| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·盲源分离问题的来源 | 第7页 |
| ·盲源分离技术发展的概况 | 第7-8页 |
| ·瞬时线性混合盲分离模型 | 第8-10页 |
| ·盲源分离的基本知识 | 第10-11页 |
| ·盲源分离的假设条件 | 第10页 |
| ·盲源分离的不确定性 | 第10-11页 |
| ·盲源分离性能指标 | 第11页 |
| ·本文研究工作和内容安排 | 第11-13页 |
| 第二章 阵列接收通信信号混合模型 | 第13-33页 |
| ·无线信道特性 | 第13-15页 |
| ·多径传播环境 | 第13页 |
| ·线性时变信道统计模型 | 第13-14页 |
| ·多普勒频移 | 第14-15页 |
| ·静态窄带混合模型 | 第15-21页 |
| ·均匀线阵接收时单径混合模型 | 第15-19页 |
| ·均匀线阵接收时多径混合模型 | 第19-21页 |
| ·阵列天线运动时窄带混合模型 | 第21-29页 |
| ·阵列天线直线运动时均匀线阵接收混合模型 | 第21-25页 |
| ·阵列天线曲线运动时均匀线阵接收混合模型 | 第25-29页 |
| ·总结各种条件下的混合模型 | 第29-31页 |
| ·静止的均匀线阵接收时单径和多径混合模型 | 第29-30页 |
| ·均匀线阵做直线运动时接收混合模型 | 第30页 |
| ·均匀线阵做曲线运动时接收混合模型 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于自然梯度的盲分离算法 | 第33-45页 |
| ·白化预处理 | 第33-34页 |
| ·自然梯度算法 | 第34-37页 |
| ·自然梯度算法的目标函数 | 第34-35页 |
| ·基于随机梯度的盲分离算法 | 第35-36页 |
| ·基于自然梯度盲分离算法 | 第36-37页 |
| ·基于符号函数的自然梯度算法 | 第37-38页 |
| ·基于梯度的可变步长盲分离算法 | 第38-40页 |
| ·基于梯度变步长自然梯度算法 | 第38-39页 |
| ·基于梯度变步长的符号自然梯度算法 | 第39-40页 |
| ·计算机仿真及分析 | 第40-44页 |
| ·仿真条件 | 第40页 |
| ·固定步长的自然梯度算法 | 第40-41页 |
| ·变步长的自然梯度算法 | 第41-43页 |
| ·白化步长的作用 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 EASI算法及其改进算法 | 第45-59页 |
| ·固定步长EASI算法及改进算法 | 第45-48页 |
| ·固定步长EASI算法 | 第45-46页 |
| ·基于符号函数的固定步长EASI算法 | 第46页 |
| ·基于选优函数的固定步长EASI算法 | 第46-48页 |
| ·EASI可变步长算法及改进算法 | 第48-50页 |
| ·基于峭度的EASI变步长算法 | 第48-50页 |
| ·基于符号函数的EASI峭度变步长算法 | 第50页 |
| ·基于选优函数的EASI峭度变步长算法 | 第50页 |
| ·经典变步长EASI算法 | 第50-51页 |
| ·计算机仿真及分析 | 第51-56页 |
| ·仿真条件 | 第51页 |
| ·固定步长 NG算法和EASI算法性能比较 | 第51-52页 |
| ·固定步长EASI算法及改进算法的性能比较 | 第52-54页 |
| ·VS_EASI算法及可变步长EASI改进算法的性能比较 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-59页 |
| 第五章 运动平台的盲分离实验 | 第59-67页 |
| ·运动平台盲分离实验环境 | 第59页 |
| ·计算机仿真实验及性能分析 | 第59-66页 |
| ·单径信道条件下实验结果 | 第59-64页 |
| ·多径信道条件下实验结果 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结和展望 | 第67-69页 |
| ·工作总结 | 第67-68页 |
| ·下一步工作展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |