一、直接序列码分多址的多输入多输出系统中的空时多用户检测（论文文献综述）
渠文宽[1]（2020）在《基于MIMO-SCMA技术的室内LED可见光通信系统研究》文中研究说明随着移动通信产业的迅速发展,对通信数据的传输速率和传输质量要求越来越高。传统的射频通信存在频谱资源受限的问题,可见光通信因其绿色、安全性高、频带资源丰富等优点,越来越受到科研人员的关注,成为5G的重要补充技术。本文搭建了可见光通信系统,在此基础上引入了新的调制技术,有效增强了VLC的误码率性能和系统容量,以适应未来的高速、大规模连接和低时延的5G通信场景需求。本文的主要研究内容和结果包括:（1）阐述了室内可见光通信的基本原理和系统组成。基于可见光通信的链路模型和信道模型进行了建模分析,并搭建了可见光通信实验系统。（2）将稀疏码分多址技术应用于可见光通信中,针对VLC的特殊调制,利用映射将复数信号转化为实数信号。采用华为公司的码本和MPA译码算法,设计了仿真方案。仿真结果表明,将SCMA用于VLC中,六个用户共用四个物理资源块,系统容量提升50%。但由于码本的非正交性和VLC信道中周围环境光的干扰,使其误码率性能下降,在误码率为10-3时,与AWGN信道相比,信噪比增加了17d B左右。同时设计了基于SCMA的离线实验。（3）将多输入多输出技术应用于可见光通信中,主要包括空时编码技术以及接收分集技术。针对MIMO室内光源布局问题,考虑包含直射链路和一次反射链路下系统的光照度标准差和信噪比均值。在满足国际标准照度的前提下,建立了一个将照度均匀性和信噪比结合起来的函数。当房间模型为4m×4m×4m时,采用4组LED阵列对称分布的方式。仿真结果表明,MIMO结构相比SISO,功耗降低了17.4%。当LED阵列到房间四周墙壁的距离为1m,LED阵列中各灯珠距离为0.025m时,为最优光源布局,此时VLC整体性能最优。（4）提出将SCMA技术和MIMO技术相结合,应用于可见光通信中。以上述最优MIMO光源布局为基础,搭建了MIMO-SCMA VLC系统模型,并进行仿真。在系统中引入STBC发射分集和接收分集技术,进行不同接收分集技术,不同接收分集数目和不同空时编码矩阵下误码率性能的对比。仿真结果表明,最大合并比技术（MRC）具有最好的接收性能,随着发射端和接收端数目的增多,VLC系统误码率性能有了很大的提高。在误码率为10-2时,与SISO-SCMA系统相比,4发4收的MIMO-SCMA系统有12d B左右的增益。MIMO-SCMA VLC系统在增加系统容量的同时,提高了传输信息的稳定性。
季荣峰[2]（2019）在《大规模MIMO系统信号检测算法研究》文中认为多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）系统在发射端设置多根天线发射信号并在接收端设置多根天线接收信号,利用空间复用增益和空间分集增益来分别提高系统的信道容量和系统稳定性。大规模MIMO在频谱和能效方面有更大的提高,被广泛认为是第5代无线通信系统中一项非常有前途的技术,在无线通信中发挥着至关重要的作用。MIMO系统的信号检测作为接收机端重要的功能模块,一直受到研究者的广泛关注。然而,对于实际的大规模MIMO系统,还存在一些需要解决的难题,其中之一就是具有接近最优性能的低复杂度信号检测方案。因为在大规模MIMO系统中,当MIMO信道维数增长较大时,会导致信号检测算法的复杂性较高。本文主要研究适用于大规模MIMO系统的信号检测算法,研究内容包括以下三个方面:（1）研究和分析了传统MIMO中具有典型性的信号检测算法,包括线性和非线性检测算法、具有最佳检测性能的最大似然检测算法。重点研究了线性检测算法中的匹配滤波器检测算法、最小均方误差检测算法和迫零检测算法,以及非线性检测算法中的干扰消除检测算法、球形译码检测算法和基于QR分解检测算法,对比了各算法的优点和缺点。（2）为了降低信号检测算法在大规模MIMO系统中的计算复杂度,研究了基于Neumann级数展开和基于线性迭代求解的信号检测算法。传统线性信号检测算法在大规模MIMO系统中的主要难点在于低复杂度的实现,因为线性检测算法中的大规模矩阵求逆造成计算复杂度太高。从降低复杂度的角度出发,本文重点分析了利用Neumann级数展开和利用迭代求解来近似矩阵求逆的信号检测算法,其中迭代求解包括Richardson迭代、Jacobi迭代和Gauss-Seidel迭代,并通过仿真分析了上述信号检测算法在大规模MIMO系统中的可行性。（3）基于MIMO系统软判决检测要求,提出了一种改进的软信息对数似然比的计算方法,设计了一种适用于大规模MIMO系统的改进混合迭代信号检测算法,并且分析了大规模MIMO系统中天线间的空间相关性对信号检测算法造成的影响。在大规模MIMO系统上行链路中,基于最速下降（Steepest Descent,SD）算法和高斯-赛得尔（Gauss-Seidel,GS）迭代的混合迭代（SDGS）算法解决了最小均方误差算法中矩阵求逆的运算问题。同时,SD算法有很好收敛方向的这一特性加快了检测速度。MIMO系统的软判决检测对于提高检测性能有着重要的意义,并且软输入软输出系统都涉及到软信息对数似然比。所以在基于SDGS算法的基础上,改进了软判决中对数似然比的计算,提出了一种改进的混合迭代算法,在保持低复杂度的同时改善检测性能。
