| 第一章 引言 | 第1-25页 |
| 1．1 研究背景 | 第11-16页 |
| 1．1．1 无线通信环境决定要采用自适应均衡 | 第11-14页 |
| 1．1．2 为什么要采用盲均衡与盲辨识技术 | 第14-16页 |
| 1．2 盲均衡与盲辨识技术的研究现状 | 第16-22页 |
| 1．2．1 基于高阶统计量的方法 | 第16-18页 |
| 1．2．2 基于二阶统计量的方法 | 第18-22页 |
| 1．3 盲多信道辨识的线性预测算法 | 第22-25页 |
| 第二章 算法分析 | 第25-43页 |
| 2．1 二阶统计的盲信道辨识模型 | 第25-27页 |
| 2．2 线性预测算法LPA | 第27-30页 |
| 2．3 外积分解算法OPDA | 第30-33页 |
| 2．4 多步线性预测算法MSLP | 第33-34页 |
| 2．5 通过线性平滑估计信道LSS | 第34-38页 |
| 2．6 约束最小输出能量算法CMOE | 第38-40页 |
| 2．7 五种算法的分析与比较 | 第40-43页 |
| 第三章 仿真及性能分析 | 第43-69页 |
| 3．1 信道条件 | 第43页 |
| 3．2 数据条件 | 第43-44页 |
| 3．3 噪声影响 | 第44-45页 |
| 3．4 算法的仿真流程 | 第45-51页 |
| 3．4．1 构造模型 | 第45页 |
| 3．4．2 LPA算法流程 | 第45-47页 |
| 3．4．3 OPDA算法流程 | 第47-48页 |
| 3．4．4 MSLP算法流程 | 第48-49页 |
| 3．4．5 LSS算法流程 | 第49-50页 |
| 3．4．6 CMOE算法流程 | 第50页 |
| 3．4．7 性能比较 | 第50-51页 |
| 3．5 附加条件 | 第51页 |
| 3．6 仿真结果及性能比较 | 第51-66页 |
| 3．6．1 信道阶数已知条件下的性能比较 | 第52-61页 |
| 3．6．1．1 不同信噪比（SNR）条件下各算法性能比较 | 第53-55页 |
| 3．6．1．2 不同数据长度条件下各算法性能比较 | 第55-59页 |
| 3．6．1．3 相同条件下各算法性能比较 | 第59-61页 |
| 3．6．2 信道阶数未知条件下的性能比较 | 第61-63页 |
| 3．6．3 比较各算法对信道阶数估计误差的敏感度 | 第63-66页 |
| 3．7 小结 | 第66-69页 |
| 第四章 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |