1. 本选题研究的目的及意义
随着5G技术的快速发展和广泛应用，对无线通信系统容量和频谱效率的要求日益提高。
多址接入技术作为5G的关键技术之一，能够有效提升系统容量和用户接入数量，但同时也为信号检测带来了新的挑战。
本选题旨在研究面向多址接入的5G信号盲检测技术，以提升5G通信系统的性能和效率。
2. 本选题国内外研究状况综述
信号盲检测技术一直是信号处理领域的研究热点，尤其在无线通信领域具有重要的应用价值。
近年来，随着5G技术的快速发展，面向多址接入的5G信号盲检测技术成为了国内外学者的研究焦点。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将围绕5G多址接入场景下的信号盲检测技术展开研究，主要内容包括：
1.深入研究5G多址接入技术的基本原理、系统模型和信号传输特性，分析多址接入场景下信号检测面临的挑战和机遇。
2.分析传统盲信号检测算法（如基于子空间的盲信号检测算法、基于常模的盲信号检测算法等）在5G多址接入场景下的性能瓶颈，并探讨其改进方向。
3.研究基于机器学习和深度学习的盲信号检测算法，设计适用于5G多址接入场景的改进算法，并分析其复杂度和性能。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法。
1.理论分析阶段：深入研究5G多址接入技术的基本原理、系统模型和信号传输特性，分析多址接入场景下信号检测面临的挑战和机遇。
2.算法设计阶段：在深入分析传统盲信号检测算法的基础上，研究基于机器学习和深度学习的盲信号检测算法，设计适用于5G多址接入场景的改进算法，并分析其复杂度和性能。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.针对5G多址接入场景，提出基于机器学习和深度学习的盲信号检测算法，提升算法在复杂环境下的鲁棒性和泛化能力。
2.结合5G多址接入技术的特点，对现有盲信号检测算法进行改进，提升算法的检测性能和效率。
3.通过搭建仿真平台，对所提出的算法进行性能评估，并与现有算法进行比较，验证所提算法的有效性和优越性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘彬, 彭木根, 黄永明, 等. 5G移动通信系统多址接入技术研究综述[J]. 电子与信息学报, 2017, 39(5): 1209-1221.
2. 赵航, 许家栋, 李强, 等. 5G大规模MIMO系统中的稀疏信道估计[J]. 电子与信息学报, 2017, 39(5): 1142-1154.
3. 孙震, 李少谦, 郑宝玉, 等. 面向5G的非正交多址接入技术[J]. 北京邮电大学学报, 2016, 39(6): 1-8.
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