自适应盲均衡技术

　　第1章  绪论
　　1.1研究背景与意义
　　1.2  自适应均衡器的研究与应用
　　1.3盲均衡器的研究与应用
　　1.3.1 Bussgang类盲均衡算法
　　1.3.2高阶统计量类盲均衡算法
　　1.3.3基于神经网络与模糊理论的盲均衡算法
　　1.3.4基于小波变换的盲均衡算法
　　1.4本书研究的基本问题与成果
　　第2章  盲均衡基础理论
　　2.1多途信道模型
　　2.1.1水声信道特性
　　2.1.2水声信道仿真模型
　　2.2均衡器的分类和结构
　　2.2.1均衡器的分类
　　2.2.2均衡器的结构
　　2.3自适应均衡技术
　　2.4盲均衡技术
　　2.4.1盲均衡系统等效基带模型
　　2.4.2盲均衡迫零条件
　　2.4.3理想均衡条件
　　2.4.4码率盲均衡器
　　2.4.5算法性能及评价准则
　　2.4.6 RCA算法
　　2.4.7多模算法
　　2.4.8双模式算法
　　2.5高阶统计量基础理论
　　2.5.1高阶统计量与高阶谱
　　2.5.2循环谱与循环倒谱
　　第3章  基于变步长的常数模盲均衡算法
　　3.1修正的CMA算法
　　3.1.1泄漏CMA算法
　　3.1.2动量CMA算法
　　3.2基于瑞利分布变步长的常数模盲均衡算法
　　3.2.1瑞利分布变步长
　　3.2.2性能分析
　　3.2.3性能仿真
　　3.3基于峭度变步长的常数模盲均衡算法
　　3.3.1算法原理
　　3.3.2性能仿真
　　第4章  基于不同误差测度函数的盲均衡算法
　　4.1基于对数正态误差函数的变步长盲均衡算法
　　4.1.1对数正态误差函数及特性
　　4.1.2基于对数正态误差函数的盲均衡算法
　　4.1.3性能仿真
　　4.2基于可变分段误差函数的盲均衡算法
　　4.2.1可变分段误差函数
　　4.2.2基于可变分段误差函数的常数模盲均衡算法
　　4.2.3可变分段误差函数特性分析
　　4.2.4收敛性能分析
　　4.2.5性能仿真
　　4.3基于双曲正切误差函数的变步长盲均衡算法
　　4.3.1双曲正切误差函数
　　4.3.2基于双曲正切误差函数的盲均衡算法
　　4.3.3性能分析
　　4.3.4性能仿真
　　4.4基于不同奇对称误差函数的变步长盲均衡算法
　　4.4.1不同奇对称误差函数及其特性
　　4.4.2基于不同奇对称误差函数的盲均衡算法
　　4.4.3性能仿真
　　4.5基于不同误差函数的判决反馈盲均衡算法
　　4.5.1算法原理
　　4.5.2性能仿真
　　第5章  基于高阶统计量的盲均衡算法
　　5.1基于高阶统计量的信道辨识算法
　　5.1.1基于四阶累积量的信道辨识算法
　　5.1.2基于倒三谱的信道估计算法
　　5.1.3基于循环倒谱的信道估计算法
　　5.2基于高阶谱的盲均衡算法
　　5.2.1基于倒三谱的信道自适应盲均衡算法
　　5.2.2基于循环倒谱的盲均衡算法
　　5.3超指数算法
　　5.3.1超指数算法
　　5.3.2超指迭代算法
　　5.4基于符号峭度最大化的水声信道盲均衡算法
　　5.4.1符号峭度最大化自适应算法
　　5.4.2性能仿真
　　5.5基于最小平方峭度的盲均衡算法
　　5.5.1最小平均峭度算法
　　5.5.2基于最小平方峭度的常数模算法
　　5.5.3仿真分析
　　第6章  基于统计特性均衡准则的盲均衡算法
　　6.1基于统计特性的均衡准则
　　6.1.1系统模型
　　6.1.2均衡准则
　　6.2线性均衡器的随机梯度算法
　　6.3基于统计特性均衡准则的判决引导盲均衡结构
　　6.4基于统计特性均衡准则的联合盲均衡算法
　　6.5基于统计特性均衡准则的线性符号判决反馈均衡器
　　6.6性能仿真
　　6.6.1 LE+DD+PLL性能仿真
　　6.6.2 LSDFE性能仿真
　　附录
　　第7章  基于不同切换准则的双模式盲均衡算法
　　7.1基于符号点判决的双模式盲均衡算法
　　7.1.1基于符号点判决的双模式盲均衡算法
　　7.1.2基于符号点判决的双模盲均衡算法
　　7.2基于判决圆域判决的双模式常数模盲均衡算法
　　7.2.1基于双曲正切误差函数的符号迭代常数模盲均衡算法
　　7.2.2CMA与CMA间的切换方法
　　7.2.3CMA+HSCMA的混合算法（DCMA）
　　7.2.4性能仿真
　　7.3基于圆环判决域切换的双模式盲均衡算法
　　7.4基于同相正交分量的盲均衡算法及切换算法
　　7.4.1复基带信道Bussgang算法
　　7.4.2基于同相正交分量的盲均衡算法及仿真分析
　　7.4.3基于正方形环判决的cMA+IQA算法
　　7.4.4基于正方形环判决域切换的IQA+DD混合算法
　　7.5基于剩余均方误差准则的高阶QAM信号水声信道盲均衡算法
　　7.5.1修正的超指数算法
　　7.5.2  MSEI与DD间的切换方法
　　7.6适用于高阶QAM信号的双模式多模盲均衡算法
　　7.6.1多模算法
　　7.6.2双模式多模盲均衡算法
　　7.6.3性能仿真
　　第8章  基于分数间隔的盲均衡算法
　　8.1多采样率理论
　　8.1.1过采样
　　8.1.2多速率系统模型
　　8.2多信道系统模型
　　8.2.1多信道系统模型
　　8.2.2多信道系统模型性能分析
　　8.3基于T／2分数间隔的常数模盲均衡算法
　　8.3.1基于分数间隔的判决反馈盲均衡算法
　　8.3.2基于分数间隔的QAM信号联合载波相位恢复盲均衡算法
　　8.4基于T／3分数间隔的常数模盲均衡算法
　　8.5基于T／4分数间隔的常数模盲均衡算法
　　8.5.1算法原理
　　8.5.2性能仿真
　　8.6基于T／5分数间隔的盲均衡和载波相位恢复算法
　　8.6.1接收机结构
　　8.6.2多信道均衡器输入信号模型
　　8.6.3多信道均衡器
　　8.6.4多信道线性预测器
　　8.6.5自适应实现
　　8.6.6实验结果
　　第9章  总结与展望
　　参考文献

