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复杂噪声环境下的QAM信号均衡技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
符号对照表第14-15页
缩略语对照表第15-20页
第一章 绪论第20-32页
    1.1 研究背景及意义第20-21页
    1.2 信道均衡技术的发展历史与研究现状第21-29页
        1.2.1 数据辅助均衡技术第22-25页
        1.2.2 盲均衡技术第25-29页
    1.3 信道均衡算法的性能评估准则第29-30页
    1.4 论文的研究内容与结构安排第30-32页
第二章 数据辅助均衡与盲均衡的基本理论第32-48页
    2.1 引言第32页
    2.2 数据辅助均衡技术中的基本算法第32-39页
        2.2.1 系统模型第33-34页
        2.2.2 迫零算法第34页
        2.2.3 最小均方算法第34-35页
        2.2.4 递归最小二乘算法第35-37页
        2.2.5 仿真结果第37-39页
    2.3 Bussgang类盲均衡技术中的基本算法第39-46页
        2.3.1 系统模型第39-41页
        2.3.2 恒模算法第41-42页
        2.3.3 多模算法第42-43页
        2.3.4 判决导引算法第43-44页
        2.3.5 仿真结果第44-46页
    2.4 本章小结第46-48页
第三章 脉冲噪声环境下的自适应数据辅助均衡算法第48-72页
    3.1 Alpha稳定分布第48-50页
    3.2 单输入单输出系统中脉冲噪声环境下的信道均衡第50-61页
        3.2.1 引言第50-52页
        3.2.2 最小二乘信道均衡算法第52-54页
        3.2.3 单输入单输出非线性加权最小二乘均衡算法第54-56页
        3.2.4 非线性加权最小二乘均衡算法的复杂度分析第56页
        3.2.5 仿真结果与分析第56-61页
    3.3 多输入多输出系统中脉冲噪声环境下的信道均衡第61-70页
        3.3.1 引言第61-62页
        3.3.2 系统模型第62-64页
        3.3.3 多输入多输出最小均方误差均衡算法第64页
        3.3.4 多输入多输出非线性加权最小二乘均衡算法第64-66页
        3.3.5 仿真结果与分析第66-70页
    3.4 本章小结第70-72页
第四章 脉冲噪声环境下的稳健盲均衡算法第72-84页
    4.1 引言第72-73页
    4.2 分数低阶恒模算法第73-75页
    4.3 稳健自适应权重多模盲均衡算法第75-78页
        4.3.1 脉冲噪声环境下多模算法性能下降的原因分析第75-76页
        4.3.2 稳健自适应权重多模算法第76-78页
    4.4 仿真结果与分析第78-82页
    4.5 稳健自适应权重多模算法的复杂度分析第82页
    4.6 本章小结第82-84页
第五章 复杂噪声环境下的二进制恒模算法第84-104页
    5.1 引言第84-86页
    5.2 基于恒模特性的二进制恒模盲均衡算法第86-90页
        5.2.1 高阶QAM系统中恒模算法性能下降的原因分析第86-87页
        5.2.2 二进制恒模算法第87-90页
    5.3 二进制恒模算法的复杂度分析第90-91页
    5.4 仿真结果与分析第91-103页
        5.4.1 加性高斯白噪声环境下的性能对比第91-97页
        5.4.2 Alpha稳定分布噪声环境下的性能对比第97-103页
    5.5 本章小结第103-104页
第六章 总结与展望第104-108页
    6.1 全文内容总结第104-105页
    6.2 后续工作展望第105-108页
参考文献第108-118页
致谢第118-120页
作者简介第120-122页

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