| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-22页 |
| 1.2.1 MIMO技术研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.2 MIMO系统信号检测算法研究现状 | 第17-22页 |
| 1.3 本文的主要内容及结构安排 | 第22-26页 |
| 第2章 MIMO系统及信号检测算法 | 第26-52页 |
| 2.1 MIMO系统 | 第26-40页 |
| 2.1.1 无线通信信道 | 第26-32页 |
| 2.1.2 MIMO信道模型 | 第32-37页 |
| 2.1.3 MIMO信道容量 | 第37-40页 |
| 2.2 MIMO系统的信号检测算法 | 第40-50页 |
| 2.2.1 线性检测算法 | 第41-43页 |
| 2.2.2 非线性检测算法 | 第43-50页 |
| 2.3 本章小结 | 第50-52页 |
| 第3章 基于ML的串行干扰消除检测算法 | 第52-74页 |
| 3.1 串行干扰消除检测算法 | 第52-59页 |
| 3.1.1 V-BLAST检测算法 | 第52-54页 |
| 3.1.2 基于QR分解的串行干扰消除检测算法 | 第54-59页 |
| 3.2 基于ML的单序列串行干扰消除检测算法 | 第59-66页 |
| 3.2.1 单层ML的单序列串行干扰消除检测 | 第60-61页 |
| 3.2.2 仿真实验及结果分析 | 第61-62页 |
| 3.2.3 多层ML的单序列串行干扰消除检测 | 第62-64页 |
| 3.2.4 仿真实验及结果分析 | 第64-66页 |
| 3.3 基于多层ML的多序列串行干扰消除检测算法 | 第66-72页 |
| 3.3.1 算法描述 | 第66-67页 |
| 3.3.2 计算复杂度分析 | 第67-68页 |
| 3.3.3 仿真实验及结果分析 | 第68-72页 |
| 3.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 第4章 基于树搜索模型的检测算法 | 第74-102页 |
| 4.1 树搜索模型 | 第74-81页 |
| 4.1.1 数学模型 | 第74-77页 |
| 4.1.2 树搜索方法 | 第77-81页 |
| 4.2 深度优先的QRD-M检测算法 | 第81-89页 |
| 4.2.1 基于单层ML的深度优先QRD-M算法 | 第81-83页 |
| 4.2.2 基于多层ML的深度优先QRD-M算法 | 第83-85页 |
| 4.2.3 计算复杂度分析 | 第85-87页 |
| 4.2.4 仿真实验及结果分析 | 第87-89页 |
| 4.3 并行QRD-M检测算法 | 第89-95页 |
| 4.3.1 基于单层ML的并行QRD-M检测模型 | 第89-90页 |
| 4.3.2 计算复杂度分析 | 第90-91页 |
| 4.3.3 仿真实验及结果分析 | 第91-92页 |
| 4.3.4 基于多层ML的部分序列并行检测算法 | 第92-93页 |
| 4.3.5 计算复杂度分析 | 第93-94页 |
| 4.3.6 仿真实验及结果分析 | 第94-95页 |
| 4.4 分组QRD-M检测算法 | 第95-100页 |
| 4.4.1 算法描述 | 第95-96页 |
| 4.4.2 计算复杂度分析 | 第96-98页 |
| 4.4.3 仿真实验及结果分析 | 第98-100页 |
| 4.5 本章小结 | 第100-102页 |
| 第5章 基于SNR最大化准则排序的CHASE检测算法 | 第102-112页 |
| 5.1 排序方法 | 第102-105页 |
| 5.1.1 最优的排序 | 第102-103页 |
| 5.1.2 次优的排序 | 第103-105页 |
| 5.2 基于SNR最大化准则排序的Chase检测算法 | 第105-111页 |
| 5.2.1 基于SNR最大化准则的排序方法 | 第105-108页 |
| 5.2.2 基于SNR最大化准则排序的Chase检测算法 | 第108-109页 |
| 5.2.3 仿真实验及结果分析 | 第109-111页 |
| 5.3 本章小结 | 第111-112页 |
| 第6章 结论 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-124页 |
| 致谢 | 第124-126页 |
| 攻读博士期间发表的论文 | 第126-128页 |
| 个人简历、科研项目和学术活动 | 第128页 |
