中文摘要：

研究基于非线性系统的自适应信号处理理论与方法。在复杂非线性系统中引入隐变量，将复杂非线性系统分解为多个简单非线性系统。利用局部线性化、混合统计专家网络，提出新的非线性系统模型。在新模型的基础上，利用给定的输入、输出训练数据确定隐变量，将复杂系统的训练转化为多个线性系统的训练问题，最终利用线性系统训练获得非线性系统的参数估计。将不完备数据训练的概念扩展到非线性系统盲训练。利用输入、输出的高阶统计量，确定非线性系统的隐变量，将高阶统计量由系统参数的隐函数转化为显函数，最终利用线性系统盲估计方法获得非线性系统参数估计，并应用于非线性信道的盲均衡、盲源分离。项目研究取得重大进展，在许多方面获得突破。

结论摘要：

研究基于非线性系统的自适应信号处理理论与方法。在复杂非线性系统中引入隐变量，将复杂非线性系统分解为多个简单非线性系统。利用局部线性化、混合统计专家网络，提出新的非线性系统模型。在新模型的基础上，利用给定的输入、输出训练数据确定隐变量，将复杂系统的训练转化为多个线性系统的训练问题，最终利用线性系统训练获得非线性系统的参数估计。将不完备数据训练的概念扩展到非线性系统盲训练。利用输入、输出的高阶统计量，确定非线性系统的隐变量，将高阶统计量由系统参数的隐函数转化为显函数，最终利用线性系统盲估计方法获得非线性系统参数估计，并应用于非线性信道的盲均衡、盲源分离。项目研究基于非线性系统的自适应信号处理理论与方法。在复杂非线性系统中引入隐变量，将复研究取得重大进展，在许多方面获得突破。