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移动通信中的多用户检测与自适应空时接收机研究
 
     论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
目录第11-17页
第一章 绪论第17-47页
 1.1 第三代移动通信系统及其关键技术第18-23页
  1.1.1 3G系统及其展望第18-21页
  1.1.2 3G系统中的关键技术第21-23页
 1.2 第四代移动通信系统的研究目标与现状第23-27页
  1.2.1 4G系统研究目标第23-25页
  1.2.2 4G系统的研究现状及其关键技术第25-27页
 1.3 3G与4G系统中的DS-CDMA第27-28页
 1.4 多用户检测技术与自适应空时接收机第28-32页
 1.5 本文的主要内容第32-33页
 本章参考文献第33-47页
第二章 缓解边缘影响的解相关多用户检测性能分析第47-75页
 2.1 引言第47-49页
 2.2 异步DS-CDMA系统信号模型第49-51页
  2.2.1 连续时间信号模型第49页
  2.2.2 以符号速率采样的离散时间信号模型第49-51页
  2.2.3 问题描述第51页
 2.3 缓解边缘影响的解相关多用户检测第51-53页
 2.4 缓解边缘影响的解相关多用户检测性能分析第53-57页
  2.4.1 边缘数据比特对解相关多用户检测器的影响第53-54页
  2.4.2 比特误码率性能第54-55页
  2.4.3 渐进多用户有效性第55页
  2.4.4 抗“远近”效应能力与局部抗“远近”效应能力第55-56页
  2.4.5 计算复杂度分析第56-57页
 2.5 用户相对时延对多用户检测的性能影响第57-63页
  2.5.1 相对时延对多用户检测的性能影响第57-58页
  2.5.2 平均部分互相关系数第58-60页
  2.5.3 最大与最小部分互相关系数第60-63页
 2.6 仿真实验第63-70页
 2.7 本章小结第70-71页
 本章参考文献第71-75页
第三章 缓解边缘影响的最小均方误差多用户检测第75-89页
 3.1 引言第75-76页
 3.2 缓解边缘影响的MMSE多用户检测器第76-78页
 3.3 性能分析第78-80页
  3.3.1 比特误码率性能第78-79页
  3.3.2 渐进多用户有效性第79页
  3.3.3 抗“远近”效应能力第79-80页
  3.3.4 计算复杂度分析第80页
 3.4 仿真实验第80-86页
 3.5 本章小结第86-87页
 本章参考文献第87-89页
第四章 稳健的盲线性多用户检测及其自适应实现第89-133页
 4.1 引言第89-91页
 4.2 系统模型第91-92页
 4.3 特征波形失配因素分析第92-96页
  4.3.1 定时误差引起的失配第92-94页
  4.3.2 非频率选择性多径衰落信道引入的失配第94-95页
  4.3.3 其它因素引起的失配第95-96页
 4.4 基于最小输出能量准则的盲线性多用户检测第96页
 4.5 新型的稳健盲线性多用户检测第96-113页
  4.5.1 稳健的盲线性多用户检测第97-100页
  4.5.2 性能分析第100-102页
   4.5.2.1 输出信干噪比第100-101页
   4.5.2.2 比特误码率性能第101页
   4.5.2.3 渐进多用户有效性性能第101页
   4.5.2.4 计算复杂度分析第101-102页
   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第102页
  4.5.3 仿真实验第102-113页
  4.5.4 评述第113页
 4.6 异步系统中稳健盲线性多用户检测的自适应实现第113-128页
  4.6.1 异步离散接收信号模型第114-115页
  4.6.2 稳健的盲自适应多用户检测第115-117页
   4.6.2.1 Lagrange乘子的逼近解第115-116页
   4.6.2.2 稳健盲多用户检测的递归最小二乘自适应实现第116-117页
  4.6.3 性能分析第117-119页
   4.6.3.1 输出信干噪比第117-118页
   4.6.3.2 比特误码率性能第118页
   4.6.3.3 渐进多用户有效性第118-119页
