| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-20页 |
| 1.1 研究工作的背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 MIMO系统盲均衡技术研究进展 | 第17页 |
| 1.3 研究内容和章节安排 | 第17-20页 |
| 第二章 MIMO系统盲均衡技术基本理论 | 第20-30页 |
| 2.1 MIMO系统模型 | 第20-21页 |
| 2.2 MIMO系统的传播环境 | 第21-23页 |
| 2.3 MIMO系统盲均衡技术 | 第23-28页 |
| 2.3.1 MIMO盲均衡原理 | 第23-25页 |
| 2.3.2 盲均衡算法结构及原理 | 第25-27页 |
| 2.3.3 盲均衡性能评价准则 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 MIMO系统逐级抵消盲均衡算法 | 第30-46页 |
| 3.1 MS-CMA算法 | 第30-36页 |
| 3.1.1 逐级均衡模型 | 第30-32页 |
| 3.1.2 信道估计及信号抵消 | 第32-34页 |
| 3.1.3 仿真结果与性能分析 | 第34-36页 |
| 3.2 MS-MCMA-MSQD算法 | 第36-41页 |
| 3.2.1 MS-MCMA-MSQD算法理论 | 第36-38页 |
| 3.2.2 仿真结果与性能分析 | 第38-41页 |
| 3.3 MS双模式盲均衡算法 | 第41-45页 |
| 3.3.1 双模式MCMA-CME算法 | 第41-42页 |
| 3.3.2 双模式MMCMA-CME算法 | 第42-44页 |
| 3.3.3 仿真结果与性能分析 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 结合盲源分离的盲均衡算法 | 第46-62页 |
| 4.1 结合盲源分离的均衡模型 | 第46-48页 |
| 4.2 MCMA-MUK算法 | 第48-54页 |
| 4.2.1 MCMA-MUK算法理论 | 第48-50页 |
| 4.2.2 仿真结果与性能分析 | 第50-53页 |
| 4.2.3 MCMA-MUK-DD-LMS算法 | 第53-54页 |
| 4.3 MCMA-CFPA算法 | 第54-61页 |
| 4.3.1 MCMA-CFPA算法理论 | 第54-56页 |
| 4.3.2 仿真结果与性能分析 | 第56-58页 |
| 4.3.3 低复杂度的MCMA-CFPA算法 | 第58-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 具有多天线增益的盲均衡算法 | 第62-78页 |
| 5.1 MIMO系统选择最优均衡算法 | 第62-66页 |
| 5.1.1 MIMO系统选择最优均衡算法的理论基础 | 第62-65页 |
| 5.1.2 仿真结果与性能分析 | 第65-66页 |
| 5.2 MIMO系统均衡合并算法 | 第66-74页 |
| 5.2.1 MIMO系统均衡全合并算法 | 第67-69页 |
| 5.2.2 MIMO系统选择性合并算法 | 第69-74页 |
| 5.3 不同盲均衡算法的性能对比 | 第74-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 附录A 信道表格 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 作者简介 | 第88-89页 |