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稀疏编码多址的多用户盲检测算法及其并行化处理研究

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 课题的背景与意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-14页
    1.3 主要贡献及章节安排第14-17页
第二章 基于竞争的上行免许可稀疏编码多址技术第17-28页
    2.1 引言第17页
    2.2 上行免许可SCMA研究背景与研究动机第17-20页
        2.2.1 现有LTE技术的局限性第17-18页
        2.2.2 基于竞争接入的上行数据传输第18-20页
    2.3 上行免许可SCMA原理与传输机制第20-23页
        2.3.1 上行SCMA系统模型第20-21页
        2.3.2 上行免许可SCMA的PHY和MAC层机制设计第21-23页
    2.4 上行免许可SCMA接收端结构设计与功能模块模型第23-27页
        2.4.1 上行免许可SCMA接收端结构设计第23-25页
        2.4.2 激活用户盲检测问题模型第25页
        2.4.3 基于JMPA的联合数据译码第25-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第三章 基于稀疏贝叶斯学习的激活用户盲检测方法第28-48页
    3.1 引言第28-29页
    3.2 SBL的原理与推导介绍第29-32页
    3.3 基于SBL的激活用户盲检测模型构建第32-36页
        3.3.1 上行免许可传输的物理资源配置与接入传输机制第32-34页
        3.3.2 基于SBL的激活用户盲检测数学模型构建第34-36页
    3.4 基于SBL的激活用户盲检测算法设计第36-41页
        3.4.1 SBL激活用户盲检测算法设计及其复杂度分析第36-38页
        3.4.2 SBL激活用户盲检测算法的最优解分析第38-41页
    3.5 性能仿真与结果分析第41-46页
    3.6 本章小结第46-48页
第四章 基于图形处理单元的消息传递算法并行化处理第48-67页
    4.1 引言第48-49页
    4.2 MAX-LOGMPA译码器模型结构与算法原理第49-53页
    4.3 基于GPGPU的MAX-LOGMPA并行化处理方案第53-59页
        4.3.1 Max-logMPA消息更新与概率计算的并行特性第53-54页
        4.3.2 CUDA并行编程与GPU工作原理简介第54-56页
        4.3.3 Max-logMPA并行化处理方案设计第56-59页
    4.4 并行化处理方案功能仿真与性能分析第59-65页
    4.5 本章小结第65-67页
第五章 全文总结第67-69页
    5.1 本文内容总结第67页
    5.2 未来研究方向第67-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-74页
个人简历第74-75页
攻读硕士学位期间取得的成果第75-76页
学位论文答辩后勘误修订说明表第76页

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