |
| 3.4.3 JCIS算法 |
| 3.4.4 算法复杂度分析 |
| 3.4.5 系统输出容量计算 |
| 3.5 克拉美-罗界分析 |
| 3.6 仿真结果与分析 |
| 3.6.1 JCI和 JCIS的性能对比分析 |
| 3.6.2 信道估计性能分析 |
| 3.6.3 脉冲噪声估计性能 |
| 3.6.4 系统输出性能 |
| 3.7 本章结论 |
| 4 基于动态压缩感知的信道与脉冲噪声联合估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.3 基于KFS的信道与脉冲噪声联合估计 |
| 4.3.1 线性动态系统的参数估计原理 |
| 4.3.2 慢衰落信道与脉冲噪声联合估计 |
| 4.3.3 块衰落信道与脉冲噪声联合估计 |
| 4.4 仿真结果分析 |
| 4.5 本章结论 |
| 5 基于参数稀疏性的电力线信道与脉冲噪声联合估计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 电力线信道与系统模型 |
| 5.2.1 电力线信道模型 |
| 5.2.2 电力线系统模型 |
| 5.3 基于JCIS的信道与脉冲噪声估计 |
| 5.3.1 估计方法实现 |
| 5.3.2 仿真结果 |
| 5.3.3 运算复杂度 |
| 5.4 基于参数稀疏性的信道与脉冲噪声联合估计 |
| 5.4.1 基于参数稀疏性的压缩感知模型 |
| 5.4.2 算法实现 |
| 5.4.3 仿真结果 |
| 5.5 本章结论 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文研究工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
| Abstract of Thesis |
| 论文摘要 |
（5）水声FTN系统中双向软信息迭代接收算法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 水声FTN技术研究现状 |
| 1.2.1 水声通信的历史与研究现状 |
| 1.2.2 水声FTN技术的发展动态 |
| 1.3 论文主要内容与章节安排 |
| 第二章 水声信道与FTN传输 |
| 2.1 水声信道特性 |
| 2.1.1 水声信道声速数学模型 |
| 2.1.2 噪声 |
| 2.1.3 多径效应 |
| 2.1.4 多普勒效应 |
| 2.1.5 带宽有限 |
| 2.2 FTN传输理论 |
| 2.2.1 Nyquist传输和FTN传输 |
| 2.2.1.1 Nyquist传输 |
| 2.2.1.2 FTN传输 |
| 2.2.2 Mazo界的推导验证 |
| 2.2.3 FTN传输系统频带利用率 |
| 2.2.4 FTN传输系统误码性能 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 FTN传输系统均衡算法 |
| 3.1 FTN系统等效模型 |
| 3.2 线性均衡 |
| 3.2.1 迫零均衡算法 |
| 3.2.2 最小均方误差(MMSE)均衡算法 |
| 3.3 判决反馈均衡 |
| 3.4 Turbo均衡 |
| 3.5 基于双向时域均衡的Turbo软信息迭代接收算法 |
| 3.5.1 帧结构设计 |
| 3.5.2 信道估计算法 |
| 3.5.3 双向Turbo软信息迭代接收算法 |
| 3.6 仿真分析 |
| 3.6.1 瑞利衰落信道仿真 |
| 3.6.2 模拟水声信道仿真 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 算法在水声FTN系统接收机的应用 |
| 4.1 双向时频联合分集迭代接收机 |
| 4.1.1 时间反转空间分集合并算法 |
| 4.1.2 双向时频联合均衡的Turbo软信息分集迭代接收算法 |
| 4.2 千岛湖水声实验设计 |
| 4.2.1 实验方案 |
| 4.2.2 实验数据生成规则 |
| 4.2.3 实验系统频谱效率 |
| 4.3 千岛湖短距离节点固定实验 |
| 4.3.1 时域单通道BTE-TS算法性能 |
| 4.3.2 时域BTE-TSD和时频联合BTFE-TSD分集算法性能 |
| 4.4 千岛湖长距离实验 |
| 4.4.1 节点漂浮实验分析 |
| 4.4.1.1 时域BTE-TSD和时频联合BTFE-TSD分集算法性能 |
| 4.4.1.2 时间反转空间分集合并算法性能 |
| 4.4.2 节点移动实验分析 |
| 4.4.2.1 时频联合BTFE-TSD分集算法性能 |
| 4.4.2.2 时间反转空间分集合并算法性能 |
| 4.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）宽带无线通信系统调制解调技术研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.3 论文工作及内容安排 |
| 第二章 宽带无线通信相关技术原理 |
| 2.1 无线信道传输特性 |
| 2.1.1 多径衰落信道 |
