SIMO系统盲辨识算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-17页 |
| ·盲信号处理和盲系统辨识 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·国内外发展动态 | 第13-15页 |
| ·盲辨识算法分类 | 第15页 |
| ·本文研究的主要目的和内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 问题提出和信道模型 | 第17-25页 |
| ·通信信号的时间结构 | 第17-18页 |
| ·SIMO系统理想信道模型 | 第18-20页 |
| ·问题描述及信道可辨识性条件 | 第20-23页 |
| ·SIMO系统盲辨识问题描述 | 第20-22页 |
| ·可辨识性条件 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 线性时不变信道盲辨识算法 | 第25-39页 |
| ·CR算法和TSML算法 | 第25-33页 |
| ·CR算法 | 第25-27页 |
| ·TSML算法 | 第27-29页 |
| ·信道参数估计的性能评估 | 第29-30页 |
| ·MATLAB仿真 | 第30-33页 |
| ·MTSML算法 | 第33-37页 |
| ·算法描述 | 第33-35页 |
| ·MTSML算法与TSML算法的计算量分析 | 第35页 |
| ·MATLAB仿真 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 盲系统辨识的自适应算法 | 第39-62页 |
| ·多信道LMS自适应盲辨识算法 | 第39-46页 |
| ·信道模型 | 第39-40页 |
| ·多信道LMS盲辨识算法 | 第40-42页 |
| ·多信道牛顿算法 | 第42-44页 |
| ·MATLAB仿真 | 第44-46页 |
| ·并行估计的自适应算法 | 第46-54页 |
| ·算法描述 | 第47-49页 |
| ·算法流程 | 第49-50页 |
| ·MATLAB仿真 | 第50-54页 |
| ·多信道最小二乘递归盲辨识算法 | 第54-61页 |
| ·算法描述 | 第55-58页 |
| ·MATLAB仿真 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于LP算法的时变信道盲辨识和均衡 | 第62-84页 |
| ·线性预测盲辨识算法 | 第62-68页 |
| ·信道模型 | 第62-63页 |
| ·算法描述 | 第63-66页 |
| ·算法中的几个问题 | 第66-67页 |
| ·算法流程 | 第67-68页 |
| ·时变信道模型 | 第68-70页 |
| ·复指数基展开模型 | 第68-69页 |
| ·系统可辨识性条件 | 第69-70页 |
| ·基于复指数基展开模型的LP盲辨识算法 | 第70-77页 |
| ·正则方程 | 第70-71页 |
| ·滤波器首系数向量的估计 | 第71-73页 |
| ·滤波器其它阶系数向量的估计 | 第73-74页 |
| ·输出信号自协方差函数的估计 | 第74-76页 |
| ·算法流程 | 第76-77页 |
| ·基于复指数基展开模型的线性盲均衡 | 第77-80页 |
| ·关于信道均衡 | 第77-78页 |
| ·基于复指数基展开模型的时变信道盲均衡 | 第78-80页 |
| ·MATLAB仿真 | 第80-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 全文总结 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-90页 |
| 附录 | 第90-92页 |
| 在学期间研究成果 | 第92页 |
