基于机器学习的信道编码类型识别和参数估计

目录

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缩略词表

第一章 绪论

1.1 研究背景、目的和意义

1.2 编码识别及参数估计技术概述

1.2.1 编码识别及参数估计技术研究现状

1.2.2 编码调制信号联合识别技术现状

1.2.3 编码识别及参数估计技术应用难点

1.3 本文的主要研究内容

1.4 本文的组织

第二章信道编码与调制技术

2.1 信道编码原理概述

2.2 基于CCSDS 协议的信道编码原理

2.2.1 RS码

2.2.2 卷积码

2.2.3 级联码

2.2.4 LDPC码

2.2.5 turbo码

2.3 调制原理概述

2.4 MUOS卫星通信系统

2.4.1 MUOS卫星通信简介

2.4.2 卫星WCDMA 系统简介

2.4.3 WCDMA调制技术原理

2.5 实验结果及分析

2.6 本章小结

第三章 信道编码识别及特征提取算法仿真实现

3.1 信道编码识别及参数估计算法仿真实现

3.1.1 高斯解方程算法的原理与实现

3.1.2 walsh-hadamard 算法的原理与实现

3.1.3 GFFT算法的原理与实现

3.1.4 欧几里德算法的原理与实现

3.1.5 RS与卷积码的级联码参数估计算法设计与实现

3.2 信道编码特征提取算法设计与实现

3.2.1 一种广义码重的特征提取算法

3.2.2 一种码重相似度的特征提取算法

3.2.3 一种深度谱的特征提取算法

3.2.4 一种GFFT的特征提取算法

3.2.5 一种游程的特征提取算法

3.3 实验结果及分析

3.4 本章小结

第四章 基于机器学习的信道编码识别技术研究与实现

4.1 机器学习与神经网络概述

4.2 多维特征的编码识别与参数估计模块

4.2.1 多维特征的编码识别与参数结构设计

4.2.2 多维特征的神经网络模型设计与实现

4.2.3 多维特征的神经网络模型的实现

4.3 WCDMA 实测数据分析处理

4.3.1 WCDMA信号解析

4.4 实验结果及分析

4.5 本章小结

第五章 基于机器学习的编码调制的联合识别技术研究与实现

5.1 引言

5.2 编码调制的联合识别技术模块

5.2.1 编码调制信号模块设计

5.2.2 多维度输入神经网络模型设计与实现

5.3 WCDMA 实测数据分析

5.4 实验结果及分析

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 结论

6.2 工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果