孙晓健[3]（2019）在《面向大规模MIMO网络的时间反演干扰抑制研究》文中研究表明随着第五代通信网络时代的到来,人们对无线通信领域信息传输的安全性、时效性和可靠性要求也日益提高。大规模多输入多输出技术作为5G关键技术之一,可显着提升系统通信容量、频谱利用率与能量效率,但也凸显出一系列性能缺陷。基站不断增长的天线数目导致一些非相关噪声和快衰落逐渐减弱,因此慢衰落和用户间干扰成为影响用户通信质量的主要原因。其次在多径信道环境中导频污染引发更为严重的信道时延扩展从而导致符号间干扰成为制约系统性能的重要因素。时间反演技术因独特的时空聚焦性,被认为是在无线通信领域中对抗密集多径和时间选择性衰落的有效技术。本文主要针对大规模多输入多输出系统中的用户间干扰、符号间干扰提出两种基于时间反演的干扰抑制技术,从而抑制大规模系统干扰,提高信道容量。本文的主要研究内容,包括以下两部分:第一,针对大规模多输入多输出系统中的用户间干扰,提出一种基于时间反演的预编码技术,该技术先后历经信道探测、多径信道建模、干扰信道分析以及预编码矩阵设计实现多径信道干扰抑制传输。其在时间反演技术基础上进行信道优化,利用时间反演技术的时空聚焦特性实现能量聚焦,并通过迫零算法降低系统中的用户间干扰与共道干扰。文章通过仿真实验证明该方案可以使平均误比特率减小,并显着提升信干噪比和下行链路可达速率。第二,针对大规模多输入多输出系统中的符号间干扰问题,提出一种基于时间反演的OFDM多址接入技术。该技术通过多径信道建模、OFDM调制分析、循环前缀选择以及时间反演多址接入设计实现时间反演OFDM系统负载信号在多径信道中符号间干扰抑制传输。通过理论分析验证该方案的可行性,并通过仿真实验验证该方案可以使平均误比特率减小,并可在一定程度上提高系统的可达速率,提升系统容量。
贾科军[4]（2018）在《面向下一代无线通信的高容量室内可见光通信技术研究》文中提出无线通信技术为人们的生活和社会的发展带来了极大便利。但移动互联网和物联网的发展为无线通信技术带来了新的挑战,其中容量的需求和频谱的短缺已经成为无线通信面对的最为棘手的问题。可见光通信（visible light communication,VLC）将通信频谱拓展到可见光波段,具有巨大的通信带宽,无需无线电频谱许可,无电磁干扰,可作为射频通信的互补技术,具有良好的发展前景。但是,VLC的发展仍然面临一些技术挑战,包括:缺少公认的信道模型,室内信道多径效应引起符号间干扰,LED有较窄的调制带宽和非线性效应,多输入多输出（multiple-input multiple-output,MIMO）系统中信道传输矩阵非满秩等。本文以提高系统的通信容量和频谱效率为目标,围绕多径信道模型、多载波码分多址（multi-carrier code-division multiple-access,MC-CDMA）系统、多入多出正交频分复用（MIMO orthogonal-frequency division-multiplexing,MIMO-OFDM）系统和非正交多址接入技术（non-orthogonal multiple access,NOMA）展开研究。具体研究内容如下:首先,在给定典型房间内,用迭代法计算信道冲激响应,提出建立室内可见光通信离散多径信道模型。在单输入单输出系统中,以光电检测器（PD）到LED的直线距离除以光速作为信道建模时间起点;在多输入多输出系统中,考虑时间弥散性,将光信号从LED阵列几何中心到PD阵列几何中心的传输延迟,作为信道建模时间起点。然后确定离散化时间间隔Tsp,定义从信道建模时间起点开始,时间延迟大于符号周期一半的光信号将引起码间干扰,因此离散化时间间隔为码元传输周期的一半。最后从建模时间起点开始,将时间延迟Tsp之前的所有信道冲激响应之和作为多径信道的第一径,将时间延迟Tsp到2Tsp之间的所有信道冲激响应之和作为多径信道的第二径,以此类推,得到离散多径信道模型。该离散多径信道模型充分考虑了发送符号周期,以及减小时域弥散的影响,为分析多径效应对系统的影响提供了信道基础。其次,在复杂的室内光信道环境,提出将CDMA和非对称限幅光OFDM（ACO-OFDM）技术结合,设计可见光通信ACO-MC-CDMA系统。该系统可以提供多址接入能力,具有抵抗窄带背景光和抗符号间干扰的能力,能够满足强度调制直接检测系统（IM/DD）的要求。通过在逆傅里叶变换（IFFT）之前引入预尺度变换因子而使接收端电信号的信噪比固定,在IFFT之后对信号预限幅,以限制ACO-MC-CDMA信号在LED线性工作区。对高斯分布的信号限幅相当于信号的幅度被衰减,同时引入一个非高斯的限幅噪声。在接收端需要进行FFT变换,根据中心极限定理,非高斯限幅噪声转变为零均值的高斯分布噪声。在视线传播（LOS）信道和屋顶反射（Ceiling-Bounce）漫射信道模型下,接收端采用等增益合并（EGC）、最大比合并（MRC）和正交恢复合并（ORC）时,推导了系统的理论信噪比表达式。建立了蒙特卡洛（Monte Carlo）误码率仿真模型对理论分析进行了验证。结果表明,ACO-MC-CDMA系统比Flip-OFDM与CDMA结合的Flip-OFDM-CDMA,以及U-OFDM与CDMA结合的U-OFDM-CDMA系统BER性能更好。再次,分别以直流偏置光OFDM（DCO-OFDM）和ACO-OFDM作为发射信号,建立了空间复用VLC-MIMO系统,详细分析了系统的设计原理。在室内可见光MIMO通信多径信道模型下,收端采用迫零（ZF）检测和最小均方误差（MMSE）检测算法,推导了MQAM解调时的信（干）噪比公式,并进行了Monte Carlo仿真验证和性能分析。为了保证性能比较的公平性,假设室内照明发射光功率不变,研究误码率（BER）随着发送端的电能量Es与AWGN功率谱密度N0之比之间的关系,这样就可以将PD在不同位置时信道的差异引入到了性能分析。同时为了描述多径效应带来的功率损失（penalty）,引入了接收信号功率衰减系数,用于描述由于PD位置的改变而使接收端信号平均功率的改变。结果表明,多径效应对系统的误码率性能影响很大,要达到同样的误码率性能,就需要更大的信噪比。另外,直流偏置的大小会直接影响MIMO-DCO-OFDM系统的误码率性能。最后,基于DCO-OFDM技术设计了NOMA-DCO-OFDM系统。分析了子信道上功率分配因子之和与IFFT输出时域信号方差之间的关系。在可见光通信多径信道模型,物理可实现LED线性工作区输入信号范围受限的条件下,推导了用户在受非线性限幅噪声影响时的信干噪比公式。采用分数阶功率分配（FTPA）、增益比功率分配（GRPA）和静态功率分配（SPA）方法,研究系统和速率随着LED半功率角、PD的视场角（FOV）以及GRPA和SPA功率衰减系数的变化规律。当用户在室内随机分布时,用户的信道增益也是随机的,对应的系统和速率也随机变化。因此采用多次仿真,然后对每次仿真的和速率求数学期望的方法,得到平均和速率。结果表明,LED半功率角、PD的视场角（FOV）以及功率分配方法的变化对系统和速率影响很大,可以通过优化这些参数提高系统容量。
