| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| 1．1 引言 | 第7-8页 |
| 1．2 码间干扰 | 第8-9页 |
| 1．2．1 数字基带传输中的码间干扰和噪声 | 第8页 |
| 1．2．2 码间干扰与误码的产生 | 第8-9页 |
| 1．3 自适应均衡发展状况 | 第9-12页 |
| 1．3．1 均衡技术简介 | 第10页 |
| 1．3．2 均衡算法简介 | 第10-12页 |
| 第2章 码间干扰和自适应均衡技术 | 第12-22页 |
| 2．1 信道畸变和码间干扰 | 第12-13页 |
| 2．2 码间干扰的数学模型 | 第13-14页 |
| 2．3 均衡的概念与分类 | 第14-15页 |
| 2．4 自适应均衡的特点 | 第15-16页 |
| 2．5 自适应均衡的原理 | 第16-22页 |
| 2．5．1 时域均衡的基本原理 | 第16-20页 |
| 2．5．2 ISI的消除 | 第20-21页 |
| 2．5．3 均衡效果简介 | 第21-22页 |
| 第3章 均衡器的结构分类 | 第22-40页 |
| 3．1 均衡技术概述 | 第22页 |
| 3．2 线性均衡器 | 第22-27页 |
| 3．2．1 一般的线性均衡器 | 第22-23页 |
| 3．2．2 格型线性均衡器 | 第23-24页 |
| 3．2．3 线性反馈均衡器 | 第24-26页 |
| 3．2．4 基带和阻带线性均衡器 | 第26-27页 |
| 3．3 非线性均衡器 | 第27-34页 |
| 3．3．1 判决反馈均衡器（DFE） | 第27-30页 |
| 3．3．2 预测DFE | 第30-31页 |
| 3．3．3 格型码均衡器 | 第31-33页 |
| 3．3．4 最大似然序列估计（MLSE）均衡器 | 第33页 |
| 3．3．5 最大似然序列估计的性能 | 第33-34页 |
| 3．4 点阵均衡器 | 第34-35页 |
| 3．5 分数间隔均衡器（FSE） | 第35-39页 |
| 3．5．1 为什么需要分数间隔均衡器 | 第36-38页 |
| 3．5．2 分数间隔均衡器的系统模型 | 第38-39页 |
| 3．6 均衡器级数的选择 | 第39-40页 |
| 第4章 算法概要 | 第40-53页 |
| 4．1 引言 | 第40-41页 |
| 4．2 KALMAN滤波算法 | 第41-42页 |
| 4．3 LMS类算法 | 第42-44页 |
| 4．3．1 LMS自适应算法及其基本变型 | 第42页 |
| 4．3．2 解相关LMS算法 | 第42-44页 |
| 4．3．3 变换域解相关LMS算法 | 第44页 |
| 4．4 递推最小二乘（RLS）类算法 | 第44-46页 |
| 4．4．1 RLS直接算法 | 第45页 |
| 4．4．2 指数遗忘的加窗RLS算法 | 第45-46页 |
| 4．4．3 具有Toeplitz自相关矩阵近似的准牛顿算法 | 第46页 |
| 4．5 最大似然序列估计与维特比算法 | 第46-50页 |
| 4．6 盲均衡算法 | 第50-53页 |
| 第5章 短波传输中自适应均衡的实现 | 第53-73页 |
| 5．1 自适应均衡技术实现的可能性 | 第53-54页 |
| 5．2 RLS结合型算法 | 第54-62页 |
| 5．2．1 RLS结合型算法的基本思想 | 第54-56页 |
| 5．2．2 系统框图 | 第56-57页 |
| 5．2．3 RLS结合型算法表达式 | 第57-58页 |
| 5．2．4 计算机模拟 | 第58-61页 |
| 5．2．5 新算法与RLS算法性能比较 | 第61-62页 |
| 5．3 一种判决反馈均衡器的实现 | 第62-68页 |
| 5．3．1 算法的提出 | 第62页 |
| 5．3．2 SEWRLS ADFE算法 | 第62-66页 |
| 5．3．3 计算机模拟实验 | 第66-68页 |
| 5．4 常系数盲自适应数字均衡器 | 第68-73页 |
| 5．4．1 算法理论和公式推导 | 第69-71页 |
| 5．4．2 计算机模拟实验 | 第71页 |
| 5．4．3 结果 | 第71-73页 |
| 结束语 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-77页 |