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α稳定分布噪声下的盲多用户检测算法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-16页
   ·研究背景和意义第11-12页
   ·自适应盲多用户检测技术发研究现状第12-13页
   ·α稳定分布研究现状第13-14页
   ·本文的主要内容第14-16页
第2章 α稳定分布与自适应盲多用检测技术第16-31页
   ·α稳定分布第16-21页
   ·α稳定分布的性质第21-23页
   ·分数低阶统计量第23-25页
   ·鲁棒M估计方法第25-28页
   ·自适应盲多用检测技术第28-30页
   ·本章小结第30-31页
第3章 恒模盲多用户检测技术第31-41页
   ·标准恒模(CMA)盲多用检测第31页
   ·分数低阶恒模(FLOS-CMA)盲多用户检测第31-33页
   ·最小均M估计(LMM)自适应滤波第33-35页
   ·改进的M估计恒模盲多用检测器第35-37页
   ·实验仿真结果及性能分析第37-40页
   ·本章小结第40-41页
第4章 基于子空间方法的自适应盲多用户检测第41-59页
   ·基于子空间盲多用户检测基本原理第41-42页
   ·几种鲁棒的协方差矩阵估计方法第42-49页
     ·基于散布矩阵的子空间盲多用户检测第42-45页
     ·基于分数低阶子空间方法的盲多用户检测第45-47页
     ·改进的基于M估计和分数低阶子空间盲多用户检测第47-49页
   ·子空间跟踪盲多用户检测第49-54页
     ·两种常见的子空间跟踪算法第49-53页
     ·鲁棒的子空间跟踪算法第53-54页
   ·实验仿真结果第54-58页
   ·本章小结第58-59页
第5章 Kalman滤波自适应盲多用户检测第59-71页
   ·基本KALMAN滤波自适应盲多用户检测第59-62页
   ·鲁棒的KALMAN滤波自适应盲多用户检测第62-65页
   ·基于子空间方法的KALMAN滤波自适应盲多用户检测第65-67页
   ·鲁棒的子空间KALMAN滤波自适应盲多用户检测第67-68页
   ·仿真结果分析第68-70页
   ·本章小结第70-71页
总结与展望第71-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-80页
攻读硕士学位期间发表的论文第80页

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