遆光宇[5]（2018）在《多用户通信系统中的无线物理层安全研究》文中指出无线物理层安全致力于在无线网络的物理层上实现信息流的安全传输。随着无线通信用户的快速普及和无线通信技术的快速发展,无线物理层安全的研究也取得了长足的进步。无线物理层安全的一个典型问题,就是在存在窃听端的情况下,通过优化设计通信系统的参数,来增强和提高系统的安全性。由于无线网络发展的复杂性和过渡性,网络也呈现出多样性的趋势,无线物理层安全致力于的场景也不尽相同。面对不同的无线网络特点和物理层配置,如何有针对性地将物理层安全的概念与之结合起来,是未来无线通信网络亟待解决的问题。本文主要针对多用户码分多址（CDMA）和多输入多输出（MIMO）无线通信网络,提出利用多用户干扰来弱化窃听者偷听,增强安全性的无线物理层安全方案。具体地,本文的主要工作和贡献在于:（1）研究并提出了通过利用多用户通信系统的多用户干扰,来弱化窃听者的偷听,降低保密信号信息被恢复的可能性的总体方案。对合法接收用户,需要同时减弱多用户之间的干扰,保证发送端与合法用户之间的正常通信。对于偷听者,需要增强用户之间的干扰,弱化偷听,实现干扰利用和干扰避让的统一。（2）针对多用户码分多址通信系统,在已知窃听者信道信息的基本假设下,介绍了通过优化多用户的扩频码,实现增强系统安全性的保密扩频码设计方案。（3）针对多用户多输入多输出通信系统,在假设已知窃听者信道信息和未知窃听者信道信息两种情况下,介绍了通过设计发送端和接收端的波束成形和发送功率,来弱化窃听者偷听,提升保密性的方案。
张海霞[6]（2008）在《基于MIMO的未来宽带无线通信关键技术研究》文中进行了进一步梳理MIMO技术的提出为通信系统引入了又一维可利用空间,使得提高数据传输率和传输的可靠性成为可能。MIMO也因此成为未来移动通信关键技术之一,受到广泛关注。尽可能地挖掘MIMO技术的潜能实现最优传输是当前研究的目标,基于此,本文详细探讨了MIMO相关传输技术。为了自成一体,本文从MIMO信道建模入手,系统探讨了阵列天线的数学模型,详细研究了MIMO宽带频率选择性衰落信道的建模、空时编码技术、预编码技术以及多用户多天线预编码技术,理论分析了当前的研究难题并提出了合理的解决方案,所得成果将为未来移动通信的发展提供部分理论依据和技术基础。本文的主要学术贡献在于:●提出了基于One-Ring几何模型的频率选择性衰落信道建模方案,详细分析对比了该信道模型与实际传输环境的空时频相关性,通过实例证明了该方案的准确性和可用性;●提出了基于阵列处理的准正交空时分组编码的低复杂度译码算法,在理想和非理想信道信息条件下计算并验证了所提出译码算法的准确性;●在所提信道模型的基础上,针对MIMO系统下行链路,分析了收发天线物理参数对整体性能的影响,得出了在基站端加大天线间距离比加大接收端天线间距离可以带来更多增益的结论;针对空时分组编码的多天线系统,修正了传统译码方案,为其在快衰落环境中的应用提供了可能;●建立了基于信道统计信息的预编码、多天线、多用户、多数据流传输理论框架。将基于信道统计信息的预编码理论从多输入单输出系统扩展到了多输入多输出系统;●最后,针对多用户MIMO多数据流传输链路中属于同一用户数据流经历具有相同信道统计信息的状况,提出了两种基于信道统计信息的预编码设计算法,基于特征空间的分割和基于修正次公共导频信道（SCPICH）波束向量的预编码算法。随后的数值计算验证了所提两种算法的有效性。
唐方智[7]（2007）在《多用户MIMO系统设计与仿真分析研究》文中指出随着移动通信的迅速发展，通信系统的系统容量不能满足日益增长的用户的需求。使得如何高效率的利用无线频谱受到了广泛的重视，阵列天线技术被认为是目前进一步提高频谱利用率的最有效的方法之一。在移动通信系统中采用阵列天线技术可以增加信道容量、提高频谱效率，扩展覆盖范围等，可以显着改善系统的性能。而扩频通信能大大扩展信号的频谱，发端用扩频码序列进行扩频调制，以及在收端用相关解调技术，使其具有许多窄带通信难于替代的优良性能，如：易于重复使用频率，提高了无线频谱利用率；抗干扰性强，误码率低；可以实现码分多址等。本文围绕多天线技术和扩频通信技术主要研究内容如下：一，研究现有的多输入多输出（MIMO）技术，如MIMO系统性能、容量、空时编码等；二，研究多址接入技术，主要研究码分复用多址（CDMA）技术；三，研究MIMO与多址接入技术的结合问题，实现多用户MIMO系统，并对多用户MIMO系统的性能进行分析，通过计算机仿真模拟不同种类的多用户MIMO系统。论文简要分析了MIMO技术，主要包括不同的空时编码技术。MIMO无线通信技术是天线分集与空时处理技术相结合的产物，具有二者的优越性，属于广义的智能天线的范畴。结合天线发射分集、接收分集与信道编码技术是无线通信发展的趋势，在多径传播环境中，增大阵元间距与角度扩展以及结合空时处理都有利于捕获、分离与合并多径。MIMO系统在发端与收端均采用多天线单元，通过阵列增益、分集增益、空域复用和干扰抵消来改善系统性能。采用天线阵列，MIMO数字移动通信已成为重要的突破技术之一。MIMO数字移动通信系统可以看做是阵列天线移动通信系统或智能天线移动通信系统的进一步拓展。MIMO可有效地利用随机衰落和多径延迟扩展，从而实现了无线通信系统的传输速率以多数量级的提高与性能的改善，这将使MIMO技术成为移动通信新的研究主题。论文研究多用户MIMO系统，通过有针对性的选取无线信道传输仿真模型，利用matlab／simulink工具进行建模仿真，研究多用户系统中系统性能的问题，并做出多用户系统中在不同系统参数和不同的编码方式等的情况下的仿真实验分析结果。
单红梅,胡光锐[8]（2004）在《直接序列码分多址的多输入多输出系统中的空时多用户检测》文中研究说明针对直接序列码分多址（DS-CDMA）的多输入多输出（MIMO）系统,设计了几种天线结构,提出利用空时分组码分别进行空时线性多用户检测和空时串行干扰对消多用户检测.通过分析误码率和算法的复杂性,比较了这两种方法的性能.仿真结果表明,空时线性多用户检测方法优于空时串行干扰对消多用户检测方法.
