| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| §1.1 研究背景 | 第6-8页 |
| §1.1.1 短波通信在军事通信中的重要地位 | 第6页 |
| §1.1.2 为什么要采用盲判决反馈均衡技术 | 第6-8页 |
| §1.2 盲判决反馈均衡技术的发展概况及研究现状 | 第8-10页 |
| §1.3 本文的主要研究内容及论文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 短波信道统计特性及分析模型 | 第11-16页 |
| §2.1 短波信道的特点及统计特性 | 第11-13页 |
| §2.2 短波信道的等效模型 | 第13-14页 |
| §2.3 短波8PSK接收信号的仿真 | 第14-16页 |
| 第三章 盲判决反馈均衡算法 | 第16-37页 |
| §3.1 判决反馈均衡器结构与原理 | 第16-21页 |
| §3.2 基于CMA算法的盲判决反馈均衡技术 | 第21-25页 |
| §3.2.1 CMA-DFE | 第21-23页 |
| §3.2.2 CMA-FSE-DFE | 第23-24页 |
| §3.2.3 PCM-DFE | 第24-25页 |
| §3.3 解相关盲判决反馈均衡算法 | 第25-27页 |
| §3.4 基于软判决的联合熵最大化盲DFE算法 | 第27-33页 |
| §3.4.1 JEM-DFE算法 | 第28-31页 |
| §3.4.2 JEM-DFE算法与其它算法的等价性 | 第31-33页 |
| §3.5 其它盲判决反馈均衡算法 | 第33-36页 |
| §3.5.1 基于高斯簇算法的盲判决反馈均衡技术 | 第33-35页 |
| §3.5.2 基于高阶统计量的盲判决反馈均衡算法 | 第35-36页 |
| §3.6 盲判决反馈均衡算法小结 | 第36-37页 |
| 第四章 DD-LMS类型盲判决反馈均衡算法 | 第37-57页 |
| §4.1 基本DD-LMS算法 | 第37-41页 |
| §4.2 基于变步长归一化DD-LMS的盲判决反馈均衡算法 | 第41-44页 |
| §4.2.1 变步长LMS盲均衡算法(DD-VSSLMS算法) | 第41-42页 |
| §4.2.2 归一化LMS盲均衡算法(DD-NLMS算法) | 第42-43页 |
| §4.2.3 变步长归一化LMS盲均衡算法(DD-VSSNLMS算法) | 第43-44页 |
| §4.3 基于归一化符号DD-LMS的盲判决反馈均衡算法 | 第44-49页 |
| §4.3.1 符号误差LMS盲均衡算法(DD-SELMS算法) | 第45-46页 |
| §4.3.2 双符号LMS盲均衡算法(DD-SSLMS算法) | 第46-48页 |
| §4.3.3 归一化符号误差LMS盲均衡算法(DD-SENLMS算法) | 第48-49页 |
| §4.4 泄漏LMS盲判决反馈均衡算法 | 第49-54页 |
| §4.5 本章DD-LMS类型盲判决反馈均衡算法小结 | 第54-57页 |
| 第五章 基于KALMAN滤波的盲判决反馈均衡算法 | 第57-67页 |
| §5.1 KALMAN／GODARD滤波算法 | 第57-61页 |
| §5.2 基于UD分解的平方根KALMAN算法 | 第61-64页 |
| §5.3 改进的平方根KALMAN算法 | 第64-67页 |
| 第六章 盲判决反馈均衡算法仿真系统的实现 | 第67-71页 |
| 结束语 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录 | 第77页 |
