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扩频通信系统中的自适应窄带干扰抑制技术研究

目录第1-7页
图目录第7-9页
摘要第9-10页
Abstract第10-12页
第一章 绪论第12-22页
 §1.1 引言第12-13页
 §1.2 扩频通信系统概述第13-15页
 §1.3 抑制NBI的研究现状第15-19页
     ·时域预测技术第15-17页
     ·变换域技术第17-18页
     ·码辅助技术第18-19页
 §1.4 本文的主要工作和章节结构第19-22页
第二章 时域预测技术和变换域技术第22-52页
 §2.1 常见干扰的建模第22-30页
     ·音调干扰第22-24页
     ·AR干扰第24-28页
     ·低速率数字干扰第28-30页
 §2.2 时域预测技术第30-38页
     ·基本原理第30-31页
     ·抑制性能第31页
     ·基于状态空间模型的Kalman-Bucy预测器第31-36页
     ·自适应结构第36-37页
     ·存在问题第37-38页
 §2.3 变换域技术第38-50页
     ·基本原理第38-39页
     ·基于MLT和ELT的变换域技术第39-44页
     ·变换域中的处理方法第44-48页
     ·直接在变换域中进行相关解扩第48-49页
     ·多分辨分析第49-50页
     ·存在问题第50页
 §2.4 本章小结第50-52页
第三章 扩频系统中最优干扰抑制器及性能分析第52-70页
 §3.1 短码扩频系统中的最优干扰抑制器第52-56页
 §3.2 长码扩频系统中的最优干扰抑制器第56-61页
     ·N=L情况第57页
     ·N≠L情况第57-60页
     ·实验第60-61页
 §3.3 最优干扰抑制器的性能分析第61-67页
     ·对音调干扰的抑制性能第61-66页
     ·对AR干扰的抑制性能第66-67页
     ·对低速率数字干扰的抑制性能第67页
 §3.4 与其它干扰抑制技术的比较第67-69页
 §3.5 本章小结第69-70页
第四章 最优干扰抑制器的自适应实现第70-107页
 §4.1 几种准则间的关系第70-71页
 §4.2 最优干扰抑制的LMS类算法第71-78页
     ·基于LMS算法的干扰抑制方法第73-76页
     ·基于DFT/LMS算法的干扰抑制方法第76-77页
     ·实验第77-78页
 §4.3 最优干扰抑制的RLS算法第78-87页
     ·RLS算法描述第79-80页
     ·RLS算法性能第80-86页
     ·实验第86-87页
 §4.4 QR-RLS算法以及并行实现第87-96页
     ·预备知识第87页
     ·QR-RLS算法描述第87-91页
     ·并行实现第91-96页
 §4.5 最优干扰抑制的Kalman滤波第96-105页
     ·Kalman滤波描述第96-99页
     ·基于Kalman滤波的干扰抑制方法第99-101页
     ·Kalman滤波算法性能第101-102页
     ·三种自适应算法的性能比较第102-105页
 §4.6 本章小结第105-107页
第五章 最优干扰抑制器的盲自适应实现第107-148页
 §5.1 最优干扰抑制的BLMS算法第107-126页
     ·约束最优化问题和最优化方法第108-121页
     ·BLMS算法描述第121-124页
     ·BLMS算法性能第124-126页
 §5.2 最优干扰抑制的BRLS算法第126-137页
     ·直接从约束最优化问题导出的BRLS算法第126-133页
     ·基于零空间法的BRLS算法第133-135页
     ·实验第135-137页
 §5.3 QR-BRLS算法以及并行实现第137-140页
     ·QR-BRLS算法描述第137-139页
     ·并行实现第139-140页
 §5.4 最优干扰抑制的盲Kalman滤波第140-147页
     ·基于盲Kalman滤波的干扰抑制方法第140-142页
     ·盲Kalman滤波算法性能第142-143页
     ·三种盲自适应算法的性能比较第143-147页
 §5.5 本章小结第147-148页
第六章 结束语第148-152页
致谢第152-153页
参考文献第153-168页
攻读博士学位期间完成的学术论文第168页

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