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基于循环相关的复合系统多普勒频移抑制模型的中期报告
循环相关的复合系统是一类广泛应用于通信和雷达系统中的复杂系统，其性能受到多普勒频移的严重影响。为了实现对多普勒频移的抑制，本研究提出了一种基于模糊逻辑和神经网络的复合系统多普勒频移抑制模型。
本模型主要包括预测模块和补偿模块。预测模块通过模糊逻辑和神经网络的结合，预测出多普勒频移的大小和方向。补偿模块则根据预测结果，通过循环相关算法实现对多普勒频移的抑制，最终实现对信号的有效解调。
在研究过程中，我们首先完成了对复合系统中多普勒频移的研究，分析了其产生原因和对系统性能的影响。随后，我们基于模糊逻辑和神经网络的思想，设计了预测模块。通过对公开数据集的实验验证，我们发现该预测模块能够较为准确地预测多普勒频移的大小和方向。最后，我们设计并实现了补偿模块，通过在仿真实验中的验证，证明了该模块能够有效地抑制多普勒频移，提高系统性能。
总之，本研究提出的基于循环相关的复合系统多普勒频移抑制模型，具有较高的实用价值和研究意义，为后续相关技术的研究提供了有力支撑。