摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-9页 |
第1章 绪论 | 第9-15页 |
·课题背景及意义 | 第9-10页 |
·信道均衡基本概念和基础 | 第10-13页 |
·均衡的分类 | 第11-12页 |
·横向均衡器 | 第12-13页 |
·论文的主要工作 | 第13-15页 |
第2章 自适应均衡的基本理论 | 第15-40页 |
·自适应均衡器的意义及分类 | 第15页 |
·卡尔曼滤波器 | 第15-18页 |
·卡尔曼滤波问题 | 第15-16页 |
·新息过程 | 第16-18页 |
·最小均方(LMS)类自适应均衡 | 第18-33页 |
·最小均方(LMS)算法 | 第18-23页 |
·归一化 LMS(Normalized LMS)算法 | 第23-27页 |
·解相关 LMS( Decorrelation LMS)算法 | 第27-28页 |
·改进的变步长解相关 LMS算法 | 第28-33页 |
·递归最小二乘法(RLS)自适应均衡 | 第33-38页 |
·RLS算法的基本原理 | 第33-35页 |
·RLS自适应均衡算法的仿真实现 | 第35-38页 |
·小结 | 第38-40页 |
第3章 盲均衡算法的研究 | 第40-52页 |
·盲均衡算法的分类和研究动态 | 第40页 |
·盲均衡的数学模型 | 第40-41页 |
·Bussgang类盲均衡算法 | 第41-46页 |
·Bussgang类盲均衡算法的基本原理 | 第41-44页 |
·Bussgang类盲均衡算法的特例 | 第44-46页 |
·恒模算法(CMA) | 第46-47页 |
·变步长恒模算法 | 第47-51页 |
·变步长恒模算法的设计思想 | 第47-49页 |
·参数的选取 | 第49页 |
·恒模算法和变步长恒模算法的仿真实现 | 第49-51页 |
·小结 | 第51-52页 |
第4章 本文总结与展望 | 第52-54页 |
·本文总结 | 第52-53页 |
·今后的研究方向 | 第53-54页 |
参考文献 | 第54-57页 |
攻读学位期间公开发表论文 | 第57-58页 |
致谢 | 第58-59页 |
研究生履历 | 第59页 |