1. 本选题研究的目的及意义
随着无线通信技术的飞速发展，人们对更高数据传输速率和更可靠通信质量的需求日益增长。
为了满足这些需求，高频谱效率系统应运而生，成为未来无线通信的关键技术之一。
高频谱效率系统通过采用先进的调制技术、多天线技术以及更密集的频谱复用等方法，显著提高了频谱利用率，从而实现更高的数据传输速率。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对高频谱效率系统中的ISI抑制技术进行了广泛的研究，并取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
国内学者在ISI抑制技术方面取得了一定的进展，特别是在线性均衡和非线性均衡方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将从ISI的产生机理、传统ISI抑制技术和新型ISI抑制技术三个方面展开，深入分析高频谱效率系统中ISI抑制技术的原理、方法和性能。
1. 主要内容
1.深入分析高频谱效率系统中ISI的产生机理，探讨多径传播、带宽限制等因素对ISI的影响，建立ISI的数学模型，并分析ISI对系统性能的影响。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和数值计算相结合的方法，对高频谱效率系统中的ISI抑制技术进行深入研究。
首先，将通过理论分析，建立高频谱效率系统的数学模型，并推导ISI的产生机理和影响因素。
在此基础上，将研究传统的ISI抑制技术，如线性均衡和非线性均衡，分析其原理、性能和局限性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.针对高频谱效率系统的特点，提出基于机器学习的新型ISI抑制技术。
与传统的ISI抑制技术相比，基于机器学习的技术能够自适应地学习信道特性，并根据信道变化实时调整均衡参数，从而更有效地抑制ISI。
2.将人工智能技术应用于ISI抑制领域，探索基于人工智能的ISI抑制技术，如基于专家系统的ISI抑制、基于模糊逻辑的ISI抑制等。
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] 葛俊,谢显中,张天魁,等.大规模MIMO系统中的低复杂度信道估计[J].电子学报,2019,47(09):1934-1941.
[2] 焦连杰,王健,王永杰,等.基于深度学习的OFDM系统信道估计与均衡[J].信号处理,2022,38(03):463-471.
[3] 王峰,王尚泽,白宝明.基于分数阶傅里叶变换的OFDM系统峰均比抑制技术[J].电信科学,2018,34(11):144-153.
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