| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第9-10页 |
| 缩略语对照表 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 选题意义 | 第13-14页 |
| 1.2 技术背景 | 第14-17页 |
| 1.2.1 Bussgang类盲均衡算法 | 第15-16页 |
| 1.2.2 基于高阶谱离理论的盲均衡算法 | 第16页 |
| 1.2.3 基于神经网络的盲均衡算法 | 第16-17页 |
| 1.2.4 基于信号检测理论的盲均衡算法 | 第17页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第17-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 盲均衡的基本理论 | 第19-29页 |
| 2.1 盲均衡理论基本模型 | 第19-20页 |
| 2.2 盲均衡理论基本准则 | 第20-23页 |
| 2.3 盲均衡器的分类 | 第23页 |
| 2.4 盲均衡理论的基本算法 | 第23-25页 |
| 2.5 盲均衡算法的性能指标 | 第25-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 变步长双模式多模盲均衡算法 | 第29-53页 |
| 3.1 基本的Bussgang类盲均衡算法 | 第29-32页 |
| 3.1.1 Bussgang过程定义, | 第29页 |
| 3.1.2 Bussgang盲均衡器基本原理 | 第29-32页 |
| 3.2 恒模盲均衡算法 | 第32-35页 |
| 3.2.1 恒模盲均衡算法的基本概念 | 第32-35页 |
| 3.3 多模盲均衡算法 | 第35-39页 |
| 3.3.1 多模盲均衡算法的基本概念 | 第35-38页 |
| 3.3.2 基于判决的多模盲均衡算法 | 第38-39页 |
| 3.4 双模式多模盲均衡算法 | 第39-43页 |
| 3.4.1 CMA+DD-LMS双模式盲均衡算法 | 第39-41页 |
| 3.4.2 基于判决的双模式多模盲均衡算法 | 第41-43页 |
| 3.5 具有相位修正功能DMMA盲均衡算法 | 第43-45页 |
| 3.6 基于MSE的变步长盲均衡算法 | 第45-49页 |
| 3.6.1 步长因子对算法均衡性能的影响 | 第45-46页 |
| 3.6.2 盲均衡算法的剩余误差分析 | 第46-47页 |
| 3.6.3 基于MSE变步长盲均衡算法 | 第47-49页 |
| 3.7 基于MSE的修正变步长双模式多模盲均衡算法 | 第49-51页 |
| 3.8 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 实验仿真 | 第53-67页 |
| 4.1 CMA相关算法仿真分析 | 第53-56页 |
| 4.2 MMA算法仿真分析 | 第56-58页 |
| 4.3 DMMA及其改进算法仿真分析 | 第58-64页 |
| 4.4 实验平台测试结果对比 | 第64-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 总结 | 第67页 |
| 5.2 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 作者简介 | 第75-76页 |