| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-25页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-11页 |
| ·多用户检测技术综述 | 第11-13页 |
| ·多用户检测技术分类 | 第13-20页 |
| ·与多用户检测有关的问题 | 第20-22页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第22-25页 |
| 第二章 多用户检测算法简介 | 第25-43页 |
| ·概述 | 第25-27页 |
| ·卡尔曼滤波算法简介 | 第27-30页 |
| ·基于卡尔曼滤波的盲多用户检测算法 | 第30-35页 |
| ·盲空时多用户检测算法 | 第35-40页 |
| ·存在问题 | 第40-42页 |
| ·本章小节 | 第42-43页 |
| 第三章 强跟踪滤波器与 U-D 分解在多用户检测中的应用 | 第43-65页 |
| ·概述 | 第43-45页 |
| ·嵌入强跟踪滤波器的多用户检测算法 | 第45-57页 |
| ·U-D 分解算法在多用户检测中的应用 | 第57-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第四章 基于自适应滤波的多用户检测器 | 第65-87页 |
| ·概述 | 第65-66页 |
| ·SAGE和HUSA 的自适应卡尔曼滤波 | 第66-68页 |
| ·改进的SAGE 和HUSA 的自适应卡尔曼滤波 | 第68-69页 |
| ·基于鲁棒卡尔曼滤波的多用户检测算法 | 第69-76页 |
| ·基于自校正滤波的多用户检测算法 | 第76-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第五章 基于子空间分解的多用户检测器 | 第87-109页 |
| ·基于子空间的盲多用户检测算法 | 第87-90页 |
| ·PAST 和PASTD算法 | 第90-96页 |
| ·基于VFF-PASTD的多用户检测算法 | 第96-100页 |
| ·基于滑动窗自适应SVD 算法的多用户检测器 | 第100-107页 |
| ·本章小结 | 第107-109页 |
| 第六章 总结与展望 | 第109-115页 |
| ·全文内容总结 | 第109-113页 |
| ·后续研究工作展望 | 第113-115页 |
| 致谢 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-130页 |
| 研究成果 | 第130页 |