基于高阶统计量的盲均衡理论与算法研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第一章 绪论	第10-17页
·盲均衡问题描述及其研究意义	第10-12页
·盲均衡算法的分类和研究动态	第12-16页
·本文的章节安排	第16-17页
第二章 盲均衡的基础理论	第17-24页
·盲均衡的数学模型	第17-21页
·盲均衡器的结构	第21-22页
·盲均衡的性能表征	第22-24页
第三章 Bussgang类盲均衡算法	第24-38页
·Bussgang盲均衡算法的原理及推导	第24-28页
·几种经典的Bussgang算法	第28-31页
·Sato算法	第29页
·BGR算法	第29-30页
·BG算法	第30页
·Godard算法	第30-31页
·恒模算法	第31-38页
·算法推导	第31-32页
·仿真	第32-38页
第四章 基于高阶累积量的盲均衡算法	第38-63页
·高阶统计量的基础知识	第38-43页
·高阶矩	第38-39页
·高阶累积量	第39-40页
·累积量的性质	第40-43页
·归一化累积量算法	第43-55页
·四、二阶归一化累积量算法的均衡准则	第43-45页
·PAM信号算法的推导	第45-46页
·QAM信号算法的推导	第46-49页
·仿真	第49-55页
·基于高阶累积量的多通道盲均衡	第55-63页
·系统结构	第55-60页
·分离算法	第60-61页
·仿真	第61-63页
第五章 总结与展望	第63-64页
参考文献	第64-68页
致谢	第68-69页
作者在硕士研究生期间完成的论文	第69页