| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 图目录 | 第11-13页 |
| 缩略语 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| ·课题背景及意义 | 第14-15页 |
| ·盲源分离的数学模型 | 第15-17页 |
| ·盲源分离的研究历史及现状 | 第17-19页 |
| ·论文的主要工作 | 第19-21页 |
| ·论文组织结构 | 第21-22页 |
| 第二章 基础理论及常用算法 | 第22-47页 |
| ·盲源分离经典算法 | 第22-30页 |
| ·盲源分离与独立成分分析 | 第22-23页 |
| ·盲源分离经典算法 | 第23-30页 |
| ·欠定盲源分离模型及研究思路 | 第30页 |
| ·欠定盲源分离常用算法 | 第30-46页 |
| ·混合矩阵估计算法 | 第30-41页 |
| ·源信号估计算法 | 第41-46页 |
| ·本章总结 | 第46-47页 |
| 第三章 采用互补滤波器进行子频带分解的欠定盲源分离算法 | 第47-59页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·系统模型及基础理论 | 第48-50页 |
| ·系统模型 | 第48页 |
| ·基本假设及 ICA 中的含混因素 | 第48-49页 |
| ·互补滤波器 | 第49-50页 |
| ·基于互补滤波器组的欠定盲源分离方法 | 第50-53页 |
| ·互补滤波器设计 | 第50-51页 |
| ·混合矩阵估计 | 第51-52页 |
| ·恢复源信号 | 第52-53页 |
| ·仿真及性能分析 | 第53-58页 |
| ·SD_UBSS 算法在无噪声条件下的仿真 | 第54-55页 |
| ·SD_UBSS 算法在噪声条件下的分离性能 | 第55-56页 |
| ·SD_UBSS 算法在噪声条件下的分离性能(信号频谱信号已知) | 第56-57页 |
| ·计算复杂度(时间) | 第57-58页 |
| ·本章总结 | 第58-59页 |
| 第四章 采用相邻点联合判断的欠定盲源分离算法 | 第59-68页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·基于子空间的线性欠定盲源分离算法 | 第60-61页 |
| ·采用信号相邻采样点联合估计 | 第61-63页 |
| ·仿真及性能分析 | 第63-67页 |
| ·SL_UBSS 算法分离仿真 | 第63页 |
| ·ASL_UBSS 与 SL_UBSS 性能比较 | 第63-65页 |
| ·ASL_UBSS 中相邻点数的选取 | 第65-66页 |
| ·检测信号数对 ASL_UBSS 算法分离性能的影响 | 第66页 |
| ·混叠矩阵估计误差对算法性能的影响 | 第66-67页 |
| ·本章总结 | 第67-68页 |
| 第五章 基于分离独立分量中源信号数估计的盲多用户检测算法 | 第68-82页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·DS-CDMA 系统模型及 ICA 模型 | 第68-70页 |
| ·基于 ICA 的盲多用户检测算法及其性能 | 第70-71页 |
| ·ICA 后源信号数估计 | 第71-76页 |
| ·ICA 运算后独立信号的概率密度函数 | 第72-73页 |
| ·基于峭度的源信号数判定 | 第73-74页 |
| ·基于负熵的源信号数判定 | 第74页 |
| ·峭度及负熵方法中阀值的设置 | 第74-75页 |
| ·完整算法描述 | 第75-76页 |
| ·算法仿真 | 第76-80页 |
| ·ICA 运算后独立信号的概率密度分布 | 第76-78页 |
| ·ICA 后源信号数估计的性能 | 第78-80页 |
| ·本章总结 | 第80页 |
| ·附录 | 第80-82页 |
| ·附录 1：高斯白噪声下二进制信号的信噪比、误码率及标准峭度间存在唯一对应关系的证明 | 第80-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| ·全文总结 | 第82页 |
| ·下一步工作 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-92页 |
| 个人简历 | 第92-93页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第93-94页 |
