数字通信系统具有抗干扰能力强、系统稳定性强等优点，但也存在信道传递函数的非理想性、时变性和传输码元之间的互相干扰等因素，使得信道总存在码间串扰，导致系统误码率高，判别能力下降等。信道均衡技术可以解决此问题。其中自适应均衡技术，又称为盲均衡技术，具有自适应能力强、不需要训练序列、信带利用率高等优点，在通信系统中具有重要的作用。 本专著主要是基于常模盲均衡算法、变步长算法及神经网络算法等算法的研究，采用集平均误差和误码率、收敛速度等均衡器性能指标，评估几种改进算法的性能，将模糊补偿神经网络、模糊理论、补偿算法、方形轮廓线算法、代价函数、激活函数等引入盲均衡理论中，从而提高通信系统的适应性、容错性和稳定性，并将这些算法在盲均衡技术中进行应用，搭建仿真平台，为通信系统中盲均衡器设计提供技术支撑。

第1章 绪论
1.1 信道盲均衡技术的背景和意义
1.1.1 基于高阶统计量的算法
1.1.2 基于二阶统计量的算法
1.1.3 基于二阶统计量的盲算法
1.2 信道盲均衡技术国内外研究现状
1.2.1 信道盲均衡技术国外研究情况简介
1.2.2 信道盲均衡技术国内研究情况简介
1.3 基于常模盲均衡算法研究现状
1.4 神经网络盲均衡算法研究现状
1.5 基于模糊理论的均衡算法研究现状
1.6 模糊神经网络、模糊补偿神经网络的提出与发展
1.7 主要研究工作
第2章 盲均衡与常模盲均衡理论
2.1 盲均衡基本理论
2.1.1 均衡器的基本原理
2.1.2 盲均衡器的均衡准则
2.1.3 盲均衡算法的性能评价指标
2.2 常模盲均衡器设计
2.3 常模盲均衡算法更新公式及代价函数
2.3.1 代价函数设计
2.3.2 更新公式
2.4 仿真信号源
2.4.1 QAM调制技术
2.4.2 Matlab软件的信号仿真命令
2.4.3 基于Matlab的QAM信号仿真
2.5 常模盲均衡算法性能评估
2.5.1 常模盲均衡算法均方误差性能仿真
2.5.2 步长对常模盲均衡器收敛速度的影响
2.5.3 常模盲均衡算法误码性能仿真
2.6 小结
第3章 变步长常模盲均衡算法
3.1 基于箕舌线函数的变步长算法
3.2 基于变步长的常模盲均衡算法性能仿真
3.3 小结
第4章 改进变步长常模盲均衡算法
4.1 常模盲均衡算法
4.2 变步长常模盲均衡算法改进算法
4.2.1 算法提出的原因
4.2.2 一维约束优化算法
4.2.3 基于控制步长的常模盲均衡算法
4.3 仿真分析与应用
4.4 小结
第5章 动量常模盲均衡算法
5.1 动量常模盲均衡算法基础
5.1.1 动量小均方误差算法
5.1.2 动量常模盲均衡算法性能仿真
5.2 变动量因子常模盲均衡算法
5.2.1 变动量因子
5.2.2 算法性能仿真
5.3 基于统计动量因子的常模盲均衡算法
5.3.1 变动量因子算法
5.3.2 算法性能仿真
5.4 小结
第6章 变步长动量常模盲均衡算法
6.1 变步长动量常模盲均衡算法基础
6.2 算法性能仿真
6.3 小结
第7章 基于神经网络的盲均衡基础知识
7.1 神经网络基础知识
7.1.1 神经网络的发展
7.1.2 神经网络的构成与基本属性
7.1.3 神经网络改进算法
7.1.4 基于神经网络结构的改进算法
7.1.5 基于神经网络运算方式的改进
7.2 盲均衡技术的基本理论
7.2.1 信道均衡初步
7.2.2 均衡器提出原理
7.2.3 均衡器工作过程
7.2.4 均衡器均衡效果评价
7.2.5 均衡器分类
7.2.6 盲均衡算法分类
7.2.7 盲均衡器系数更新算法
第8章 基于CFNN的盲均衡算法
8.1 CFNN盲均衡算法的基本原理
8.2 CFNN盲均衡模型
8.3 CFNN盲均衡算法
8.4 基于常模盲均衡算法的盲均衡器设计
8.4.1 误差信号
8.4.2 抽头系数更新
8.4.3 基于CFNN的盲均衡器的实现
8.5 算法性能评价
8.6 小结
第9章 基于变步长CFNN盲均衡算法
9.1 基于sigmoid函数的变步长算法
9.1.1 算法性能分析
9.1.2 参数选择
9.2 算法性能评价
9.3 小结
第10章 基于BP神经网络的盲均衡算法应用研究
10.1 基于BP神经网络的盲均衡算法基础
10.2 性能仿真及应用研究
10.3 算法性能仿真
10.4 实际应用过程中的注意事项
10.5 小结
第11章 一种通信系统盲均衡算法仿真平台
11.1 通信系统盲均衡算法概述
11.1.1 常见盲均衡算法
11.1.2 盲均衡算法仿真研究一般化过程
11.2 盲均衡算法仿真平台设计与实现
11.2.1 功能设计
11.2.2 框架结构
11.3 小结
第12章 基于BP神经网络的盲均衡器设计
12.1 基于BP神经网络的盲均衡算法研究
12.1.1 基于BP神经网络的盲均衡算法复杂度
12.1.2 神经网络结构改进算法应用价值评估
12.1.3 BP神经网络算法改进
12.2 基于BP神经网络的盲均衡器设计基础
12.3 小结
第13章 方形轮廓线算法在复值BP神经网络盲均衡器中的应用研究
13.1 基本理论与算法
13.1.1 常模代价函数
13.1.2 方形轮廓线算法
13.1.3 复值神经网络
13.2 算法性能仿真分析
13.3 小结
第14章 代价函数及其在盲均衡器设计中的应用
14.1 代价函数的性质与改进算法
14.1.1 代价函数的性质
14.1.2 几种常见的代价函数
14.1.3 组合改进代价函数
14.2 基于BP神经网络的盲均衡器代价函数的选用
14.2.1 基于BP神经网络的盲均衡算法
14.2.2 常模盲均衡算法CMA(p，q)中p值的选用
14.2.3 组合改进型代价函数的选用
14.3 小结
第15章 基于可调激活函数的复值BP神经网络盲均衡技术研究
15.1 引言
15.2 新型盲均衡器的模型和算法
15.3 模拟和讨论