声明
第一章 绪论
1.1 课题研究背景
1.2 编码识别研究现状
1.3 编码识别难点
1.4 课题主要研究内容
1.5 本文结构安排
第二章 信道编码识别相关理论介绍
2.1 卷积神经网络的发展历程
2.2 卷积神经网络的结构及相关模型
2.2.1 卷积神经网络各层结构
2.2.2 常用的卷积神经网络模型
2.2.3 卷积神经网络训练方法
2.3.1 信道编码相关数学知识
2.3.2 线性反馈移位寄存器
2.4 信道编码基础及识别
2.4.1 伪随机扰乱编码基础及识别
2.4.2 分组码编码基础及识别
2.4.3 卷积码编码基础及识别
2.5 本章小结
第三章 编码数据处理及数据集构建
3.1 引言
3.2 伪随机扰乱编码数据处理
3.3 分组码数据处理
3.3.1 数据帧长查找
3.3.2 分组码数据变换及标注
3.4 卷积码数据处理
3.4.1 卷积码数据预处理
3.4.2 卷积码数据变换及标注
3.5 本章小结
第四章 基于卷积神经网络的码字识别
4.1 引言
4.2 数据种类识别算法
4.2.1 数据准备
4.2.2 基于VGGNet的信道编码种类识别
4.2.3 基于ResNet的信道编码种类识别
4.2.4 基于InceptionNet的信道编码种类识别
4.3 信道编码参数识别算法
4.3.1 数据准备
4.3.2 基于多种卷积神经网络的信道编码参数识别
4.4 本章小结
第五章 码字识别效果及分析改进
5.1 信道编码种类识别效果展示分析
5.2 信道编码参数识别效果展示分析
5.3 信道编码识别改进算法及分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
电子科技大学;
