| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·非盲信道估计方法 | 第8页 |
| ·盲信道估计 | 第8-9页 |
| ·半盲信道估计 | 第9-10页 |
| ·研究思路与章节安排 | 第10-12页 |
| ·研究思路 | 第10-11页 |
| ·章节安排 | 第11-12页 |
| 2 无线信道特性及 MIMO-OFDM 系统模型 | 第12-32页 |
| ·无线信道特性 | 第12-18页 |
| ·大尺度衰落 | 第12-14页 |
| ·小尺度衰落 | 第14-18页 |
| ·无线 MIMO 信道模型 | 第18页 |
| ·OFDM 系统基本原理 | 第18-23页 |
| ·OFDM 系统模型 | 第18-21页 |
| ·OFDM 调制解调的实现 | 第21页 |
| ·保护间隔与循环前缀 | 第21-23页 |
| ·MIMO 系统基本原理 | 第23-26页 |
| ·MIMO 系统模型及信道容量 | 第23页 |
| ·空时编码译码方案 | 第23-26页 |
| ·MIMO-OFDM 系统模型 | 第26-31页 |
| ·噪声模型 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 MIMO-OFDM 系统的信道估计算法研究 | 第32-44页 |
| ·非盲信道估计经典算法研究 | 第32-38页 |
| ·基于导频的非盲信道估计方法 | 第32-34页 |
| ·基于训练序列的典型非盲信道估计算法介绍 | 第34-36页 |
| ·基于训练序列的非盲信道估计算法可识别性充要条件 | 第36-38页 |
| ·基于子空间的盲（半盲）信道估计算法研究 | 第38-40页 |
| ·基于 Whitening-Rotation 矩阵分解的半盲信道估计算法研究 | 第40-42页 |
| ·参考文献算法的系统模型 | 第40页 |
| ·基于 Whitening-Rotation 矩阵分解的信道估计算法的提出 | 第40-42页 |
| ·信道估计算法性能评价方法 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于子空间的 MIMO-OFDM 系统半盲信道估计算法改进 | 第44-55页 |
| ·系统模型及可持续激励（POE）条件 | 第44页 |
| ·子空间半盲信道估计算法的改进 | 第44-48页 |
| ·子空间半盲信道估计算法及其改进 | 第44-47页 |
| ·模糊矩阵的求解 | 第47-48页 |
| ·算法性能分析 | 第48-54页 |
| ·系统参数设置 | 第48-49页 |
| ·仿真所需的最小符号块数的确定 | 第49-50页 |
| ·算法复杂度比较 | 第50-51页 |
| ·仿真结果分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 基于 Whitening-Rotation 矩阵分解的半盲信道估计算法改进 | 第55-62页 |
| ·本文算法的系统模型 | 第55页 |
| ·基于 WR 矩阵分解的 MIMO-OFDM 系统半盲信道估计改进算法 | 第55-59页 |
| ·改进思路 | 第55-56页 |
| ·基于 WR 矩阵分解的 MIMO-OFDM 系统半盲信道估计算法 | 第56-59页 |
| ·算法性能及复杂度分析 | 第59-61页 |
| ·系统参数设置 | 第59-60页 |
| ·仿真结果及性能分析 | 第60-61页 |
| ·信道估计仿真界面 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录 | 第68页 |
| 附录一 MIMO-OFDM 系统信道估计演示界面 | 第68页 |
| 附录二 攻读学位期间所发表的论文 | 第68页 |
