| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·最优化问题 | 第9-10页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第10-12页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·免疫遗传算法研究现状 | 第12页 |
| ·盲检测技术发展及现状研究 | 第12-13页 |
| ·论文主要工作和结构安排 | 第13-15页 |
| ·主要工作 | 第13-14页 |
| ·结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 免疫遗传算法原理与应用 | 第15-25页 |
| ·免疫遗传算法概述 | 第15-21页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·免疫遗传算法的生物基础 | 第15-16页 |
| ·免疫遗传算法基本概念 | 第16-17页 |
| ·免疫遗传算法构成要素 | 第17-21页 |
| ·免疫遗传算法特点 | 第21页 |
| ·免疫遗传算法分析 | 第21-23页 |
| ·参数分析 | 第21-22页 |
| ·复杂度分析 | 第22-23页 |
| ·收敛性分析 | 第23页 |
| ·免疫遗传算法应用领域 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 盲信号处理和盲均衡技术 | 第25-34页 |
| ·盲信号分离(BSS)问题 | 第25-26页 |
| ·盲解卷和多道盲解卷 | 第26页 |
| ·盲多用户检测 | 第26-27页 |
| ·独立分量分析(ICA) | 第27-28页 |
| ·ICA 的基本原理 | 第27-28页 |
| ·ICA 解的稳定性 | 第28页 |
| ·盲信号处理的方法分类 | 第28-29页 |
| ·盲均衡技术 | 第29-33页 |
| ·传统的自适应均衡原理 | 第29-30页 |
| ·盲均衡技术的产生背景 | 第30-31页 |
| ·盲均衡基本原理 | 第31页 |
| ·盲均衡算法的分类 | 第31-33页 |
| ·盲信号处理的应用 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 免疫遗传算法在盲检测中的应用 | 第34-48页 |
| ·基于 SIMO 系统盲检测数学模型 | 第34-36页 |
| ·基于免疫遗传算法的 SIMO 系统盲检测数学模型 | 第36-39页 |
| ·构造评价函数 | 第36-37页 |
| ·基于免疫遗传算法的 SIMO 系统盲检测的实现方法 | 第37-39页 |
| ·仿真实验及分析 | 第39-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于混沌免疫遗传算法在盲检测中的应用 | 第48-56页 |
| ·混沌简介 | 第48-49页 |
| ·混沌定义 | 第48页 |
| ·混沌特点 | 第48-49页 |
| ·混沌映射 | 第49-50页 |
| ·基于混沌免疫遗传算法构成 | 第50-51页 |
| ·仿真实验 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·全文总结 | 第56页 |
| ·今后展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61页 |