水下通信技術(shù)在國(guó)家海洋軍事實(shí)力建設(shè)與海洋資源探測(cè)等領(lǐng)域扮演著重要角色,隨著國(guó)與國(guó)之間的競(jìng)爭(zhēng)愈演愈烈,水下通信技術(shù)成為一個(gè)熱門(mén)研究領(lǐng)域。實(shí)現(xiàn)水下數(shù)字通信系統(tǒng)中信號(hào)的盲檢測(cè)對(duì)水下通信技術(shù)的發(fā)展有著舉足輕重的作用�；贖opfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Hopfield Neutral Network,HNN）的盲檢測(cè)算法由于不依賴(lài)統(tǒng)計(jì)量,直接對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行盲檢測(cè)恢復(fù)出原始發(fā)送信號(hào),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性,自適應(yīng)性提高盲檢測(cè)算法的優(yōu)化性能,被廣泛應(yīng)用于數(shù)字通信系統(tǒng)中。有文獻(xiàn)表明基于離散多電平復(fù)數(shù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Complex-valued Hopfield Neural Network Real-Imaginary-type Hard-Multistate-activation-function,CHNN_RIHM）的盲檢測(cè)算法能夠在無(wú)線通信系統(tǒng)中對(duì)離散多電平信號(hào)實(shí)現(xiàn)盲檢測(cè)。本文嘗試將CHNN_RIHM算法應(yīng)用于水下數(shù)字通信系統(tǒng)中,提出基于水下離散多電平復(fù)數(shù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲檢測(cè)算法（Underwater CHNN_RIHM... 

【文章來(lái)源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
專(zhuān)用術(shù)語(yǔ)注釋表
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 水下盲均衡與盲檢測(cè)技術(shù)
        1.2.1 盲均衡與盲檢測(cè)技術(shù)基本原理
        1.2.2 水下盲均衡與盲檢測(cè)算法研究現(xiàn)狀
    1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲檢測(cè)算法
    1.4 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲檢測(cè)算法
        1.4.1 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
        1.4.2 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲檢測(cè)算法研究現(xiàn)狀
    1.5 本文主要研究工作
    1.6 本文結(jié)構(gòu)
第二章 基于遲滯噪聲的水下離散多電平TCNN盲檢測(cè)算法
    2.1 水下離散型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲檢測(cè)算法
    2.2 盲檢測(cè)問(wèn)題的建立
    2.3 遲滯噪聲混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.1 暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
        2.3.2 遲滯噪聲概述
    2.4 基于遲滯噪聲的水下離散多電平TCNN盲檢測(cè)算法
        2.4.1 基于遲滯噪聲的水下離散多電平TCNN模型構(gòu)建
        2.4.2 權(quán)矩陣配置
    2.5 UTCNN_RIHM能量函數(shù)的構(gòu)建及穩(wěn)定性證明
        2.5.1 同步更新模式下UTCNN_RIHM能量函數(shù)證明
        2.5.2 異步更新模式下UTCNN_RIHM能量函數(shù)證明
    2.6 實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析
    2.7 本章小結(jié)
第三章 基于分段退火的水下離散多電平TCNN盲檢測(cè)算法
    3.1 模擬退火函數(shù)
    3.2 基于分段退火的水下離散多電平TCNN盲檢測(cè)算法
    3.3 實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于多模聚類(lèi)的水下離散多電平TCNN盲檢測(cè)算法
    4.1 K-means算法
        4.1.1 K-means算法工作原理
        4.1.2 K-means算法分類(lèi)
    4.2 基于多模聚類(lèi)的水下離散多電平TCNN盲檢測(cè)算法
    4.3 實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫(xiě)的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)的專(zhuān)利
附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于復(fù)值多態(tài)連續(xù)Hopfield網(wǎng)絡(luò)的MPSK信號(hào)盲檢測(cè)[J]. 錢(qián)建平,張志涌,阮秀凱.  重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(03)
[2]復(fù)值Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲恢復(fù)8PSK信號(hào)[J]. 胡麗珍.  電子測(cè)試. 2011(05)
[3]暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的模擬退火策略?xún)?yōu)化[J]. 李薪宇,呂炳朝.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2005(10)
[4]SIMO含公零點(diǎn)信道的直接盲序列檢測(cè)[J]. 張志涌,BAI Erwei.  電子學(xué)報(bào). 2005(04)
[5]一種混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其在優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 張強(qiáng),馬潤(rùn)年,許進(jìn).  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2002(02)
[6]盲均衡算法的發(fā)展綜述[J]. 梁?jiǎn)⒙?lián),周正,劉澤民.  電路與系統(tǒng)學(xué)報(bào). 1996(03)

博士論文
[1]QAM信號(hào)盲（半盲）均衡算法研究[D]. 李進(jìn).西安電子科技大學(xué) 2015
[2]基于復(fù)數(shù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲信號(hào)檢測(cè)[D]. 張昀.南京郵電大學(xué) 2012

碩士論文
[1]高階QAM盲均衡技術(shù)研究及實(shí)現(xiàn)[D]. 陳三斌.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于混沌Hopfield型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲算法研究[D]. 劉歡.南京郵電大學(xué) 2015
[3]基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲算法研究[D]. 宦如松.南京郵電大學(xué) 2014
[4]基于信號(hào)檢測(cè)理論的盲均衡算法的研究[D]. 賈海蓉.太原理工大學(xué) 2004



本文編號(hào)：3466424