| 2.1.2 多普勒频移 |
| 2.2 直接扩频技术 |
| 2.2.1 扩频技术原理 |
| 2.2.2 扩频码字选取 |
| 2.3 帧头纠相偏 |
| 2.4 Turbo码基本原理 |
| 2.4.1 Turbo编码原理 |
| 2.4.2 Turbo译码原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 多速率调制解调模块设计 |
| 3.1 多帧结构设计 |
| 3.2 多帧调制解调设计 |
| 3.2.1 多帧调制设计 |
| 3.2.2 多帧解调设计 |
| 3.2.3 多帧调制解调系统结构 |
| 3.3 同步识别性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 多速率调制解调的实现与测试 |
| 4.1 开发平台与系统结构 |
| 4.1.1 系统开发平台介绍 |
| 4.1.2 系统结构 |
| 4.2 AD9361内部模块控制 |
| 4.2.1 AD9361时钟配置 |
| 4.2.2 AD9361中快速AGC工作模块控制 |
| 4.3 功能模块的FPGA实现 |
| 4.3.1 成型滤波与匹配滤波 |
| 4.3.2 同步解扩 |
| 4.3.3 帧头纠相偏及帧类型识别 |
| 4.3.4 加扰解扰 |
| 4.3.5 多速率传输及译码复位 |
| 4.3.6 信道携带的提取与同步上传 |
| 4.4 系统测试 |
| 4.4.1 测试方案 |
| 4.4.2 测试结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）LDPC编码的稀疏码多址技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 关于下一代移动通信的发展现状 |
| 1.1.2 非正交多址技术 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 非正交多址的应用 |
| 1.2.2 码书设计 |
| 1.2.3 改进的检测算法 |
| 1.2.4 性能分析 |
| 1.3 论文的研究内容及行文安排 |
| 1.3.1 研究内容之间的关系 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 稀疏码多址的原理与改进检测算法 |
| 2.1 系统模型 |
| 2.2 Forney因子图描述及多用户检测算法 |
| 2.2.1 最优检测算法―最大后验检测 |
| 2.2.2 近似最优检测算法―消息传递算法 |
| 2.2.3 对数域的MPA算法 |
| 2.3 稀疏码多址系统的性能验证 |
| 2.4 近似消息传递算法 |
| 2.4.1 基于编码SCMA系统的软输出AMP算法 |
| 2.4.2 迭代算法的推导证明 |
| 2.4.3 基于Turbo接收机的AMP算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 SCMA技术在多小区场景与编码系统中的应用 |
| 3.1 基于SCMA技术的自适应传输系统设计 |
| 3.1.1 Kite码的简介 |
| 3.1.2 基于IR-HARQ的SCMA系统 |
| 3.2 多元LDPC编码的SCMA迭代系统 |
| 3.3 SCMA技术在多小区场景中的应用 |
| 3.3.1 超密组网简介 |
| 3.3.2 两用户简化模型 |
| 3.3.3 多小区及信道建模 |
| 3.3.4 多小区场景下的SCMA系统仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 SCMA多用户码书设计 |
| 4.1 SCMA多用户信号星座设计 |
| 4.1.1 基于笛卡尔积的星座设计方案 |
| 4.1.2 代数构造的高维星座设计 |
| 4.1.3 基于多用户容量限分析的星座设计 |
| 4.1.4 星座性能分析与数值仿真 |
| 4.2 指示矩阵的设计与优化 |
| 4.2.1 PEG构造方案 |
| 4.2.2 基于基模图扩展的指示矩阵构造 |
| 4.2.3 仿真结果与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）喷泉码技术及其在无线通信系统中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 喷泉码的研究背景和意义 |
| 1.2 数字喷泉码的技术优势 |
| 1.3 数字喷泉码存在的问题 |
| 1.4 喷泉码国内外研究及应用现状 |
| 1.4.1 喷泉码理论研究 |
| 1.4.2 喷泉码应用研究 |
| 1.5 论文的主要内容与结构安排 |
| 第二章 喷泉码基本原理及其编译码算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 喷泉码应用的信道分析 |
| 2.2.1 删除信道 |
| 2.2.2 噪声信道 |
| 2.3 几种典型的喷泉编码 |
| 2.3.1 线性分组编码 |
| 2.3.2 LT编码及Raptor码 |
| 2.4 度分布概念 |
