| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 符号、缩写与专有名词含义清单 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第11-14页 |
| 1.2.1 非线性信道模型的研究进展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 均衡技术的研究进展 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 盲均衡技术基础 | 第16-25页 |
| 2.1 盲均衡基础 | 第16-19页 |
| 2.1.1 盲均衡原理 | 第16-18页 |
| 2.1.2 盲均衡置零准则 | 第18页 |
| 2.1.3 盲均衡性能指标 | 第18-19页 |
| 2.2 盲均衡算法 | 第19-24页 |
| 2.2.1 经典算法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 神经网络算法 | 第21-24页 |
| 2.3 小结 | 第24-25页 |
| 第三章 Volterra卫星信道系统模型及其盲均衡算法 | 第25-42页 |
| 3.1 Volterra卫星信道系统模型 | 第25-29页 |
| 3.1.1 行波管放大器模型 | 第25-27页 |
| 3.1.2 群时延失真模型 | 第27-29页 |
| 3.2 Volterra卫星信道盲均衡及算法 | 第29-33页 |
| 3.2.1 传统Volterra卫星信道盲均衡系统模型 | 第29-32页 |
| 3.2.2 传统Volterra卫星信道盲均衡算法 | 第32-33页 |
| 3.3 改进型Volterra卫星信道盲均衡及算法 | 第33-38页 |
| 3.3.1 改进型非线性卫星信道盲均衡系统模型 | 第33-36页 |
| 3.3.2 改进型非线性卫星信道盲均衡算法 | 第36-38页 |
| 3.4 仿真结果分析 | 第38-40页 |
| 3.5 计算复杂度分析 | 第40-41页 |
| 3.6 小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于MMSE的Turbo盲均衡算法 | 第42-57页 |
| 4.1 系统描述 | 第42-44页 |
| 4.2 基于MMSE的Turbo均衡算法 | 第44-50页 |
| 4.2.1 基于MMSE的精确均衡算法 | 第45-47页 |
| 4.2.2 无先验信息(No-Apriori,NA)的MMSE近似算法 | 第47页 |
| 4.2.3 低复杂度(Low Complexity,LC)的MMSE近似算法 | 第47-48页 |
| 4.2.4 软映射 | 第48-49页 |
| 4.2.5 仿真结果分析 | 第49-50页 |
| 4.3 基于MMSE的迭代Turbo盲均衡算法 | 第50-55页 |
| 4.3.1 盲迭代均衡系统模型 | 第51页 |
| 4.3.2 SISO均衡器 | 第51-53页 |
| 4.3.3 SISO译码器 | 第53-54页 |
| 4.3.4 仿真结果分析 | 第54-55页 |
| 4.5 小结 | 第55-57页 |
| 第五章 基于模糊神经网络控制的复数神经网络多项式盲均衡算法 | 第57-73页 |
| 5.1 模糊神经网络算法 | 第57-61页 |
| 5.1.1 模糊神经网络的拓扑结构 | 第57-58页 |
| 5.1.2 模糊神经网络控制结构 | 第58-59页 |
| 5.1.3 模糊神经网络层算法描述 | 第59-61页 |
| 5.2 复数神经多项式网络算法 | 第61-62页 |
| 5.2.1 复数神经多项式网络结构 | 第61页 |
| 5.2.2 复数神经多项式网络算法描述 | 第61-62页 |
| 5.3 模糊神经网络控制的复数神经多项式盲均衡算法 | 第62-72页 |
| 5.3.1 64APSK信号 | 第62-65页 |
| 5.3.2 系统框图及算法描述 | 第65-68页 |
| 5.3.3 仿真结果分析 | 第68-71页 |
| 5.3.4 计算复杂度分析 | 第71-72页 |
| 5.4 小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 作者简介 | 第83页 |
