| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·传统信道均衡及其缺陷 | 第10-11页 |
| ·盲均衡的提出 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·研究现状 | 第12-16页 |
| ·基于Bussgang 性质的盲均衡算法 | 第12-13页 |
| ·基于高阶谱理论的盲均衡算法 | 第13-14页 |
| ·基于神经网络理论的盲均衡算法 | 第14-15页 |
| ·基于信号检测理论的盲均衡算法 | 第15-16页 |
| ·论文的主要内容安排 | 第16-18页 |
| 第二章 最优化理论与方法 | 第18-26页 |
| ·无约束优化 | 第18-23页 |
| ·一维搜索 | 第19-20页 |
| ·收敛速度 | 第20-21页 |
| ·最速下降法 | 第21-22页 |
| ·牛顿法 | 第22-23页 |
| ·有约束优化 | 第23-25页 |
| ·罚函数 | 第23-24页 |
| ·简单罚函数 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 盲均衡的基本原理 | 第26-38页 |
| ·盲均衡的基本原理 | 第26-28页 |
| ·盲均衡器的分类和结构 | 第28-30页 |
| ·盲均衡器的分类 | 第28-29页 |
| ·盲均衡器的结构 | 第29-30页 |
| ·盲均衡采用的基本算法 | 第30-37页 |
| ·最小均方算法(LMS) | 第30-33页 |
| ·递归最小二乘算法(RLS) | 第33-34页 |
| ·衡量算法收敛的性能指标 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于BUSSGANG 性质的盲均衡算法研究 | 第38-51页 |
| ·基于BUSSGANG 性质的盲均衡算法原理 | 第38-41页 |
| ·Bussgang 过程定义 | 第38-39页 |
| ·基于Bussgang 性质盲均衡器的原理 | 第39-41页 |
| ·BUSSGANG 性质盲均衡算法 | 第41-43页 |
| ·DD 算法 | 第41-42页 |
| ·Sato 算法 | 第42-43页 |
| ·Godard 算法 | 第43页 |
| ·常数模算法(CMA) | 第43-50页 |
| ·常数模算法概念 | 第43-44页 |
| ·常数模算法介绍及仿真分析 | 第44-47页 |
| ·常数模算法收敛性能的分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于变步长的常数模盲均衡算法 | 第51-64页 |
| ·修正的CMA 算法 | 第51-55页 |
| ·泄漏CMA 算法 | 第51-53页 |
| ·动量CMA 算法 | 第53-55页 |
| ·基于瑞利分布变步长的常数模盲均衡算法 | 第55-60页 |
| ·常数模算法中剩余误差分析 | 第55-56页 |
| ·瑞利分布变步长 | 第56页 |
| ·性能分析 | 第56-58页 |
| ·性能仿真 | 第58-60页 |
| ·基于峭度变步长的常数模盲均衡算法 | 第60-63页 |
| ·算法原理 | 第60-61页 |
| ·性能仿真 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 双模式盲均衡算法 | 第64-80页 |
| ·基于CMA+DD 双模式盲均衡及其改进算法 | 第64-70页 |
| ·判决域的确立 | 第64-65页 |
| ·双模式盲均衡算法设计方案 | 第65-66页 |
| ·基于CMA+DD 双模式盲均衡 | 第66-67页 |
| ·基于泄漏CMA+DD 双模式盲均衡 | 第67-69页 |
| ·基于动量CMA+DD 双模式盲均衡 | 第69-70页 |
| ·具有相位校正能力的双模式盲均衡算法 | 第70-79页 |
| ·修正常数模算法(MCMA) | 第70-72页 |
| ·Dual-Mode MCMA 算法 | 第72页 |
| ·基于Dual-Mode MCMA+DD 双模式盲均衡 | 第72-77页 |
| ·仿真实验与分析 | 第77-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 结论 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86页 |