通信系统中盲均衡技术的研究
| 第一章 绪论 | 第1-19页 |
| ·信道均衡的概念和基础 | 第8-10页 |
| ·自适应均衡技术的局限 | 第10-11页 |
| ·盲均衡技术的优点 | 第11-12页 |
| ·盲均衡算法的研究现状 | 第12-17页 |
| ·基于高阶统计量的盲均衡算法 | 第13-14页 |
| ·基于循环平稳统计量的盲均衡算法 | 第14-15页 |
| ·基于神经网络理论的盲均衡算法 | 第15页 |
| ·基于信号检测理论的盲均衡算法 | 第15-17页 |
| ·本文主要的研究工作及章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 盲均衡技术的基本原理 | 第19-32页 |
| ·盲均衡技术的原理 | 第19-20页 |
| ·盲均衡器的结构 | 第20-21页 |
| ·盲均衡器采用的基本算法 | 第21-24页 |
| ·最小均方(LMS)算法 | 第21-22页 |
| ·递归最小二乘(RLS)算法 | 第22-24页 |
| ·几种算法的性能比较 | 第24页 |
| ·盲均衡的均衡准则 | 第24-32页 |
| ·置零准则 | 第25-27页 |
| ·峰度准则 | 第27-29页 |
| ·归一化准则 | 第29-32页 |
| 第三章 高阶统计量的基本知识 | 第32-41页 |
| ·高阶矩和高阶累积量的定义 | 第32-35页 |
| ·随机变量的矩和累积量之间的转换关系 | 第35页 |
| ·高阶矩和累积量的性质 | 第35-37页 |
| ·高阶谱的定义 | 第37-39页 |
| ·BBR 公式 | 第39-40页 |
| ·倒谱 | 第40页 |
| ·归一化累积量 | 第40-41页 |
| 第四章 Bussgang 盲均衡算法 | 第41-56页 |
| ·Bussgang 过程定义 | 第41页 |
| ·Bussgang 盲均衡算法的基本原理 | 第41-44页 |
| ·常见的Bussgang 盲均衡算法 | 第44页 |
| ·恒模算法 | 第44-47页 |
| ·恒模算法的计算机仿真 | 第47-50页 |
| ·基于MSE 的变步长恒模算法 | 第50-56页 |
| ·变步长恒模算法的设计思想 | 第50-51页 |
| ·算法形式 | 第51-52页 |
| ·性能分析 | 第52-53页 |
| ·参数的选取 | 第53页 |
| ·计算机仿真 | 第53-56页 |
| 第五章 基于高阶统计量的盲均衡算法 | 第56-72页 |
| ·基于高阶统计量的盲均衡算法分类 | 第56-59页 |
| ·直接盲均衡算法 | 第56-57页 |
| ·倒谱盲均衡算法 | 第57-58页 |
| ·SW 盲均衡算法 | 第58页 |
| ·归一化累积量盲均衡算法 | 第58页 |
| ·对称反对称变换法 | 第58-59页 |
| ·奇数阶归一化累积量算法 | 第59-66页 |
| ·对称-反对称变换 | 第59-62页 |
| ·三、二阶归一化累积量算法 | 第62-66页 |
| ·三、二阶归一化累积量算法的计算机仿真 | 第66-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第六章 本文总结与展望 | 第72-74页 |
| ·本文所做的工作 | 第72-73页 |
| ·进一步研究的方向 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 摘要 | 第79-82页 |
| Abstract | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 导师及作者简介 | 第87页 |
