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声明
第一章绪论
1.1盲信道均衡的基本概念
1.2盲信道均衡的研究背景和意义
1.3盲信道均衡的发展现状与历史
1.3.1基于高阶统计量的盲信道均衡
1.3.2基于二阶统计量的盲信道均衡
1.3.3 Bussgang算法的盲信道均衡
1.3.4基于神经网络的盲信道均衡
1.3.5盲信道均衡发展的历史
1.4盲均衡发展的趋势
1.5本文的研究内容和章节安排
第二章基于遗传算法的盲信道均衡
2.1引言
2.2分数间隔过采样信道模型
2.3遗传算法设计
2.4仿真数据
2.5本章小结
第三章低MSE的QAM信号盲均衡算法
3.1引言
3.2 QAM信号盲均衡模型和改进常模算法
3.2.1信道均衡模型
3.2.2已有的CMA及其改进算法
3.3针对16-QAM信号的分类4-CMA算法
3.3.1 4-QAM信号的MCMA算法
3.3.2 16-QAM信号的子4-QAM信号算法
3.4分类预处理算法和64点以上的QAM信号的算法设计
3.4.1高维QAM信号的算法扩展
3.4.2子4-QAM区域分类的预处理
3.5计算机仿真
3.6本章小结
第四章匹配星座图盲均衡算法
4.1引言
4.2盲均衡模型
4.3匹配星座图的盲均衡方法
4.4接收信号完全遍历的置信度分析
4.5仿真数据
4.6本章小结
第五章基于过采样的信道阶数估计方法
5.1引言
5.2过采样信道模型与信道阶数估计方法
5.2.1过采样信道模型
5.2.2无噪系统的信道阶数估计方法
5.2.3有噪系统的信道阶数估计方法
5.3仿真实验
5.4本章小结
第六章盲信道均衡技术的应用与展望
6.1盲信道均衡与信息安全
6.1.1 MIMO盲信道均衡信息加密技术
6.1.2盲信道均衡技术与数字水印技术
6.2盲信道均衡技术与通信中的抗干扰
6.2.1盲信道均衡技术
6.2.2需要解决的问题
6.3本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间取得的研究成果
致谢