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无线通信盲源分离关键技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
缩略词表第15-17页
第一章 绪论第17-27页
    1.1 研究背景与意义第17-19页
    1.2 研究现状与发展态势第19-23页
    1.3 论文的主要贡献及创新点第23-24页
    1.4 论文的主要工作及结构安排第24-27页
第二章 盲源分离算法研究第27-59页
    2.1 盲源分离基础数学工具第27-34页
        2.1.1 盲源分离模型第27-29页
        2.1.2 自然梯度优化第29-31页
        2.1.3 联合对角化第31-32页
        2.1.4 张量分解第32-34页
    2.2 基于最小误码率准则的盲源分离算法第34-48页
        2.2.1 模型与问题描述第35-36页
        2.2.2 最小误码率准则约束盲源分离第36-41页
            2.2.2.1 构建最大似然原则的代价函数第36-37页
            2.2.2.2 最小误码率准则约束代价函数第37-40页
            2.2.2.3 自然梯度最优化代价函数第40-41页
        2.2.3 仿真实验分析与讨论第41-48页
    2.3 基于广义协方差矩阵的欠定盲辨识算法第48-57页
        2.3.1 模型与问题描述第48-49页
        2.3.2 欠定盲辨识算法第49-55页
            2.3.2.1 广义协方差理论第50-51页
            2.3.2.2 Tucker分解估计混合矩阵第51-54页
            2.3.2.3 算法复杂度分析第54-55页
        2.3.3 仿真实验分析第55-57页
    2.4 本章小结第57-59页
第三章 DS-CDMA系统盲信号分离方法研究第59-86页
    3.1 基于广义协方差矩阵的DS-CDMA盲自适应接收方法第59-73页
        3.1.1 引言第59-60页
        3.1.2 系统模型分析第60-61页
        3.1.3 基于广义协方差矩阵的DS-CDMA盲分离检测第61-68页
            3.1.3.1 基于广义协方差的盲分离方法第62-64页
            3.1.3.2 广义协方差矩阵的估计第64页
            3.1.3.3 盲用户分离检测和盲扩频码估计第64-67页
            3.1.3.4 性能分析第67-68页
        3.1.4 仿真实验分析第68-73页
    3.2 基于二阶锥约束的DS-CDMA盲多用户分离检测方法第73-85页
        3.2.1 引言第73-75页
        3.2.2 系统模型分析第75页
        3.2.3 基于二阶锥约束的DS-CDMA盲多用户检测第75-81页
            3.2.3.1 基于ICA的盲检测原理第76-78页
            3.2.3.2 基于二阶锥约束的ICA盲检测器第78-81页
            3.2.3.3 计算复杂度分析第81页
        3.2.4 仿真实验分析第81-85页
    3.3 本章小结第85-86页
第四章 OFDM系统盲信号分离方法研究第86-121页
    4.1 基于ICA的OFDM盲干扰抑制与源信号恢复方法第86-103页
        4.1.1 引言第86-88页
        4.1.2 系统模型分析第88-89页
        4.1.3 OFDM盲自适应干扰抑制与源信号恢复第89-99页
            4.1.3.1 基于ICA的盲分离方法第89-93页
            4.1.3.2 性能分析与讨论第93-97页
            4.1.3.3 模糊不确定性解决方法第97页
            4.1.3.4 不同技术方案复杂度分析第97-99页
        4.1.4 仿真实验分析第99-103页
    4.2 基于VANDERMONDE矩阵约束张量分解的OFDM盲载波同步方法第103-120页
        4.2.1 引言第103-104页
        4.2.2 OFDM传输模型与问题说明第104-106页
        4.2.3 基于VANDERMONDE结构约束张量分解的盲接收方法第106-112页
            4.2.3.1 基于PARAFAC的盲接收方法第106-108页
            4.2.3.2 Vandermonde结构约束的张量唯一性分解条件第108-109页
            4.2.3.3 基于Vandermonde结构约束的张量分解算法第109-110页
            4.2.3.4 载波频偏估计第110-111页
            4.2.3.5 计算复杂度分析第111-112页
        4.2.4 仿真实验分析第112-120页
    4.3 本章小结第120-121页
第五章 全文总结与展望第121-125页
    5.1 总结第121-123页
    5.2 展望第123-125页
致谢第125-126页
参考文献第126-136页
附录第136-138页
攻读博士学位期间取得的成果第138-141页

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