王伶[9]（2004）在《移动通信中的多用户检测与自适应空时接收机研究》文中认为多用户检测与空时处理技术是第三代移动通信系统以及未来第四代移动通信系统中的两项关键技术，在性能上表现出的潜力对未来的无线高速Internet以及多媒体业务具有极大的诱惑力。本文从复杂度简化、稳健性、盲自适应实现、神经网络并行实现为出发点，对多用户检测技术以及与智能天线相结合的自适应空时接收机进行了较为深入的研究，主要工作有： 1．定量分析了异步DS-CDMA系统中缓解边缘影响的解相关多用户检测的复杂度、处理时延、误码率、渐进多用户有效性、局部渐进多用户有效性以及抗“远近”效应性能。进一步分析了平均部分互相关系数的解析表达式并给出了计算方法，采用进化算法求解了最大以及最小部分互相关系数存在的相对时延条件，提出了异步系统中多用户检测在平均、最大以及最小部分互相关系数条件下的性能仿真评估方法。采用大量仿真实验评估和分析了缓解边缘影响的解相关多用户检测器的性能，结果表明，缓解边缘影响的解相关多用户检测器具有较强的抑制多址干扰和抗“远近”效应能力，并且具有较低的计算复杂度、处理时延以及较小的存储容量。 2．提出了一种缓解边缘影响的最小均方误差多用户检测器，定量分析了其误码率、渐进多用户有效性以及抗“远近”效应性能。该检测器缓解了异步系统因截断处理而受到边缘数据的影响，在抑制多址干扰以及背景噪声上获得了优异的性能折中。理论分析与仿真实验表明，在低信干比条件下，缓解边缘影响的最小均方误差多用户检测的误码率性能优于相应的解相关检测器，而在高信干比时，两种检测器的误码率性能接近相等。同时，缓解边缘影响的最小均方误差多用户检测具有较小的计算复杂度、存储容量以及处理时延。 3．分析了非频率选择性多径信道下采用矩形窗脉冲成形以及均方根升余弦脉冲成形的DS-CDMA系统中特征波形的失配问题，提出了批处理实现的稳健盲线性多用户检测。给定特征波形失配的不确定集合，可精确求解检测器中控制稳健性的参数。为了跟踪动态变化的无线信道并减小算法复杂度，利用Taylor级数展开近似求解了该检测器中的稳健性控制参数，进一步提出了稳健盲线性多用户检测的自适应算法，该算法的计算复杂度与常用的递归最小二乘自适应算法相当。理论分析和仿真实验表明，即使在较强的多址干扰条件下，稳健的盲线性多用户检测及其自适应实现展示了优异的误码率、信干噪比以及渐进多用移动通信中的多用户检侧与自适应空时接收机研究户有效性性能，对特征波形失配具有较强的稳健性，且自适应算法能快速收敛至稳态解。提出了一种适合于频率选择性衰落多径信道且不需估计信道参数的盲自适应多用户检测RAKE接收机。该接收机首先对相应于多径信号中的单条路径信号进行盲多用户检测以抑制多址干扰和码间干扰，然后利用RAKE接收机的思想将各路径信号合并。仿真结果表明，提出的接收机具有较强的抑制多址干扰和抗多径干扰能力，很好地解决了“远一近”效应问题，并且接收机能快速收敛，可适用于上行链路和下行链路。将智能天线技术与多用户检测相结合，分别提出了空时盲自适应多用户检测接收机以及盲空时自适应多用户检测接收机，讨论了空域滤波器设计、多用户检测的多径联合优化以及独立优化方法。两种接收机均具有良好的抑制多址干扰和抗多径干扰能力，性能明显优于传统的空时二维RAKE接收机，并且能快速收敛。其中，空时盲自适应多用户检测接收机需要已知期望用户各多径分量的波达方向角，而盲空时自适应多用户检测接收机仅需已知期望用户的特征波形和定时信息。提出了基于自适应子波神经网络的单用户检测器和多用户检测器。自适应子波神经网络单用户检测器的输入节点数与系统的扩频增益相等，网络结构较固定，仅需已知期望用户的信息。自适应子波神经网络多用户检测器需己知系统中所有或部分用户的信息，整体复杂度较相应的单用户检测器高，但性能有明显改善，采用部分用户参加的多用户检测，容易实现性能与复杂度的对换。为了进一步提高系统容量和业务质量，将空时匹配滤波技术与神经网络相结合，提出了自适应子波神经网络空时多用户检测。得益于自适应子波神经网络的高并行结构、自组织能力、自适应能力以及子波函数的优异逼近性能，几种子波神经网络检测器均表现出良好的多址干扰抑制性能，大大缓解了“远近”效应问题。将递归神经网络盲自适应多用户检测推广至异步DS一CDMA系统，较深入定量分析了输出信干噪比、渐进多用户有效性、抗“远近”效应能力、复杂度、运算时间以及失配影响等性能。该检测器对以码片速率采样的接收信号进行处理，网络连接权值数量仅与扩频增益有关而与系统用户数无关，不存在“缩放性”问题。检测器能在纳秒数量级内求出与准确值任意接近的解，可达到实时实现;在同步和异步系统中具有相同的复杂度;无编程复杂度;具有较强的抑制多址干扰和抗“远近效应”能力。关键词:CDMA，多用户检测，空时处理，干扰抑制，自适应处理，智能天线， 多址干扰，符号间干扰，“远近”效应，神经网络西安电子科技大学博士学位论文
二、直接序列码分多址的多输入多输出系统中的空时多用户检测（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、直接序列码分多址的多输入多输出系统中的空时多用户检测（论文提纲范文）
（1）基于MIMO-SCMA技术的室内LED可见光通信系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 可见光通信技术的研究现状 |
| 1.2.2 多址技术在可见光通信的研究现状 |
| 1.2.3 稀疏码分多址技术在可见光通信的研究现状 |
| 1.2.4 多输入多输出在可见光通信的研究现状 |
| 1.2.5 室内光源布局的研究现状 |
| 1.3 本文的架构安排 |
| 第二章 室内可见光通信系统及原理 |
| 2.1 室内可见光通信系统介绍 |
| 2.2 LED光源 |
| 2.2.1 LED的发光原理以及特性 |
| 2.2.2 LED驱动电路 |
| 2.3 光电探测器 |
| 2.4 可见光通信调制技术 |
| 2.5 均衡电路 |
| 2.6 室内可见光通信系统模型 |
| 2.6.1 室内VLC系统信道模型 |
| 2.6.2 室内VLC系统链路模型 |
| 2.6.3 室内VLC系统的光照度 |
| 2.6.4 室内VLC系统的直流增益和接收功率 |
| 2.6.5 室内VLC系统的信噪比 |
| 2.6.6 室内VLC系统建模 |
| 2.7 室内可见光通信硬件系统 |
| 2.7.1 发射端模块 |
| 2.7.2 接收端模块 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 SCMA在可见光通信中的应用 |
| 3.1 稀疏码分多址技术 |
| 3.1.1 低密度签名技术 |
| 3.1.2 稀疏码分多址技术原理 |
| 3.2 SCMA系统 |
| 3.2.1 上行链路 |
