| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 水声信道特点 | 第12-14页 |
| 1.3 水声信道辨识与均衡技术的发展现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 自适应滤波技术 | 第17-31页 |
| 2.1 自适应滤波器基础 | 第17-19页 |
| 2.1.1 自适应滤波器的基本原理 | 第17-18页 |
| 2.1.2 自适应滤波器的性能指标 | 第18-19页 |
| 2.2 自适应滤波器的应用 | 第19-24页 |
| 2.2.1 系统辨识 | 第19-20页 |
| 2.2.2 信号增强 | 第20-21页 |
| 2.2.3 信号预测 | 第21页 |
| 2.2.4 信道均衡 | 第21-24页 |
| 2.3 基本自适应算法 | 第24-30页 |
| 2.3.1 最小均方算法 | 第24-26页 |
| 2.3.2 递归最小二乘算法 | 第26-27页 |
| 2.3.3 仿射投影算法 | 第27-28页 |
| 2.3.4 LMS算法、RLS算法和AP算法仿真对比 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 改进与提出的稀疏变步长LMS算法 | 第31-45页 |
| 3.1 改进的稀疏变步长LMS算法 | 第31-35页 |
| 3.1.1 l_0-SH-LMS算法 | 第31-34页 |
| 3.1.2 l_0-SH-WL-LMS算法 | 第34-35页 |
| 3.2 l_0-SWL-LMS算法的收敛性能分析 | 第35-40页 |
| 3.2.1 均值的收敛条件 | 第35-37页 |
| 3.2.2 EMSE的收敛条件 | 第37-40页 |
| 3.3 仿真实验 | 第40-44页 |
| 3.3.1 信道辨识性能仿真 | 第40-43页 |
| 3.3.2 信道均衡性能仿真 | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 改进与提出的稀疏变步长AP算法 | 第45-57页 |
| 4.1 改进的稀疏变步长AP算法 | 第45-47页 |
| 4.1.1 l_0-SH-AP算法 | 第45-46页 |
| 4.1.2 l_0-SH-WL-AP算法 | 第46页 |
| 4.1.3 低复杂度的DCD算法 | 第46-47页 |
| 4.2 l_0-SH-WL-AP算法的收敛性分析 | 第47-51页 |
| 4.2.1 均值的收敛条件 | 第47-48页 |
| 4.2.2 EMSE的收敛条件 | 第48-51页 |
| 4.3 仿真实验 | 第51-56页 |
| 4.3.1 信道辨识性能仿真 | 第51-55页 |
| 4.3.2 信道均衡性能仿真 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录 | 第65-66页 |