| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1．1 通信均衡技术的发展 | 第10-13页 |
| 1．2 盲均衡技术及其发展 | 第13-15页 |
| 1．3 神经网络盲均衡算法国内外研究动态 | 第15-17页 |
| 1．4 模糊理论均衡算法国内外研究动态 | 第17-20页 |
| 1．5 论文章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 模糊神经网络盲均衡的基础知识 | 第22-42页 |
| 2．1 模糊理论的基础知识 | 第22-27页 |
| 2．1．1 模糊理论的发展 | 第22-23页 |
| 2．1．2 模糊理论的原理 | 第23-27页 |
| 2．2 神经网络的基础知识 | 第27-28页 |
| 2．3 模糊神经网络的基础知识 | 第28-33页 |
| 2．3．1 模糊神经网络的发展 | 第29-30页 |
| 2．3．2 模糊神经网络的结构 | 第30-32页 |
| 2．3．3 模糊神经网络的特点 | 第32-33页 |
| 2．4 盲均衡技术的基本原理 | 第33-39页 |
| 2．5 模糊神经网络盲均衡算法的实现 | 第39-42页 |
| 第三章 基于模糊神经网络控制的变步长CMA盲均衡算法 | 第42-61页 |
| 3．1 CMA算法的分析 | 第42-48页 |
| 3．1．1 Bussgang类盲均衡算法 | 第42-45页 |
| 3．1．2 CMA算法收敛性能的分析 | 第45-47页 |
| 3．1．3 变步长盲均衡算法思想的提出 | 第47-48页 |
| 3．2 CMA算法中的剩余误差 | 第48-49页 |
| 3．3 基于模糊神经网络控制的变步长CMA盲均衡算法 | 第49-60页 |
| 3．3．1 基于模糊神经网络控制的变步长盲均衡算法的基本原理 | 第49-50页 |
| 3．3．2 模糊神经网络的结构及状态方程 | 第50-52页 |
| 3．3．3 基于模糊神经网络控制的变步长盲均衡算法 | 第52-55页 |
| 3．3．4 变步长算法的表达形式 | 第55-56页 |
| 3．3．5 算法理论分析 | 第56-57页 |
| 3．3．6 改进算法与CMA算法性能的比较 | 第57-60页 |
| 3．4 小结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于模糊神经网络盲均衡算法 | 第61-86页 |
| 4．1 神经网络盲均衡算法的基本原理 | 第61-62页 |
| 4．2 模糊神经网络的结构和状态方程 | 第62-63页 |
| 4．3 基于模糊神经网络盲均衡算法 | 第63-85页 |
| 4．3．1 实数系统下模糊神经网络盲均衡算法 | 第65-70页 |
| 4．3．2 复数状态下模糊神经网络盲均衡算法 | 第70-85页 |
| 4．4 小结 | 第85-86页 |
| 第五章 结论与展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-95页 |
| 附录 | 第95-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 攻读硕士期间发表的文章 | 第98页 |
