基于空间分集盲均衡技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第1章 引言 | 第7-11页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·盲均衡技术发展概述 | 第8-9页 |
| ·空间分集技术概论 | 第9-10页 |
| ·论文结构及研究内容 | 第10-11页 |
| 第2章 盲均衡技术的基础理论 | 第11-25页 |
| ·盲均衡的数学模型 | 第11-12页 |
| ·盲均衡器的结构 | 第12-14页 |
| ·盲均衡采用的基本算法 | 第14-17页 |
| ·最小均方(LMS)算法 | 第14-15页 |
| ·递归最小二乘(RLS)算法 | 第15-17页 |
| ·衡量算法收敛的性能指标 | 第17-19页 |
| ·Bussgang类盲均衡算法的原理 | 第19-22页 |
| ·三种经典的Bussgang类算法 | 第22-25页 |
| ·判决引导算法 | 第22-23页 |
| ·Sato算法 | 第23页 |
| ·Godard算法 | 第23-25页 |
| 第3章 常数模算法性能分析 | 第25-33页 |
| ·常数模算法 | 第25-26页 |
| ·常数模算法性能分析 | 第26-29页 |
| ·常数模算法的全局性能分析 | 第29-30页 |
| ·常数模算法仿真 | 第30-33页 |
| 第4章 基于空间分集盲均衡技术 | 第33-49页 |
| ·背景 | 第33-34页 |
| ·分集信号合并技术 | 第34-35页 |
| ·最优空间分集均衡器 | 第35-41页 |
| ·最优分集合并线性均衡器 | 第36-39页 |
| ·最优分集合并判决反馈均衡器 | 第39-41页 |
| ·基于不同分集合并的空间分集均衡器 | 第41-47页 |
| ·基于选择合并的空间分集均衡器 | 第41-42页 |
| ·基于等增益合并的空间分集均衡器 | 第42-43页 |
| ·改进的等增益空间分集均衡算法 | 第43-47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 第5章 结论与展望 | 第49-51页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第55页 |
