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基于多维矩阵的移动通信信号检测及参数估计技术研究

摘要第4-7页
ABSTRACT第7-9页
目录第11-13页
图表目录第13-14页
符号说明第14-16页
第一章 绪论第16-30页
    1.1 研究背景及意义第16-19页
    1.2 关键技术第19-20页
        1.2.1 模型的构造第19页
        1.2.2 求解算法第19-20页
    1.3 研究现状第20-24页
        1.3.1 不同多维矩阵模型的研究第21-23页
        1.3.2 低秩分解条件的研究第23-24页
        1.3.3 算法的研究第24页
    1.4 需要解决的关键问题第24-26页
        1.4.1 模型的构造第24-25页
        1.4.2 算法的改进第25页
        1.4.3 模型的应用第25-26页
    1.5 论文的主要内容及创新第26-28页
    1.6 论文结构安排第28-30页
第二章 多维矩阵基础理论第30-43页
    2.1 多维矩阵相关概念第30-33页
    2.2 多维矩阵模型的常见形式及分解唯一性第33-42页
        2.2.1 矩阵分解的相关概念第33-35页
        2.2.2 PARAFAC模型及分解唯一性第35-39页
        2.2.3 PARALIND模型及分解唯一性第39-40页
        2.2.4 N维矩阵模型及其分解唯一性定理第40-42页
    2.3 本章小结第42-43页
第三章 Alamouti协作系统盲信号检测方法第43-55页
    3.1 引言第43-44页
    3.2 AAF-MH系统下的PARAFAC盲信号检测方法第44-52页
        3.2.1 AAF-MH系统模型第44-45页
        3.2.2 基于PARAFAC的盲信号检测方法第45-49页
        3.2.3 仿真结果及分析第49-52页
    3.3 双用户Alamouti协作系统的PARAFAC建模第52-54页
        3.3.1 双用户Alamouti协作系统模型第52-53页
        3.3.2 PARAFAC建模第53-54页
    3.4 本章小结第54-55页
第四章 存在共信道干扰或有色噪声的协作系统信号检测方法第55-76页
    4.1 引言第55-56页
    4.2 存在共信道干扰的分布式协作系统PARAFAC半盲信号检测方法第56-68页
        4.2.1 多用户协作系统模型第56-58页
        4.2.2 基于PARAFAC的半盲信号检测方法第58-63页
        4.2.3 仿真结果与分析第63-68页
    4.3 存在有色噪声的分簇式协作系统改进型PARAFAC盲信号检测方法第68-75页
        4.3.1 分簇式协作系统PARAFAC盲信号检测方法第68-70页
        4.3.2 改进型的PARAFAC盲信号检测方法第70-72页
        4.3.3 仿真结果与分析第72-75页
    4.4 本章小结第75-76页
第五章 多用户MIMO预编码系统信号检测方法第76-86页
    5.1 引言第76页
    5.2 多用户MIMO预编码系统PARAFAC信号检测方法第76-85页
        5.2.1 多用户MIMO预编码系统模型第76-78页
        5.2.2 基于PARAFAC的盲信号检测方法第78-83页
        5.2.3 仿真结果与分析第83-85页
    5.3 本章小结第85-86页
第六章 OFDMA上行系统PARALND盲信号检测方法第86-97页
    6.1 引言第86页
    6.2 OFDM及OFDMA系统第86-87页
    6.3 SIMO-OFDM接收信号的三维矩阵建模第87-89页
    6.4 基于PARALIND模型的OFDMA上行链路盲信号检测方法第89-96页
        6.4.1 系统模型第89-90页
        6.4.2 基于PARALIND模型的盲信号检测方法第90-94页
        6.4.3 仿真结果与分析第94-96页
    6.5 本章小结第96-97页
第七章 总结与展望第97-99页
参考文献第99-107页
缩略语第107-109页
致谢第109-110页
攻读博士期间发表的学术论文第110-111页

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