   4.6.3.4 计算复杂度分析第119页
  4.6.4 仿真实验与讨论第119-128页
  4.6.5 评述第128页
 4.7 本章小结第128-129页
 本章参考文献第129-133页
第五章 盲自适应多用户检测 RAKE接收机第133-149页
 5.1 引言第133-135页
 5.2 频率选择性衰落信道下的DS-CDMA信号模型第135-136页
  5.2.1 频率选择性衰落信道模型第135-136页
  5.2.2 接收信号的离散模型第136页
 5.3 多径信道下的KALMAN盲自适应多用户检测第136-139页
 5.4 最大比率多径合并第139-140页
 5.5 仿真实验与性能分析第140-146页
 5.6 本章小结第146页
 本章参考文献第146-149页
第六章 自适应空时接收机第149-177页
 6.1 引言第149-151页
 6.2 多天线接收时的空时信号模型第151-153页
 6.3 空时盲自适应多用户检测接收机第153-162页
  6.3.1 空域多径滤波第154-155页
  6.3.2 盲自适应多用户检测第155-158页
   6.3.2.1 多径联合优化第155-157页
   6.3.2.2 多径独立优化第157-158页
  6.3.3 多径最大比率合并第158-159页
  6.3.4 仿真实验与性能分析第159-162页
  6.3.5 讨论与评述第162页
 6.4 盲空时自适应多用户检测接收机第162-172页
  6.4.1 针对单天线单条多径分量的盲自适应多用户检测第163-166页
  6.4.2 空时最大比率自适应合并第166-167页
  6.4.3 仿真实验与性能分析第167-172页
  6.4.4 讨论与评述第172页
 6.5 本章小结第172-173页
 本章参考文献第173-177页
第七章 基于自适应子波神经网络的多用户检测第177-203页
 7.1 引言第177-178页
 7.2 自适应子波神经网络第178-181页
  7.2.1 子波变换、逼近以及分类第178-179页
  7.2.2 自适应子波神经网络第179-181页
 7.3 自适应子波神经网络检测第181-191页
  7.3.1 自适应子波神经网络单用户检测第181-183页
  7.3.2 自适应子波神经网络多用户检测第183-185页
  7.3.3 自适应子波神经网络学习算法和实现考虑第185-186页
  7.3.4 仿真实验与性能分析第186-191页
  7.3.5 评述第191页
 7.4 自适应子波神经网络空时多用户检测第191-198页
  7.4.1 空时匹配滤波与最大比多径合并第191-193页
  7.4.2 空时最佳多用户检测与自适应子波神经网络实现第193-195页
  7.4.3 仿真实验与性能分析第195-198页
  7.4.4 评述第198页
 7.5 本章小结第198-199页
 本章参考文献第199-203页
第八章 递归神经网络盲自适应多用户检测性能分析第203-223页
 8.1 引言第203-204页
 8.2 以码片速率采样的异步传输信号模型第204-205页
 8.3 递归神经网络盲自适应多用户检测第205-207页
  8.3.1 线性规划递归神经网络第205-206页
  8.3.2 盲最小均方误差多用户检测第206-207页
  8.3.3 递归神经网络盲自适应多用户检测第207页
 8.4 性能分析第207-213页
  8.4.1 输出信干噪比第208页
  8.4.2 渐进多用户有效性与抗“远近”效应能力第208-209页
  8.4.3 计算复杂度比较第209-210页
  8.4.4 运算时间比较第210-211页
  8.4.5 失配对性能的影响第211-213页
 8.5 仿真实验第213-220页
 8.6 本章小结第220页
 本章参考文献第220-223页
第九章 总结与展望第223-229页
 9.1 总结第223-225页
 9.2 展望第225-229页
致谢第229-231页
攻读博士学位期间(合作)发表和撰写的学术论文第231-233页
攻读博士学位期间参与的科研项目第233页

 
 
论文编号BS959124,这篇论文共233
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