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盲最大似然序列估计算法的研究
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盲最大似然序列估计算法的研究
论文目录
 
第一章 绪论第11-18 页
　　· 研究盲均衡技术的意义第11-12 页
　　· 盲最大似然序列估计算法的研究现状第12-16 页
　　　　· 基于Viterbi算法的盲最大似然序列估计算法第12-14 页
　　　　· 基于逐个幸存处理的盲最大似然序列估计算法第14-15 页
　　　　· 基于最大期望算法的盲最大似然序列估计算法第15 页
　　　　· 基于M算法的盲最大似然序列估计算法第15-16 页
　　· 本课题的选题背景第16 页
　　· 本论文的结构安排第16-18 页
第二章 盲均衡理论的基础知识第18-31 页
　　· 盲均衡器的结构第18-22 页
　　　　· 线性横向滤波器第18-20 页
　　　　　　· 峰值畸变准则第19 页
　　　　　　· 均方畸变准则第19-20 页
　　　　· 非线性均衡器第20-22 页
　　　　　　· 判决反馈均衡器第20-21 页
　　　　　　· 最大似然序列估计均衡器第21-22 页
　　· 盲均衡器的数学描述第22-25 页
　　· 盲均衡的基本算法第25-29 页
　　　　· LMS算法第26-28 页
　　　　· RLS算法第28-29 页
　　· 盲均衡算法的性能指标第29-30 页
　　· 小结第30-31 页
第三章 卷积码理论第31-43 页
　　· 卷积码的基本概念第31-32 页
　　· 卷积编码器表示第32-38 页
　　　　· 连接表示第32-35 页
　　　　· 树图第35-37 页
　　　　· 网格图第37-38 页
　　· Viterbi卷积码译码算法第38-41 页
　　　　· Viterbi算法举例第39-40 页
　　　　· Viterbi算法的基本原理第40-41 页
　　　　· Vitethi算法的性能第41 页
　　· 小结第41-43 页
第四章 盲最大似然序列估计算法的实现第43-58 页
　　· 盲最大似然序列估计算法的基本原理第43-45 页
　　· 逐个幸存处理的基本原理第45-46 页
　　· PSP-MLSE基本原理第46-48 页
　　· 经典盲最大似然序列估计算法第48-56 页
　　　　· LMS盲最大似然序列估计算法第48-49 页
　　　　· RLS盲最大似然序列估计算法第49-51 页
　　　　· LMS和RLS盲最大似然序列估计算法的仿真结果第51-56 页
　　　　· 仿真结果分析第56 页
　　· 小结第56-58 页
第五章 改进的盲最大似然序列估计算法第58-75 页
　　· sign-LMS盲最大似然序列估计算法第58-64 页
　　　　· 算法形式第58-59 页
　　　　· 计算机仿真第59-64 页
　　· 归一化LMS盲最大似然序列估计算法第64-68 页
　　　　· 算法形式第64 页
　　　　· 计算机仿真第64-68 页
　　　　· 仿真结果分析第68 页
　　· 变步长LMS盲最大似然序列估计算法第68-74 页
　　　　· 算法形式第68-69 页
　　　　· 计算机仿真第69-74 页
　　　　· 仿真结果分析第74 页
　　· 小结第74-75 页
第六章 结论与展望第75-78 页
　　· 本文所做的工作第75-76 页
　　· 进一步研究方向第76-78 页
参考文献第78-83 页
致谢第83-84 页
攻读学位期间发表的学术论文目录第84 页

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