| 3.2.2 下行链路 |
| 3.3 SCMA发射端技术 |
| 3.4 SCMA接收端技术 |
| 3.5 基于可见光通信系统的SCMA仿真 |
| 3.5.1 SCMA仿真系统搭建 |
| 3.5.2 VLC信道仿真结果分析 |
| 3.5.3 AWGN信道仿真结果分析 |
| 3.6 基于室内VLC系统的SCMA离线实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 MIMO-SCMA在可见光通信中的应用 |
| 4.1 MIMO技术介绍 |
| 4.2 MIMO分集技术 |
| 4.2.1 发射分集技术 |
| 4.2.2 接收分集技术 |
| 4.3 MIMO复用技术 |
| 4.4 室内MIMO可见光通信光源布局设计 |
| 4.4.1 室内MIMO可见光通信系统仿真参数 |
| 4.4.2 照度仿真分析 |
| 4.4.3 信噪比仿真分析 |
| 4.4.4 整体性能仿真分析 |
| 4.5 基于可见光通信的MIMO-SCMA仿真 |
| 4.5.1 MIMO-SCMA仿真系统搭建 |
| 4.5.2 仿真中各模块介绍 |
| 4.6 MIMO-SCMA仿真结果分析 |
| 4.6.1 不同接收分集算法下的性能对比分析 |
| 4.6.2 不同接收分集数目下的性能对比分析 |
| 4.6.3 不同发射分集数目下的性能对比分析 |
| 4.6.4 MIMO-SCMA和 SISO-SCMA性能对比分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（2）大规模MIMO系统信号检测算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 无线通信技术的发展 |
| 1.1.2 大规模MIMO技术 |
| 1.2 信号检测研究现状 |
| 1.3 论文结构 |
| 第二章 传统MIMO系统信号检测算法 |
| 2.1 传统MIMO技术 |
| 2.1.1 MIMO系统的分集与复用 |
| 2.1.2 MIMO系统的性能度量 |
| 2.2 无线信道模型和MIMO系统模型 |
| 2.2.1 无线信道的大尺度衰落 |
| 2.2.2 无线信道的小尺度衰落 |
| 2.2.3 MIMO系统信道的数学模型 |
| 2.3 最大似然检测算法 |
| 2.4 线性检测算法 |
| 2.4.1 匹配滤波器检测 |
| 2.4.2 迫零检测算法 |
| 2.4.3 最小均方误差检测算法 |
| 2.5 非线性检测算法 |
| 2.5.1 干扰消除检测算法 |
| 2.5.2 球形检测算法 |
| 2.5.3 QR分解检测算法 |
| 2.6 传统检测方案性能比较 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 大规模MIMO系统信号检测算法 |
| 3.1 大规模MIMO技术 |
| 3.2 大规模MIMO系统信号检测算法 |
| 3.3 基于Neumann级数展开的MMSE检测 |
| 3.4 基于迭代的MMSE检测算法 |
| 3.4.1 基于Richardson迭代的MMSE算法 |
| 3.4.2 基于Gauss-Seidel的 MMSE算法 |
| 3.4.3 基于Jacobi迭代的MMSE算法 |
| 3.5 仿真及结果分析 |
| 3.5.1 仿真参数 |
| 3.5.2 仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 大规模MIMO系统中改进的混合迭代检测算法 |
| 4.1 信号检测的软判决 |
| 4.2 改进的混合迭代检测算法 |
| 4.2.1 混合迭代检测算法 |
| 4.2.2 对数似然比的精确计算 |
| 4.2.3 近似对数似然比计算 |
| 4.2.4 改进的对数似然比的计算 |
| 4.3 信道的相关性对于检测性能的影响 |
| 4.3.1 MIMO系统空间相关性 |
| 4.3.2 相关MIMO衰落信道的统计模型 |
| 4.3.3 相关MIMO信道系数的产生 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.4.1 不同检测算法的检测性能对比 |
| 4.4.2 信道的相关性对于检测性能的影响 |
| 4.4.3 复杂度对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（3）面向大规模MIMO网络的时间反演干扰抑制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 论文研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 研究现状及趋势 |
| 1.2.1 大规模MIMO网络干扰抑制研究现状 |
| 1.2.2 时间反演技术研究现状 |
| 1.3 主要研究内容与组织结构 |
| 第2章 时间反演干扰抑制技术概述 |
| 2.1 时间反演技术概述 |
| 2.2 时间反演技术性能分析 |
| 2.2.1 时间反演技术实现过程 |
| 2.2.2 时空聚焦性能分析 |
| 2.3 TR-MIMO技术分析 |
| 2.3.1 大规模MIMO信道模型 |
| 2.3.2 多径信道信息传输分析 |
| 2.3.3 TR-MIMO系统干扰抑制分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 大规模MIMO网络中基于时间反演的预编码技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 TR-MIMO无线传输模型 |
| 3.3 时间反演预编码技术介绍 |
| 3.3.1 干扰信道分析 |
| 3.3.2 预编码分析 |
| 3.4 系统性能分析 |
| 3.4.1 误码率分析 |
| 3.4.2 下行链路可达速率分析 |
| 3.4.3 复杂度分析 |
| 3.5 仿真分析介绍 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 大规模MIMO网络中基于时间反演的OFDM多址接入技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型和问题规划分析 |
| 4.3 TR-OFDM系统多址接入技术分析 |
| 4.3.1 TR-OFDM技术介绍 |
| 4.3.2 多址接入技术设计说明 |
| 4.3.3 多址接入性能分析 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（4）面向下一代无线通信的高容量室内可见光通信技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 可见光通信发展历史 |
