盲最大似然序列估计算法的研究
| 第一章 绪论 | 第1-18页 |
| ·研究盲均衡技术的意义 | 第11-12页 |
| ·盲最大似然序列估计算法的研究现状 | 第12-16页 |
| ·基于Viterbi算法的盲最大似然序列估计算法 | 第12-14页 |
| ·基于逐个幸存处理的盲最大似然序列估计算法 | 第14-15页 |
| ·基于最大期望算法的盲最大似然序列估计算法 | 第15页 |
| ·基于M算法的盲最大似然序列估计算法 | 第15-16页 |
| ·本课题的选题背景 | 第16页 |
| ·本论文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 盲均衡理论的基础知识 | 第18-31页 |
| ·盲均衡器的结构 | 第18-22页 |
| ·线性横向滤波器 | 第18-20页 |
| ·峰值畸变准则 | 第19页 |
| ·均方畸变准则 | 第19-20页 |
| ·非线性均衡器 | 第20-22页 |
| ·判决反馈均衡器 | 第20-21页 |
| ·最大似然序列估计均衡器 | 第21-22页 |
| ·盲均衡器的数学描述 | 第22-25页 |
| ·盲均衡的基本算法 | 第25-29页 |
| ·LMS算法 | 第26-28页 |
| ·RLS算法 | 第28-29页 |
| ·盲均衡算法的性能指标 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第三章 卷积码理论 | 第31-43页 |
| ·卷积码的基本概念 | 第31-32页 |
| ·卷积编码器表示 | 第32-38页 |
| ·连接表示 | 第32-35页 |
| ·树图 | 第35-37页 |
| ·网格图 | 第37-38页 |
| ·Viterbi卷积码译码算法 | 第38-41页 |
| ·Viterbi算法举例 | 第39-40页 |
| ·Viterbi算法的基本原理 | 第40-41页 |
| ·Vitethi算法的性能 | 第41页 |
| ·小结 | 第41-43页 |
| 第四章 盲最大似然序列估计算法的实现 | 第43-58页 |
| ·盲最大似然序列估计算法的基本原理 | 第43-45页 |
| ·逐个幸存处理的基本原理 | 第45-46页 |
| ·PSP-MLSE基本原理 | 第46-48页 |
| ·经典盲最大似然序列估计算法 | 第48-56页 |
| ·LMS盲最大似然序列估计算法 | 第48-49页 |
| ·RLS盲最大似然序列估计算法 | 第49-51页 |
| ·LMS和RLS盲最大似然序列估计算法的仿真结果 | 第51-56页 |
| ·仿真结果分析 | 第56页 |
| ·小结 | 第56-58页 |
| 第五章 改进的盲最大似然序列估计算法 | 第58-75页 |
| ·sign-LMS盲最大似然序列估计算法 | 第58-64页 |
| ·算法形式 | 第58-59页 |
| ·计算机仿真 | 第59-64页 |
| ·归一化LMS盲最大似然序列估计算法 | 第64-68页 |
| ·算法形式 | 第64页 |
| ·计算机仿真 | 第64-68页 |
| ·仿真结果分析 | 第68页 |
| ·变步长LMS盲最大似然序列估计算法 | 第68-74页 |
| ·算法形式 | 第68-69页 |
| ·计算机仿真 | 第69-74页 |
| ·仿真结果分析 | 第74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 第六章 结论与展望 | 第75-78页 |
| ·本文所做的工作 | 第75-76页 |
| ·进一步研究方向 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第84页 |