　　    郭业才，教授，2006年全国百篇优秀博士学位论文获得者，2003年获西北工业大学水声工程专业博士学位，电路与系统、控制理论与控制工程、生物医学工程等学科及电气工程领域的硕士生导师。主要研究领域包括通信、信号处理、噪声与振动控制、生物医学信息与图像处理、高阶统计量理论及其应用。近几年来，在国内外重要学术期刊和国际会议上以第一作者发表论文50余篇，被SCI、EI、ISTP收录达40多个篇次，出版学术专著1部。目前从事信息与通信工程学科的科研、教学与研究生培养，主讲《系统辨识与建模》、《通信信号处理技术》、《随机过程与控制》、《噪声理论与控制》等研究生课程。

　　    《自适应盲均衡技术》首次以水声信道为主要研究对象，以恢复原发射序列为主要目标，利用先进的信号处理理论，系统地论述了水声信道盲均衡理论、算法与应用等方面的研究。在分析水声信道特点、盲均衡意义与发展进程及盲均衡基础理论之后，详尽论述了基于变步长的常数模盲均衡、基于不同误差测度函数的盲均衡、基于高阶统计量的盲均衡、基于统计特性均衡准则的盲均衡、基于不同切换准则的双模式盲均衡、基于分数间隔的盲均衡等技术。《自适应盲均衡技术》是国内首部系统论述水声信道盲均衡的专著，内容系统、全面、新颖，理论与应用相结合。适合于从事信息与通信工程领域的科技工作者研读，也可作为高等学校各相关专业研究生的参考书。