| 1.3 可见光通信系统组成 |
| 1.4 可见光通信系统的优势和挑战 |
| 1.5 论文的研究内容及章节安排 |
| 1.5.1 论文的研究内容 |
| 1.5.2 论文的章节安排 |
| 第2章 可见光通信多径信道模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 可见光通信链路配置和信道 |
| 2.2.1 可见光通信链路配置 |
| 2.2.2 可见光通信无线信道 |
| 2.3 室内光无线信道相关研究 |
| 2.4 光无线信道冲激响应 |
| 2.4.1 LOS信道冲激响应 |
| 2.4.2 漫射信道冲激响应 |
| 2.4.3 信道延迟扩展 |
| 2.5 离散多径信道模型 |
| 2.5.1 单发单收系统多径信道建模 |
| 2.5.2 MIMO系统多径信道建模 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 室内可见光通信MC-CDMA系统研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关研究及进展 |
| 3.3 多载波码分多址系统 |
| 3.3.1 MC-CDMA |
| 3.3.2 MC-CDMA几种检测技术 |
| 3.4 光MC-CDMA系统 |
| 3.4.1 光MC-CDMA系统模型 |
| 3.4.2 DCO-OFDM |
| 3.4.3 ACO-OFDM |
| 3.4.4 DCO-OFDM和ACO-OFDM的比较 |
| 3.4.5 Flip-OFDM |
| 3.4.6 U-OFDM |
| 3.5 光ACO-MC-CDMA系统 |
| 3.5.1 ACO-MC-CDMA发送端 |
| 3.5.2 ACO-MC-CDMA接收端 |
| 3.6 光ACO-MC-CDMA系统性能分析和数值仿真 |
| 3.6.1 系统性能分析 |
| 3.6.2 数值仿真和分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 室内可见光通信MIMO-OFDM系统研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关研究及进展 |
| 4.3 室内可见光MIMO-DCO-OFDM系统 |
| 4.3.1 MIMO-DCO-OFDM发送端 |
| 4.3.2 MIMO-DCO-OFDM接收端 |
| 4.3.3 MIMO-DCO-OFDM性能分析 |
| 4.3.4 数值仿真和分析 |
| 4.4 室内可见光MIMO-ACO-OFDM系统 |
| 4.4.1 MIMO-ACO-OFDM发送端 |
| 4.4.2 MIMO-ACO-OFDM接收端 |
| 4.4.3 数值仿真和分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 室内可见光通信非正交多址接入技术研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关研究工作 |
| 5.3 室内可见光通信NOMA-DCO-OFDM系统 |
| 5.3.1 NOMA-DCO-OFDM系统原理 |
| 5.3.2 SIC检测 |
| 5.3.3 功率分配方法 |
| 5.4 数值仿真和分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 |
（5）多用户通信系统中的无线物理层安全研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 物理层安全研究的引入和兴起 |
| 1.2.2 多用户物理层安全的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文结构 |
| 2 相关无线通信物理层技术介绍 |
| 2.1 码分多址系统概述 |
| 2.2 多输入多输出系统概述 |
| 3 基于多用户干扰利用物理安全方法的基本思想 |
| 4 码分多址物理层安全 |
| 4.1 系统模型和问题归纳 |
| 4.2 单用户码分多址物理层安全研究 |
| 4.2.1 半正定松弛算法求解(SDR) |
| 4.2.2 基于瑞利商搜索算法 |
| 4.3 多用户码分多址物理层安全方案研究 |
| 4.4 实验仿真验证 |
| 4.4.1 单用户系统的保密扩频码设计仿真 |
| 4.4.2 单用户系统的保密扩频码设计仿真 |
| 5 多输入多输出物理层安全 |
| 5.1 MIMO多用户系统模型和保密波束成形问题归纳 |
| 5.2 信道已知情况下的保密波束成型设计 |
| 5.3 信道未知情况下的保密波束成型设计 |
| 5.4 针对多个保密用户的可扩展性 |
| 5.5 实验仿真 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 最大信干噪比滤波器数学表达式的证明 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（6）基于MIMO的未来宽带无线通信关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 通信发展趋势与研究背景 |
| 1.2 通信前沿技术与关键问题 |
| 1.2.1 宽带信道建模 |
| 1.2.2 高速传输技术 |
| 1.2.3 多址干扰消除 |
| 1.3 论文研究内容和组织结构 |
| 1.4 论文研究成果与主要创新 |
| 1.5 运算标识 |
| 第2章 无线信道及其建模 |
| 2.1 阵列天线(Antenna Array) |
| 2.1.1 阵列天线分类 |
| 2.1.2 阵列天线空间信号模型 |
| 2.1.3 阵列天线方向向量 |
| 2.2 MIMO信道 |
| 2.2.1 MIMO信道容量分析 |
| 2.2.2 One-Ring信道模型 |
| 2.2.3 基于One-Ring模型的频率选择性模型 |
| 2.2.4 模型中参数计算方法 |
| 2.2.5 相关特性分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 MIMO-OFDM技术研究与性能分析 |
| 3.1 MIMO-OFDM系统 |
| 3.1.1 小波包基作为正交基的OFDM |
| 3.1.2 OFDM的主要应用 |
| 3.2 分集技术 |
| 3.3 空时编码 |
| 3.3.1 正交空时分组码信号模型 |
