| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·本文研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| ·MIMO系统均衡技术的发展及现状 | 第8-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 独立分量分析原理及算法 | 第13-31页 |
| ·独立分量分析问题的数学描述 | 第13-14页 |
| ·独立性测度 | 第14-19页 |
| ·独立分量分析的基本算法 | 第19-22页 |
| ·数据的预处理 | 第22-24页 |
| ·信号去均值 | 第22页 |
| ·信号的白化 | 第22-24页 |
| ·Fast ICA算法 | 第24-29页 |
| ·采用峰度的Fast ICA算法 | 第25-26页 |
| ·采用负熵的Fast ICA算法 | 第26-28页 |
| ·多个独立分量的逐次提取 | 第28页 |
| ·多个独立分量的并行提取 | 第28-29页 |
| ·复值信号的Fast ICA算法 | 第29-31页 |
| 第三章 MIMO系统的盲均衡技术 | 第31-49页 |
| ·盲均衡和盲辨识 | 第31-34页 |
| ·盲均衡技术 | 第31-32页 |
| ·盲辨识技术 | 第32-33页 |
| ·盲均衡和盲辨识原理 | 第33-34页 |
| ·MIMO系统盲均衡的基本模型 | 第34-42页 |
| ·无线通信系统的传播环境 | 第34-36页 |
| ·通信信号数据序列的特征 | 第36-37页 |
| ·MIMO空时系统模型 | 第37-42页 |
| ·MIMO系统常用的盲均衡算法 | 第42-47页 |
| ·恒模算法 | 第42-43页 |
| ·超指数方法 | 第43-44页 |
| ·线性预测方法 | 第44页 |
| ·子空间盲信道辨识方法 | 第44-45页 |
| ·最小互信息盲均衡方法 | 第45-47页 |
| ·ICA在MIMO系统盲均衡中的应用 | 第47-49页 |
| 第四章 基于ICA改进的MIMO系统空时盲均衡算法 | 第49-61页 |
| ·信号、信道模型及假设条件 | 第49-51页 |
| ·传统的MMSE均衡器 | 第51-55页 |
| ·基于SOS的信道辨识（时间均衡） | 第51-54页 |
| ·线性MMSE均衡（空间均衡） | 第54-55页 |
| ·基于ICA改进的空间均衡算法 | 第55-60页 |
| ·基于ICA改进的MMSE均衡 | 第55-57页 |
| ·最佳均衡时延的确定 | 第57-59页 |
| ·最佳时延用于ICA改进算法 | 第59-60页 |
| ·开关的设置 | 第60-61页 |
| 第五章 仿真实验结果及分析 | 第61-72页 |
| ·信道已知的情况 | 第62-66页 |
| ·信道未知的情况 | 第66-70页 |
| ·总结及分析 | 第70-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-75页 |
| ·全文总结 | 第72-73页 |
| ·展望及下一步工作 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 摘要 | 第79-82页 |
| ABSTRACT | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 导师及作者简介 | 第87页 |