| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-28页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第16-26页 |
| ·自适应信号处理 | 第16-18页 |
| ·带训练序列的自适应滤波器 | 第18-20页 |
| ·自适应滤波器理论及其应用 | 第20-23页 |
| ·盲均衡技术介绍 | 第23-26页 |
| ·本文工作和论文结构 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第2章 盲均衡技术 | 第28-50页 |
| ·均衡原理 | 第28-34页 |
| ·信道模型 | 第28-30页 |
| ·反卷积 | 第30-32页 |
| ·均衡器结构 | 第32-33页 |
| ·基于训练的自适应均衡 | 第33-34页 |
| ·盲自适应均衡原理 | 第34-48页 |
| ·盲均衡问题的数学描述 | 第34-39页 |
| ·盲自适应均衡 | 第39-48页 |
| ·盲自适应均衡分类 | 第40-42页 |
| ·横向滤波器近似实现的逆滤波器的性能分析 | 第42-43页 |
| ·无记忆非线性函数的选取条件 | 第43-45页 |
| ·Bussgang算法的收敛性 | 第45页 |
| ·恒模性质的度量 | 第45-47页 |
| ·衡量盲均衡算法性能的指标 | 第47-48页 |
| ·小结 | 第48-50页 |
| 第3章 恒模盲均衡算法 | 第50-56页 |
| ·信道模型 | 第50-52页 |
| ·CMA | 第51-52页 |
| ·CMA常数R的选择 | 第52-53页 |
| ·CMA的稳态均方误差(MSE)性能 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-56页 |
| 第4章 低复杂度软判决并行恒模算法 | 第56-70页 |
| ·软判决并行恒模算法 | 第56-60页 |
| ·系统模型 | 第56-57页 |
| ·CCMA+SDD盲均衡算法 | 第57-59页 |
| ·稳态均方性能 | 第59-60页 |
| ·低复杂度并行CMA+SDD算法 | 第60-61页 |
| ·修正低复杂度并行CMA+SDD算法 | 第61-63页 |
| ·仿真实验 | 第63-68页 |
| ·仿真环境 | 第63页 |
| ·CCMA+SDD算法星座图和稳态均方误差 | 第63-67页 |
| ·两种算法的性能比较 | 第67-68页 |
| ·小结 | 第68-70页 |
| 第5章 低复杂度PPDF盲均衡算法 | 第70-86页 |
| ·PPDF盲均衡算法 | 第70-78页 |
| ·信道模型 | 第70-71页 |
| ·PPDF算法 | 第71-74页 |
| ·PPDF算法的其它代价函数 | 第74-75页 |
| ·PPDF算法的核参数选择 | 第75-78页 |
| ·PPDF算法的低复杂度盲均衡算法(LCPPDF算法) | 第78-81页 |
| ·LCPPDF算法 | 第78-81页 |
| ·LCPPDF算法的仿真 | 第81-83页 |
| ·仿真环境 | 第81页 |
| ·PPDF算法和LCPPDF算法的性能曲线比较 | 第81-82页 |
| ·LCPPDF算法在不同星座半径下的性能比较 | 第82-83页 |
| ·小结 | 第83-86页 |
| 第6章 修正PPDF盲均衡算法 | 第86-100页 |
| ·并行直接判决PPDF算法(DD+PPDF算法) | 第86-91页 |
| ·数据依赖型直接判决PPDF算法(DDDD+PPDF) | 第91-94页 |
| ·PPDF修正算法的仿真 | 第94-98页 |
| ·仿真环境 | 第94页 |
| ·修正PPDF算法的星座图 | 第94-96页 |
| ·修正PPDF算法的性能曲线 | 第96-98页 |
| ·小结 | 第98-100页 |
| 结论 | 第100-104页 |
| 全文总结 | 第100-101页 |
| 工作展望 | 第101-102页 |
| 需要进一步研究的问题 | 第102-104页 |
| 附录A | 第104-110页 |
| A.1 基本定义 | 第104-106页 |
| A.2 常用例子 | 第106-110页 |
| 参考文献 | 第110-120页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第120-122页 |
| 致谢 | 第122页 |