| 3.3.2 基于阵列处理低复杂度准正交空时分组码译码算法 |
| 3.4 MIMO-OFDM系统在One-Ring宽带信道中的性能分析 |
| 3.4.1 空时分组编码的MIMO-OFDM系统性能分析 |
| 3.4.2 MIMO-OFDM链路中QSTBC简化译码算法性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 多用户MIMO系统预编码 |
| 4.1 多址方式 |
| 4.2 预编码 |
| 4.3 MISO系统基于信道统计信息的预编码 |
| 4.3.1 信号模型 |
| 4.3.2 基于信道协方差信息的预编码 |
| 4.3.3 数值分析 |
| 4.4 MIMO系统基于信道统计信息的预编码 |
| 4.4.1 信号模型 |
| 4.4.2 基于等价协方差的信号和预编码器设计 |
| 4.4.3 联合均衡器数学模型 |
| 4.4.4 数值分析 |
| 4.5 相同协方差矩阵情况下的预编码器设计 |
| 4.5.1 改进的导频波束向量算法 |
| 4.5.2 改进协方差矩阵算法 |
| 4.5.3 数值分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 研究总结及展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 进一步的研究方向 |
| 插图索引 |
| 表格索引 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与科研奖励 |
| 附件 |
（7）多用户MIMO系统设计与仿真分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 相关工作介绍 |
| 1.3 课题内容 |
| 第二章 MIMO系统研究 |
| 2.1 MIMO系统构架 |
| 2.2 MIMO系统的系统容量分析 |
| 2.2.1 MIMO系统的系统容量一般推导 |
| 2.2.2 发送机未知信道参数时的信道容量 |
| 2.2.3 发送机已知信道参数时的MIMO信道容量 |
| 2.2.4 变参数MIMO信道和频率选择性MIMO信道容量 |
| 2.3 空间分集和空时编码 |
| 2.3.1 分集增益 |
| 2.3.2 接收分集 |
| 2.3.3 发射分集 |
| 2.3.4 空时编码 |
| 第三章 空时分组码多用户系统 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 空时分组码 |
| 3.3 空时分组码多用户系统设计 |
| 3.3.1 空时分组码多用户发送机 |
| 3.3.2 空时分组码多用户接收机 |
| 3.4 空时分组码OFDM多用户系统 |
| 3.4.1 系统概述 |
| 3.4.2 空时分组码OFDM多用户系统设计 |
| 3.5 多用户检测 |
| 3.5.1 码分多址系统 |
| 3.5.2 基本的多用户检测器 |
| 3.6 系统性能分析 |
| 3.6.1 误码率性能分析 |
| 3.6.2 渐进效率分析 |
| 3.6.3 信道容量问题 |
| 3.7 仿真结果 |
| 3.7.1 信道仿真 |
| 3.7.2 系统仿真结果 |
| 第四章 分层空时码多用户系统 |
| 4.1 分层空时码概述 |
| 4.2 分层空时码多用户系统设计 |
| 4.2.1 系统设计 |
| 4.2.2 迫零算法在多用户系统中的运用 |
| 4.2.3 最小均方误差算法在多用户系统中的运用 |
| 4.2.4 QR分解算法在在多用户系统中的运用 |
| 第五章 空时格码多用户系统 |
| 5.1 空时格码多用户系统设计 |
| 5.1.1 系统概述 |
| 5.1.2 空时格码编码器 |
| 5.1.3 空时格码解码器 |
| 5.2 系统性能分析 |
| 5.3 仿真结果 |
| 5.3.1 空时格码仿真参数 |
| 5.3.2 系统仿真结果 |
| 第六章 结语 |
| 6.1 小结 |
| 6.2 今后工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）直接序列码分多址的多输入多输出系统中的空时多用户检测（论文提纲范文）
| 1 系统模型 |
| 1.1 空时线性多用户检测 |
| 1.2 空时串行干扰对消多用户检测方法 |
| 2 仿真结果 |
| 3 结 语 |
（9）移动通信中的多用户检测与自适应空时接收机研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 第三代移动通信系统及其关键技术 |
| 1.1.1 3G系统及其展望 |
| 1.1.2 3G系统中的关键技术 |
| 1.2 第四代移动通信系统的研究目标与现状 |
| 1.2.1 4G系统研究目标 |
| 1.2.2 4G系统的研究现状及其关键技术 |
| 1.3 3G与4G系统中的DS-CDMA |
| 1.4 多用户检测技术与自适应空时接收机 |
| 1.5 本文的主要内容 |
| 本章参考文献 |
| 第二章 缓解边缘影响的解相关多用户检测性能分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 异步DS-CDMA系统信号模型 |
| 2.2.1 连续时间信号模型 |
| 2.2.2 以符号速率采样的离散时间信号模型 |
| 2.2.3 问题描述 |
| 2.3 缓解边缘影响的解相关多用户检测 |
| 2.4 缓解边缘影响的解相关多用户检测性能分析 |
| 2.4.1 边缘数据比特对解相关多用户检测器的影响 |
| 2.4.2 比特误码率性能 |
| 2.4.3 渐进多用户有效性 |
| 2.4.4 抗“远近”效应能力与局部抗“远近”效应能力 |
| 2.4.5 计算复杂度分析 |
| 2.5 用户相对时延对多用户检测的性能影响 |
| 2.5.1 相对时延对多用户检测的性能影响 |
| 2.5.2 平均部分互相关系数 |
| 2.5.3 最大与最小部分互相关系数 |
| 2.6 仿真实验 |
| 2.7 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第三章 缓解边缘影响的最小均方误差多用户检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 缓解边缘影响的MMSE多用户检测器 |
| 3.3 性能分析 |
| 3.3.1 比特误码率性能 |
| 3.3.2 渐进多用户有效性 |
| 3.3.3 抗“远近”效应能力 |
| 3.3.4 计算复杂度分析 |
