MIMO系统的盲均衡算法研究及其改进
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·本课题的研究背景 | 第11-12页 |
| ·MIMO系统及其均衡技术的研究现状 | 第12-13页 |
| ·MIMO系统概念及其发展 | 第12页 |
| ·MIMO系统均衡技术的研究现状 | 第12-13页 |
| ·MIMO盲均衡技术的意义 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 MIMO通信系统及其盲均衡技术 | 第15-27页 |
| ·MIMO通信系统 | 第15-17页 |
| ·MIMO系统模型 | 第15-16页 |
| ·MIMO信道盲均衡目标 | 第16-17页 |
| ·MIMO信道均衡的衡量标准 | 第17页 |
| ·盲均衡技术基本原理 | 第17-24页 |
| ·盲均衡基础理论 | 第17-18页 |
| ·盲均衡的均衡准则 | 第18-22页 |
| ·盲均衡算法的均衡准则 | 第22-24页 |
| ·几种常见盲均衡算法介绍 | 第24-25页 |
| ·Bussgang类盲均衡算法 | 第24页 |
| ·高阶或循环统计量盲均衡算法 | 第24-25页 |
| ·非线性均衡器盲均衡算法 | 第25页 |
| ·支持向量机盲均衡算法 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于MIMO系统的恒模盲均衡算法及其改进 | 第27-41页 |
| ·BUSSGANG类盲均衡算法 | 第27-30页 |
| ·Bussgang类盲均衡算法的基本原理 | 第27-29页 |
| ·典型的Bussgang类盲均衡算法 | 第29-30页 |
| ·CMA盲均衡算法 | 第30-34页 |
| ·CMA盲均衡算法基本理论 | 第30-33页 |
| ·MIMO系统的恒模盲均衡算法 | 第33-34页 |
| ·两种改进的CMA盲均衡算法 | 第34-36页 |
| ·基于自适应变步长的盲均衡算法 | 第35页 |
| ·基于Sigmoid函数的变步长盲均衡算法 | 第35-36页 |
| ·CMA盲均衡算法仿真 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 支持向量机基本理论 | 第41-55页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·支持向量机核心理论 | 第41-43页 |
| ·VC维理论 | 第42页 |
| ·结构风险最小化准则 | 第42-43页 |
| ·支持向量机 | 第43-48页 |
| ·最优分类问题 | 第43-45页 |
| ·对偶理论 | 第45-46页 |
| ·核函数 | 第46-48页 |
| ·损失函数 | 第48页 |
| ·回归问题理论推导 | 第48-52页 |
| ·线性回归估计 | 第48-51页 |
| ·非线性回归估计 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-55页 |
| 第五章 支持向量机盲均衡算法 | 第55-67页 |
| ·SVM算法设计 | 第55-61页 |
| ·最优分类算法 | 第55-57页 |
| ·支持向量回归机盲均衡算法 | 第57-61页 |
| ·SVR盲均衡算法在MIMO系统中仿真 | 第61-63页 |
| ·SVR算法与传统的CMA算法性能比较 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读硕士学位期间已发表和录用的学术论文 | 第75页 |
