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认知频谱共享网络中多用户的干扰对齐算法研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 选题背景与意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 干扰对齐的发展与研究现状第11-12页
        1.2.2 干扰对齐技术在认知频谱共享网络中研究现状第12-14页
    1.3 论文主要内容及章节安排第14-16页
第2章 认知频谱共享与干扰对齐理论基础第16-33页
    2.1 认知频谱共享第16-19页
        2.1.1 动态频谱分配第17页
        2.1.2 分级频谱共享第17-18页
        2.1.3 免许可开放接入第18-19页
        2.1.4 频谱租赁第19页
    2.2 MIMO系统第19-24页
        2.2.1 MIMO技术原理第20-22页
        2.2.2 单用户MIMO系统第22-23页
        2.2.3 多用户MIMO系统第23页
        2.2.4 多小区MIMO系统第23-24页
    2.3 干扰对齐技术第24-32页
        2.3.1 自由度的概念及分析第24-26页
        2.3.2 干扰对齐的实现方式第26-29页
        2.3.3 经典干扰对齐算法第29-32页
    2.4 本章小结第32-33页
第3章 多用户认知网络中基于Grassmann流形的梯度IA算法第33-45页
    3.1 引言第33-34页
    3.2 系统模型与等效处理第34-36页
    3.3 改进的干扰对齐算法第36-41页
    3.4 仿真与性能分析第41-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第4章 异构认知无线网络下行链路干扰对齐算法第45-61页
    4.1 引言第45-47页
    4.2 网络模型第47-49页
    4.3 宏小区设计方案第49-50页
    4.4 认知小区设计方案第50-55页
        4.4.1 接收滤波向量设计第51-54页
        4.4.2 预编码矩阵设计第54-55页
    4.5 仿真与性能分析第55-60页
    4.6 本章小结第60-61页
第5章 总结与展望第61-63页
    5.1 本文主要内容第61-62页
    5.2 未来工作展望第62-63页
参考文献第63-71页
致谢第71-72页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第72页

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