| 3.4 仿真实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第四章 稳健的盲线性多用户检测及其自适应实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.3 特征波形失配因素分析 |
| 4.3.1 定时误差引起的失配 |
| 4.3.2 非频率选择性多径衰落信道引入的失配 |
| 4.3.3 其它因素引起的失配 |
| 4.4 基于最小输出能量准则的盲线性多用户检测 |
| 4.5 新型的稳健盲线性多用户检测 |
| 4.5.1 稳健的盲线性多用户检测 |
| 4.5.2 性能分析 |
| 4.5.2.1 输出信干噪比 |
| 4.5.2.2 比特误码率性能 |
| 4.5.2.3 渐进多用户有效性性能 |
| 4.5.2.4 计算复杂度分析 |
| 4.5.2.5 稳健盲线性多用户检测与最小输出能量多用户检测以及传统匹配滤波单用户检测之间的关系 |
| 4.5.3 仿真实验 |
| 4.5.4 评述 |
| 4.6 异步系统中稳健盲线性多用户检测的自适应实现 |
| 4.6.1 异步离散接收信号模型 |
| 4.6.2 稳健的盲自适应多用户检测 |
| 4.6.2.1 Lagrange乘子的逼近解 |
| 4.6.2.2 稳健盲多用户检测的递归最小二乘自适应实现 |
| 4.6.3 性能分析 |
| 4.6.3.1 输出信干噪比 |
| 4.6.3.2 比特误码率性能 |
| 4.6.3.3 渐进多用户有效性 |
| 4.6.3.4 计算复杂度分析 |
| 4.6.4 仿真实验与讨论 |
| 4.6.5 评述 |
| 4.7 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第五章 盲自适应多用户检测 RAKE接收机 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 频率选择性衰落信道下的DS-CDMA信号模型 |
| 5.2.1 频率选择性衰落信道模型 |
| 5.2.2 接收信号的离散模型 |
| 5.3 多径信道下的KALMAN盲自适应多用户检测 |
| 5.4 最大比率多径合并 |
| 5.5 仿真实验与性能分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第六章 自适应空时接收机 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 多天线接收时的空时信号模型 |
| 6.3 空时盲自适应多用户检测接收机 |
| 6.3.1 空域多径滤波 |
| 6.3.2 盲自适应多用户检测 |
| 6.3.2.1 多径联合优化 |
| 6.3.2.2 多径独立优化 |
| 6.3.3 多径最大比率合并 |
| 6.3.4 仿真实验与性能分析 |
| 6.3.5 讨论与评述 |
| 6.4 盲空时自适应多用户检测接收机 |
| 6.4.1 针对单天线单条多径分量的盲自适应多用户检测 |
| 6.4.2 空时最大比率自适应合并 |
| 6.4.3 仿真实验与性能分析 |
| 6.4.4 讨论与评述 |
| 6.5 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第七章 基于自适应子波神经网络的多用户检测 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 自适应子波神经网络 |
| 7.2.1 子波变换、逼近以及分类 |
| 7.2.2 自适应子波神经网络 |
| 7.3 自适应子波神经网络检测 |
| 7.3.1 自适应子波神经网络单用户检测 |
| 7.3.2 自适应子波神经网络多用户检测 |
| 7.3.3 自适应子波神经网络学习算法和实现考虑 |
| 7.3.4 仿真实验与性能分析 |
| 7.3.5 评述 |
| 7.4 自适应子波神经网络空时多用户检测 |
| 7.4.1 空时匹配滤波与最大比多径合并 |
| 7.4.2 空时最佳多用户检测与自适应子波神经网络实现 |
| 7.4.3 仿真实验与性能分析 |
| 7.4.4 评述 |
| 7.5 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第八章 递归神经网络盲自适应多用户检测性能分析 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 以码片速率采样的异步传输信号模型 |
| 8.3 递归神经网络盲自适应多用户检测 |
| 8.3.1 线性规划递归神经网络 |
| 8.3.2 盲最小均方误差多用户检测 |
| 8.3.3 递归神经网络盲自适应多用户检测 |
| 8.4 性能分析 |
| 8.4.1 输出信干噪比 |
| 8.4.2 渐进多用户有效性与抗“远近”效应能力 |
| 8.4.3 计算复杂度比较 |
| 8.4.4 运算时间比较 |
| 8.4.5 失配对性能的影响 |
| 8.5 仿真实验 |
| 8.6 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 总结 |
| 9.2 展望 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间(合作)发表和撰写的学术论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
四、直接序列码分多址的多输入多输出系统中的空时多用户检测（论文参考文献）
- [1]基于MIMO-SCMA技术的室内LED可见光通信系统研究[D]. 渠文宽. 华南理工大学, 2020(02)
- [2]大规模MIMO系统信号检测算法研究[D]. 季荣峰. 南京邮电大学, 2019(02)
- [3]面向大规模MIMO网络的时间反演干扰抑制研究[D]. 孙晓健. 重庆邮电大学, 2019(02)
- [4]面向下一代无线通信的高容量室内可见光通信技术研究[D]. 贾科军. 西南交通大学, 2018(03)
- [5]多用户通信系统中的无线物理层安全研究[D]. 遆光宇. 大连理工大学, 2018(02)
- [6]基于MIMO的未来宽带无线通信关键技术研究[D]. 张海霞. 山东大学, 2008(05)
- [7]多用户MIMO系统设计与仿真分析研究[D]. 唐方智. 北京邮电大学, 2007(05)
- [8]直接序列码分多址的多输入多输出系统中的空时多用户检测[J]. 单红梅,胡光锐. 上海交通大学学报, 2004(12)
- [9]移动通信中的多用户检测与自适应空时接收机研究[D]. 王伶. 西安电子科技大学, 2004(02)