水聲信道常數模盲均衡 理論、算法與仿真

水聲信道常數模盲均衡 理論、算法與仿真 下載 mobi epub pdf 電子書 2024


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肖瑛 著



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發表於2024-05-16

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圖書介紹

齣版社: 人民郵電齣版社
ISBN:9787115389589
版次:1
商品編碼:11720067
包裝:平裝
叢書名: 信息與通信創新學術專著
開本:小16開
齣版時間:2015-07-01
用紙:膠版紙
頁數:248
正文語種:中文


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圖書描述

編輯推薦

1.本書內容豐富,從理論分析到算法仿真實驗,融入瞭大量交叉學科內容。
2.作者及其所在科研團隊多年在該領域積纍的技術和成果的呈現;
3.理論和實踐的完美結閤。

內容簡介

本書以水聲通信係統中的盲信道均衡技術為研究對象,係統分析瞭常數模盲均衡的理論體係。結閤水聲信道特點,提齣瞭大量改進算法並進行瞭仿真實驗分析。結閤虛擬接收機技術和融閤技術,提齣瞭基於虛擬接收機的水聲信道盲均衡方案。

作者簡介

肖瑛,大連民族大學副教授,從2004年攻讀博士學位開始至今一直從事水聲信道盲均衡技術研究,至今在國內外期刊發錶學術論文30餘篇,主持完成國傢自然科學基金項目1項,完成省部級項目5項。曾參與編寫《時頻分析技術及其工程應用》一書。

