| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 基于训练序列的稀疏多径信道均衡技术 | 第13-14页 |
| 1.2.2 稀疏多径信道盲均衡技术 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基于训练序列的深衰落稀疏多径信道均衡技术 | 第18-30页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 基于信道缩短的深衰落稀疏多径信道均衡算法 | 第18-23页 |
| 2.2.1 分数间隔信道缩短均衡器的设计 | 第18-21页 |
| 2.2.2 基于信道缩短的自适应稀疏均衡改进算法 | 第21-23页 |
| 2.3 仿真实验与性能分析 | 第23-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 稀疏多径信道快速盲均衡技术 | 第30-48页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 稀疏多径信道均衡器抽头系数的分布 | 第30-32页 |
| 3.3 稀疏自适应滤波算法 | 第32-35页 |
| 3.3.1 基于l_p-范数的最小均方稀疏自适应滤波算法 | 第32-34页 |
| 3.3.2 基于比例系数的最小均方稀疏自适应滤波算法 | 第34-35页 |
| 3.4 基于稀疏自适应滤波的稀疏多径信道快速盲均衡算法 | 第35-47页 |
| 3.4.1 系统模型 | 第36页 |
| 3.4.2 l_0-范数约束的比例系数归一化最小均方常模算法 | 第36-41页 |
| 3.4.3 l_0-范数约束的递归最小二乘常模算法 | 第41-44页 |
| 3.4.4 仿真实验与性能分析 | 第44-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 深衰落稀疏多径信道盲均衡技术 | 第48-60页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 基于稀疏自适应滤波的稀疏多径信道分数间隔双模式盲均衡算法 | 第48-54页 |
| 4.2.1 分数间隔均衡器的系统模型 | 第48-50页 |
| 4.2.2 l_0-范数约束的分数间隔稀疏自适应双模式盲均衡算法 | 第50-54页 |
| 4.3 仿真实验与性能分析 | 第54-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 稀疏多径信道盲均衡技术在水声突发信号盲解调中的应用 | 第60-72页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 浅海水声信道特性与仿真研究 | 第60-65页 |
| 5.2.1 浅海水声信道特性 | 第60-62页 |
| 5.2.2 浅海水声多途信道的模型 | 第62-63页 |
| 5.2.3 浅海声场环境模拟与水声多途信道建模 | 第63-65页 |
| 5.3 浅海水声突发信号盲解调算法 | 第65-71页 |
| 5.3.1 基于稀疏自适应滤波与数据重用的分数间隔常模盲均衡 | 第65-67页 |
| 5.3.2 基于M次方变换的载波频偏估计 | 第67页 |
| 5.3.3 基于二阶判决反馈数字锁相环的载波相偏估计 | 第67-68页 |
| 5.3.4 仿真实验结果及分析 | 第68-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 结束语 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 作者简介 | 第80页 |
