| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 扩频序列估计的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本论文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 DS-CDMA系统中的扩频序列估计 | 第16-26页 |
| 2.1 直接序列扩频通信 | 第16-20页 |
| 2.1.1 直扩通信系统模型 | 第16-19页 |
| 2.1.2 直扩通信系统特点 | 第19-20页 |
| 2.2 扩频序列估计模型 | 第20-23页 |
| 2.2.1 DS-CDMA系统 | 第20-21页 |
| 2.2.2 DS-CDMA扩频序列估计模型 | 第21-23页 |
| 2.3 传统的扩频序列估计方法 | 第23-25页 |
| 2.3.1 单用户估计算法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 多用户估计算法 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 独立分量分析理论 | 第26-32页 |
| 3.1 ICA基本原理与信号模型 | 第26-27页 |
| 3.2 ICA常用目标函数和寻优算法 | 第27-31页 |
| 3.2.1 目标函数 | 第28-30页 |
| 3.2.2 寻优算法 | 第30-31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于优化ICA算法的扩频序列盲估计 | 第32-58页 |
| 4.1 经典ICA算法及其性能分析 | 第32-37页 |
| 4.2 KECA-ICA扩频序列盲估计算法 | 第37-48页 |
| 4.2.1 KECA白化的引入 | 第37-39页 |
| 4.2.2 核函数的改进 | 第39-43页 |
| 4.2.3 KECA-ICA扩频序列盲估计算法步骤 | 第43-44页 |
| 4.2.4 仿真与分析 | 第44-48页 |
| 4.3 BAT-ICA扩频序列盲估计算法 | 第48-54页 |
| 4.3.1 BAT算法 | 第48-49页 |
| 4.3.2 适应度函数的确定 | 第49-50页 |
| 4.3.3 BAT-ICA扩频序列盲估计算法步骤 | 第50-51页 |
| 4.3.4 仿真与分析 | 第51-54页 |
| 4.4 基于KECA-BAT-ICA算法的扩频序列盲估计 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 用户数未知时的扩频序列盲估计研究 | 第58-68页 |
| 5.1 用户数未知时扩频序列盲估计问题描述 | 第58-60页 |
| 5.2 基于信号归类的扩频序列盲估计算法 | 第60-64页 |
| 5.2.1 基于ICA的盲源分离 | 第61页 |
| 5.2.2 信号的归类 | 第61-64页 |
| 5.3 仿真结果与分析 | 第64-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 结论与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第68-69页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 作者攻读硕士学位期间获奖情况 | 第76页 |