粒子滤波重采样算法及其在盲均衡中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究北京以及意义 | 第9页 |
| ·粒子滤波的研究现状和发展方向 | 第9-11页 |
| ·粒子滤波的研究现状 | 第9-10页 |
| ·粒子滤波的发展方向 | 第10-11页 |
| ·本文研究的章节安排 | 第11-13页 |
| 2 粒子滤波基本理论 | 第13-27页 |
| ·常见的预测滤波 | 第13-14页 |
| ·粒子滤波理论基础 | 第14-17页 |
| ·递推贝叶斯估计 | 第15-16页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第16-17页 |
| ·粒子滤波基本算法 | 第17-26页 |
| ·序贯重要性采样(SIS) | 第17-20页 |
| ·SIS存在的问题——退化现象 | 第20-21页 |
| ·采样重要性重采样(SIR) | 第21-25页 |
| ·粒子滤波算法流程 | 第25-26页 |
| ·本章小节 | 第26-27页 |
| 3 粒子滤波算法在盲均衡的应用 | 第27-38页 |
| ·盲均衡算法 | 第27-34页 |
| ·基于 Bussgang技术的盲均衡算法 | 第30-32页 |
| ·基于高阶谱理论的盲均衡算法 | 第32-33页 |
| ·基于神经网络和模糊理论的盲均衡算法 | 第33-34页 |
| ·粒子滤波盲均衡 | 第34-37页 |
| ·系统模型 | 第34页 |
| ·粒子滤波盲均衡 | 第34-37页 |
| ·本章小节 | 第37-38页 |
| 4 改进的粒子滤波盲均衡 | 第38-44页 |
| ·改进的重采样算法 | 第38-42页 |
| ·二分法简介 | 第38-40页 |
| ·降序二分重采样算法 | 第40-42页 |
| ·改进的PF盲均衡 | 第42页 |
| ·改进的PF盲均衡的实现步骤 | 第42-43页 |
| ·本章小节 | 第43-44页 |
| 5 粒子滤波在盲均衡中的应用仿真 | 第44-49页 |
| ·未盲均衡时的仿真 | 第44-45页 |
| ·非线性下粒子滤波的性能仿真 | 第45-46页 |
| ·改进的粒子滤波重采样算法盲均衡 | 第46-48页 |
| ·本章小节 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