| 2.4.1 理想孤子分布 |
| 2.4.2 鲁棒孤子分布 |
| 2.4.3 其它分布 |
| 2.5 适用于不同信道的喷泉码译码算法 |
| 2.5.1 删除信道上的消息传递译码 |
| 2.5.2 无线信道下的软判决置信传播算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 模运算喷泉码原理及改进的编译码算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 中国剩余定理及模运算喷泉码原理 |
| 3.2.1 中国剩余定理 |
| 3.2.2 传统二进制异或运算喷泉码原理 |
| 3.2.3 模运算喷泉码原理 |
| 3.2.4 模运算喷泉码与二进制异或运算喷泉码 |
| 3.3 扩展欧几里德算法及非互质模运算喷泉码译码算法 |
| 3.3.1 扩展欧几里德算法 |
| 3.3.2 用扩展欧几里德算法求解线性同余方程 |
| 3.3.3 编码分解因子非互质情况下模运算喷泉码解码算法 |
| 3.4 模运算喷泉码性能分析 |
| 3.5 模运算喷泉码编译码流程 |
| 3.5.1 编码算法 |
| 3.5.2 译码算法 |
| 3.5.3 编译码时间复杂度分析 |
| 3.6 仿真实验及分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 喷泉码在降低峰均比中的应用 |
| 4.1 OFDM技术的基本原理及峰均比特征 |
| 4.2 认知无线电环境与NC-OFDM |
| 4.3 NC_OFDM系统模型及PAPR定义 |
| 4.4 传统的喷泉码降低PAPR算法 |
| 4.5 改进的喷泉编码算法 |
| 4.5.1 喷泉多选择序列算法 |
| 4.5.2 改进的喷泉算法步骤 |
| 4.5.3 仿真结果与分析 |
| 4.6 改进模运算喷泉码在降低峰均比中的应用 |
| 4.6.1 算法处理流程 |
| 4.6.2 仿真参数设置与结果分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 喷泉码在抗部分频带干扰中的应用 |
| 5.1 差分跳频通信技术及其应用 |
| 5.2 跳频通信中主要干扰及抗干扰方法 |
| 5.2.1 跳频通信系统主要干扰 |
| 5.2.2 抗部分频带干扰方法 |
| 5.3 DFH通信系统原理 |
| 5.4 FC与DFH系统级联模型 |
| 5.5 Fountain-DFH系统抗干扰性能 |
| 5.5.1 部分频带干扰模型 |
| 5.5.2 有干扰状态信息时Fountain-DFH抗干扰性能 |
| 5.5.3 Fountain-DFH无法获取系统JSI信息时抗干扰性能 |
| 5.6 仿真实验及数据分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文主要工作 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（9）无线网络中高能效传输与资源分配技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要缩写注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 本论文研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无线网络中的关键资源及高能效传输技术 |
| 1.2.1.1 高能效无线网络中的OFDM技术及其应用 |
| 1.2.1.2 高能效无线网络中的传输技术 |
| 1.2.2 基于无线能量传输的多天线无线通信技术 |
| 1.3 论文主要工作与贡献 |
| 1.4 论文的内容与结构安排 |
| 第2章 超密集覆盖网络中的高能效小小区同步技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相邻小区搜索中同步信号资源分配 |
| 2.3 密集组网下的小小区配置及身份识别 |
| 2.4 新型同步信号资源分配策略与能量效率分析 |
| 2.4.1 高能效资源分配方案 |
| 2.4.2 新型小小区检测方案 |
| 2.5 能效分析与仿真验证 |
| 2.5.1 小区搜索概率数值分析 |
| 2.5.2 小区搜索方案能效仿真对比 |
| 2.6 本章总结 |
| 第3章 基于无线供能的多天线系统的资源分配策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 无线供能系统能量资源分配问题背景 |
| 3.3 无线供能系统中的自适应能量资源分配 |
| 3.3.1 系统模型与问题构建 |
| 3.3.2 次级用户混合接入点S-HAP的 ZF波束成形设计 |
| 3.3.3 模式转换方案优化与功率分配 |
| 3.3.4 仿真分析 |
| 3.4 主用户能量自适应变化的传输模型 |
| 3.4.1 系统模型与问题构建 |
| 3.4.2 自适应PT下的功率资源分配算法 |
| 3.4.2.1 可行域区间内的优化算法 |
| 3.4.2.2 可行域内求解 |
