| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 混合信号单通道盲可分离性分析 | 第14-15页 |
| 1.2.2 混合信号的参数估计 | 第15-16页 |
| 1.2.3 单通道盲分离算法 | 第16-19页 |
| 1.3 研究内容及思路 | 第19-22页 |
| 1.3.1 提出问题 | 第19页 |
| 1.3.2 研究思路及内容安排 | 第19-22页 |
| 第二章 混合信号的时延估计 | 第22-32页 |
| 2.1 信号模型 | 第22-23页 |
| 2.2 基于网格分级搜索法的最大似然混合信号时延估计算法 | 第23-25页 |
| 2.2.1 对数似然函数 | 第23-24页 |
| 2.2.2 似然函数最大化 | 第24-25页 |
| 2.3 基于信赖域法的最大似然混合信号时延估计算法 | 第25-30页 |
| 2.3.1 算法原理 | 第25-26页 |
| 2.3.2 算法的全局收敛性证明 | 第26-28页 |
| 2.3.3 性能分析与仿真 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于判决反馈和前馈思想的PSP单通道盲分离算法 | 第32-48页 |
| 3.1 PSP算法的基本原理 | 第32-34页 |
| 3.1.1 传统MLSE算法 | 第32-33页 |
| 3.1.2 PSP算法 | 第33-34页 |
| 3.2 基本PSP单通道盲分离算法 | 第34-35页 |
| 3.3 降复杂度的PSP单通道盲分离算法 | 第35-37页 |
| 3.4 基于判决反馈和前馈思想的PSP单通道盲分离算法 | 第37-46页 |
| 3.4.1 尾部干扰消除 | 第38-40页 |
| 3.4.2 前导干扰消除 | 第40-42页 |
| 3.4.3 复杂度分析 | 第42-43页 |
| 3.4.4 性能分析与仿真 | 第43-46页 |
| 3.5 用过采样方法提升算法性能 | 第46-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于BEM-PSP思想的单通道盲分离算法 | 第48-58页 |
| 4.1 时变信道的基扩展模型 | 第48-50页 |
| 4.1.1 复指数基函数 | 第48-49页 |
| 4.1.2 多项式基函数 | 第49页 |
| 4.1.3 卡洛基函数 | 第49-50页 |
| 4.2 基于BEM的时变混合信道建模 | 第50页 |
| 4.3 基于BEM-PSP的单通道盲分离算法 | 第50-56页 |
| 4.3.1 算法原理 | 第51-53页 |
| 4.3.2 复杂度分析 | 第53页 |
| 4.3.3 性能分析与仿真 | 第53-56页 |
| 4.4 用过采样的方法提升算法性能 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 结束语 | 第58-60页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第58-59页 |
| 5.2 需要深入研究的若干问题 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 作者简介 | 第67页 |
