| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| §1．1 研究背景及意义 | 第12-19页 |
| §1．2 本文的主要内容 | 第19-20页 |
| 参考文献 | 第20-26页 |
| 第二章 贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗方法 | 第26-46页 |
| §2．1 引言 | 第26-27页 |
| §2．2 贝叶斯信号处理 | 第27-29页 |
| §2．2．1 最优信号检测准则 | 第27-28页 |
| §2．2．2 贝叶斯信号处理的框架 | 第28-29页 |
| §2．3 马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法 | 第29-38页 |
| §2．3．1 马尔可夫链 | 第31-33页 |
| §2．3．2 Metroplis-Hastings算法 | 第33-36页 |
| §2．3．3 Gibbs采样 | 第36-38页 |
| §2．4 MCMC方法的收敛性分析 | 第38-42页 |
| §2．4．1 有限离散状态的马尔可夫链收敛速度的定量分析 | 第38-39页 |
| §2．4．2 Gibbs采样的收敛速度 | 第39-40页 |
| §2．4．3 系统模糊对收敛速度的影响 | 第40-41页 |
| §2．4．4 MCMC算法收敛状态的判别 | 第41-42页 |
| §2．5 本章小结 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 第三章 基于MCMC的全盲OFDM接收机 | 第46-64页 |
| §3．1 引言 | 第46-47页 |
| §3．2 OFDM系统的模型 | 第47-48页 |
| §3．3 基于MCMC的OFDM信号检测方法 | 第48-55页 |
| §3．3．1 问题的描述 | 第48-49页 |
| §3．3．2 先验分布 | 第49-50页 |
| §3．3．3 提高算法的收敛速度 | 第50-51页 |
| §3．3．4 基于MCMC方法的贝叶斯检测 | 第51-52页 |
| §3．3．5 Turobo检测 | 第52-55页 |
| §3．4 仿真实验 | 第55-56页 |
| §3．5 本章小结 | 第56-57页 |
| 附录 3．1 | 第57-59页 |
| 附录 3．2 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 第四章 结合Gibbs采样和群盲解相关的非线性多用户检测 | 第64-80页 |
| §4．1 引言 | 第64-65页 |
| §4．2 信号模型 | 第65-67页 |
| §4．3 群盲解相关多用户检测 | 第67-70页 |
| §4．4 基于Gibbs采样的非线性多用户检测 | 第70-74页 |
| §4．5 仿真实验 | 第74-76页 |
| §4．6 本章小结 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 第五章 有频偏的OFDM信号的抗干扰迭代式接收机 | 第80-98页 |
| §5．1 引言 | 第80-82页 |
| §5．2 信号模型 | 第82-85页 |
| §5．3 基于波束形成的迭代式OFDM接收机 | 第85-90页 |
| §5．3．1 基于波束形成的干扰抑制 | 第85-87页 |
| §5．3．2 频偏、信道的估计 | 第87-88页 |
| §5．3．3 提高波束形成的收敛速度 | 第88-90页 |
| §5．4 仿真实验 | 第90-93页 |
| §5．5 本章小结 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-98页 |
| 第六章 基于自适应干扰抑制的智能天线校正方法 | 第98-112页 |
| §6．1 引言 | 第98-100页 |
| §6．2 一种盲校正方法的原理分析 | 第100-102页 |
| §6．3 基于干扰抑制的通道失配校正方法 | 第102-104页 |
| §6．4 仿真实验 | 第104-108页 |
| §6．5 本章小结 | 第108页 |
| 参考文献 | 第108-112页 |
| 第七章 总结和展望 | 第112-114页 |
| §7．1 总结 | 第112-113页 |
| §7．2展望 | 第113-114页 |
| 致谢 | 第114-116页 |
| 博士学习阶段(合作)撰写与发表的学术论文 | 第116页 |