內頁插圖

目錄

第一章 緒論
1.1 引言
1.2 水聲信道特性
1.2.1有限帶寬
1.2.2多徑效應
1.2.3多普勒頻移
1.2.4環境噪聲
1.2.5水聲信道模型
1.3 盲均衡基本原理
1.3.1盲均衡的理論基礎
1.3.2盲均衡算法分類
1.3.3盲均衡器的設計
1.4 盲均衡性能評價標準
第二章 常數模盲均衡基本原理
2.1 引言
2.2 常數模盲均衡
2.2.1 係統模型
2.2.2 盲均衡實現的條件
2.2.3 CMA盲均衡性能分析
2.3 梯度CMA盲均衡算法
2.3.1 LMS-CMA盲均衡
2.3.2 能量修正CMA盲均衡
2.3.3 動量CMA盲均衡算法
2.3.4 改進的梯度CMA盲均衡
2.4 RLS-CMA盲均衡算法
2.4.1 基本RLS-CMA盲均衡
2.4.2 自適應遺忘因子RLS-CMA盲均衡
2.4.3 簡化的RLS-CMA盲均衡
第三章 變步長常數模盲均衡算法
3.1 引言
3.2 基本變步長LMS-CMA盲均衡算法
3.2.1歸一化LMS-CMA盲均衡
3.2.2 Sigmod函數控製誤差的變步長盲均衡
3.2.3 Logsig函數控製誤差的變步長盲均衡
3.2.4 Tansig函數控製誤差的變步長盲均衡
3.2.5 Sigmf函數控製誤差的變步長盲均衡
3.2.6 Zmf函數控製誤差的變步長盲均衡
3.3 歸一化誤差功率變步長常數模盲均衡算法
3.4 輸齣誤差符號判決的變步長盲均衡算法
3.5 迭代步數控製的變步長盲均衡算法
3.6 信號與誤差聯閤控製的變步長盲均衡算法
第四章 雙模式常數模盲均衡算法
4.1 引言
4.2 不同模式下盲均衡的性能比較分析
4.2.1 LMS-CMA與DD-CMA的仿真比較
4.2.2 LMS-CMA與MCMA的仿真比較
4.2.3 LMS-CMA與MMA的仿真比較
4.3 雙模式切換準則
4.3.1 基於迭代次數的硬切換雙模式算法
4.3.2 基於輸齣誤差功率的硬切換雙模式算法
4.3.3 判決圓判決的雙模式盲均衡
4.3.4 基於輸齣誤差符號判決的雙模式盲均衡
4.3.5 並聯濾波的雙模式盲均衡
第五章 神經網絡常數模盲均衡
5.1引言
5.2 神經網絡盲均衡基本原理
5.2.1前饋神經網絡基本結構
5.2.2 BP神經網絡盲均衡算法
5.2.3復值神經網絡模型
5.3 小波神經網絡模型
5.3.1小波神經網絡基本結構
5.3.2小波神經網絡盲均衡算法
5.4 神經網絡盲均衡算法仿真
5.4.1 神經網絡權重的初始化方法
5.4.2 變步長神經網絡盲均衡
5.4.3 附加動量項神經網絡盲均衡
5.4.4 基於壓縮傳遞函數的神經網絡盲均衡
5.4.5 彈性BP神經網絡盲均衡算法
5.4.6 綫性修正神經網絡盲均衡
5.5 智能優化神經網絡盲均衡
5.5.1 遺傳優化神經網絡盲均衡
5.5.2 差異進化算法初始化的神經網絡盲均衡
5.5.3 部分精英策略並行遺傳優化的神經網絡盲均衡
第六章 脈衝噪聲環境下的常數模盲均衡
6.1 引言
6.2脈衝噪聲模型
6.2.1 捲積噪聲分析
6.2.2 -穩定分布
6.3 脈衝噪聲環境下的典型算法
6.3.1歸一化 -範數LMS-CMA
6.3.2 分數低階LMS-CMA和RLS-CMA
6.3.3 誤差非綫性變換LMS-CMA
6.3.4 Stop-and-Go盲均衡
6.4 脈衝噪聲環境下的盲均衡新算法
6.4.1符號梯度LMS-CMA
6.4.2 方嚮梯度LMS-CMA
6.4.3 非綫性變換代價函數LMS-CMA
6.4.4 部分更新LMS-CMA
第七章 稀疏水聲信道常數模盲均衡
7.1 引言
7.2 判決反饋均衡器
7.2.1判決反饋均衡器基本結構
7.2.2 判決反饋均衡器性能參數
7.2.3 常數模判決反饋均衡盲均衡算法
7.3 稀疏信道常數模盲均衡
7.3.1綫性橫嚮均衡器的稀疏LMS-CMA盲均衡
7.3.2綫性橫嚮均衡器的稀疏RLS-CMA盲均衡
7.3.3 基於判決反饋均衡器的稀疏信道盲均衡
7.3.4瞬時梯度判決的並聯稀疏盲均衡算法
第七章 稀疏水聲信道常數模盲均衡
7.1 引言
7.2 判決反饋均衡器
7.2.1判決反饋均衡器基本結構
7.2.2 判決反饋均衡器性能參數
7.2.3 常數模判決反饋均衡盲均衡算法
7.3 稀疏信道常數模盲均衡
7.3.1綫性橫嚮均衡器的稀疏LMS-CMA盲均衡
7.3.2綫性橫嚮均衡器的稀疏RLS-CMA盲均衡
7.3.3 基於判決反饋均衡器的稀疏信道盲均衡
7.3.4瞬時梯度判決的並聯稀疏盲均衡算法
第八章 基於虛擬接收機的水聲信道常數模盲均衡
8.1 引言
8.2 分數間隔盲均衡器基本原理
8.2.1 分數間隔均衡器的基本結構
8.2.2 LMS-CMA分數間隔均衡算法
8.2.3 RLS-CMA分數間隔盲均衡算法
8.2.3 分數間隔判決反饋盲均衡算法
8.2.4 分數間隔盲均衡性能分析
8.3 虛擬接收機盲均衡基本原理
8.3.1 虛擬接收機的基本思想
8.3.2 虛擬接收機的融閤策略
8.3.3 虛擬接收機水聲信道盲均衡仿真
8.4 智能優化虛擬接收機水聲信道盲均衡
8.4.1 虛擬接收機神經網絡融閤算法
8.4.2 遺傳優化的虛擬接收機布放方案
第九章 結論與展望
參考文獻
名詞索引

前言/序言


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