| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 复数非圆信号盲均衡技术 | 第14-15页 |
| 1.2.2 非线性信道盲均衡技术 | 第15-16页 |
| 1.2.3 线性时变SIMO信道盲均衡技术 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于常模的复数非圆信号盲均衡技术 | 第20-38页 |
| 2.1 复数非圆信号概念 | 第20-21页 |
| 2.2 广义线性自适应均衡器 | 第21-27页 |
| 2.2.1 WL-LMS算法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 WL-RLS算法 | 第23-25页 |
| 2.2.3 仿真实验与性能分析 | 第25-27页 |
| 2.3 广义线性常模盲均衡算法 | 第27-36页 |
| 2.3.1 WL-CMA算法 | 第27-29页 |
| 2.3.2 WL-RLS-CMA算法 | 第29-32页 |
| 2.3.3 仿真实验与性能分析 | 第32-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 基于Hammerstein模型的非线性信道盲均衡技术 | 第38-56页 |
| 3.1 典型非线性信道模型 | 第38-41页 |
| 3.1.1 Volterra级数模型 | 第38-39页 |
| 3.1.2 简化的Volterra级数模型[48] | 第39-41页 |
| 3.1.3 基于Hammerstein模型的非线性信道传输特性分析 | 第41页 |
| 3.2 基于Hammerstein非线性信道模型的Wiener广义线性盲均衡器 | 第41-54页 |
| 3.2.1 基于Hammerstein模型的非线性信道自适应均衡器 | 第41-44页 |
| 3.2.2 NCWL-CMA算法 | 第44-47页 |
| 3.2.3 NCWL-CMA Newton- like算法 | 第47-49页 |
| 3.2.4 算法复杂度分析 | 第49-50页 |
| 3.2.5 仿真实验与性能分析 | 第50-54页 |
| 3.3 本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 基于常模的线性时变SIMO信道盲均衡技术 | 第56-70页 |
| 4.1 基于常模的线性时变SIMO信道盲均衡器 | 第56-60页 |
| 4.1.1 CE-BEM模型 | 第56-57页 |
| 4.1.2 线性时变SIMO信道盲均衡器 | 第57-59页 |
| 4.1.3 基于常模的线性时变SIMO信道盲均衡算法 | 第59-60页 |
| 4.2 改进的线性时变SIMO信道盲均衡算法 | 第60-64页 |
| 4.2.1 无信道约束条件下线性时变SIMO信道盲均衡器的输出特性分析 | 第60-61页 |
| 4.2.2 改进的基频率估计方法 | 第61-63页 |
| 4.2.3 发送序列的恢复 | 第63-64页 |
| 4.3 仿真实验及性能分析 | 第64-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 结束语 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 附录A 公式(33)的详细推导 | 第80-81页 |
| 附录B 文中主要英文缩写名词对照表 | 第81-82页 |
| 作者简介 | 第82页 |
