| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-7页 |
| §1 引论 | 第7-10页 |
| §1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| §1.2 国内外研究状况 | 第8-10页 |
| §2 Kalman滤波理论与EM算法 | 第10-17页 |
| §2.1 Kalman滤波理论 | 第10-16页 |
| §2.1.1 连续Kalman滤波理论及其算法 | 第10-11页 |
| §2.1.2 离散系统的Kalman滤波算法 | 第11-12页 |
| §2.1.3 扩展Kalman滤波理论及其算法 | 第12-16页 |
| §2.2 EM算法 | 第16-17页 |
| §3 线性M-to-M通信信道的建模与估计 | 第17-30页 |
| §3.1 确定的DPSD下的M-to-M信道 | 第17-19页 |
| §3.2 随机M-to-M通信信道模型 | 第19-25页 |
| §3.2.1 时变的通信信道的一般表达式 | 第19页 |
| §3.2.2 确定的M-to-M信道DPSD的逼近 | 第19-21页 |
| §3.2.3 随机M-to-M信道模型 | 第21-24页 |
| §3.2.4 随机状态空间的求解 | 第24-25页 |
| §3.3 由Kalman滤波和EM算法对M-to-M信道进行参数估计 | 第25-30页 |
| §3.3.1 信道参数的确定 | 第26-30页 |
| §4 非线性M-to-M信道的建模与估计 | 第30-33页 |
| §4.1 非线性M-to-M信道的建模 | 第30-31页 |
| §4.2 非线性M-to-M信道的状态空间估计 | 第31页 |
| §4.3 非线性M-to-M信道的状态空间参数估计 | 第31-33页 |
| §5 总结与展望 | 第33-34页 |
| §5.1 内容总结 | 第33页 |
| §5.2 展望 | 第33-34页 |
| 参考文献 | 第34-37页 |
| 致谢 | 第37-38页 |