| 3.4.2.3 找到最优拉格朗日变量求解对偶问题 |
| 3.4.3 仿真分析 |
| 3.5 本章总结 |
| 第4章 无线供能通信系统上下行联合优化技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 上下行联合优化 |
| 4.2.1 系统模型与问题构建 |
| 4.2.2 上下行联合信息优化算法 |
| 4.2.2.1 求解拉格朗日最优值 |
| 4.2.2.2 联合优化子问题求解原问题 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.4 本章总结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 主要工作及贡献 |
| 5.2 后续研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）一种新型的网格编码差分混沌调制技术的系统设计与性能分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 网格编码调制技术的研究现状 |
| 1.2.2 混沌调制技术的研究现状 |
| 1.3 本文的结构安排 |
| 第二章 网格编码调制技术 |
| 2.1 网格编码调制技术的基本原理 |
| 2.1.1 集分割原理 |
| 2.1.2 TCM编码器结构 |
| 2.1.3 TCM信号的网格图 |
| 2.1.4 编码增益 |
| 2.2 TCM的译码 |
| 2.3 TCM系统性能分析与仿真 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 混沌调制技术 |
| 3.1 混沌理论基础 |
| 3.2 混沌数字通信技术 |
| 3.2.1 混沌位移键控 |
| 3.2.2 差分混沌键控 |
| 3.3 正交混沌移相键控 |
| 3.3.1 QCSK系统的调制原理 |
| 3.3.2 QCSK系统的解调原理 |
| 3.3.3 QCSK系统的误码率公式 |
| 3.4 多元差分混沌移位键控调制 |
| 3.4.1 多元差分混沌移位键控调制系统设计 |
| 3.4.2 AWGN信道下误码性能分析 |
| 3.4.3 多径瑞利衰落信道下误码性能分析 |
| 3.4.4 信道容量 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 网格编码差分混沌调制技术 |
| 4.1 网格编码差分混沌调制系统结构 |
| 4.1.1 发送端 |
| 4.1.2 接收端 |
| 4.2 TC-DCM系统的误码率公式 |
| 4.2.1 AWGN信道 |
| 4.2.2 瑞利平坦衰落信道 |
| 4.2.3 8-DCSK/TC-DCM的误码率公式推导 |
| 4.3 TC-DCM系统的在AWGN信道下的误码性能分析 |
| 4.3.1 不同状态数的TC-DCM系统的误码性能 |
| 4.3.2 不同的码率的TC-DCM方案的误码性能 |
| 4.4 TC-DCM方案在衰落信道下的性能分析 |
| 4.4.1 瑞利平坦衰落信道下的误码性能 |
| 4.4.2 TC-DCM方案在多径瑞利衰落信道下的误码性能 |
| 4.4.3 8PSK/TCM DS/SS系统和8-DCSK/TC-DCM系统误码性能 |
| 4.5 不同编码方案的TC-DCM系统的误码性能分析 |
| 4.5.1 AWGN信道下的误码性能 |
| 4.5.2 瑞利平坦衰落信道下的误码性能 |
| 4.5.3 多径瑞利衰落信道下的误码性能 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间从事的科研项目和成果 |
| 1. 科研项目 |
| 2. 发表论文 |
| 致谢 |
四、瑞利衰落信道中的超正交卷积Turbo码的性能（论文参考文献）
- [1]高速移动场景下基于深度学习的物理层关键技术研究[D]. 张正宇. 北京交通大学, 2021
- [2]基于深度学习的大规模MIMO信号检测研究[D]. 晏小琴. 重庆邮电大学, 2020(02)
- [3]基于喷泉码的水声传感器网络传输优化研究[D]. 梁明珅. 哈尔滨工程大学, 2020
- [4]低压电力线通信系统抗干扰的理论与方法研究[D]. 吕新荣. 宁波大学, 2019(06)
- [5]水声FTN系统中双向软信息迭代接收算法[D]. 曹鼎. 华南理工大学, 2019(01)
- [6]宽带无线通信系统调制解调技术研发[D]. 冯彦东. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [7]LDPC编码的稀疏码多址技术研究[D]. 何庆黎. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [8]喷泉码技术及其在无线通信系统中的应用研究[D]. 朱文杰. 武汉大学, 2017(02)
- [9]无线网络中高能效传输与资源分配技术[D]. 姬祥. 北京理工大学, 2017(06)
- [10]一种新型的网格编码差分混沌调制技术的系统设计与性能分析[D]. 合艳春. 厦门大学, 2017(07)