| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 概述 | 第8-22页 |
| 1.1 引言 | 第8-10页 |
| 1.2 MIMO技术简介 | 第10-11页 |
| 1.2.1 MIMO技术概述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 MIMO信号模型 | 第11页 |
| 1.3 OFDM技术及其研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 OFDM技术概述 | 第11-12页 |
| 1.3.2 OFDM的系统实现 | 第12-13页 |
| 1.4 信道模型 | 第13-17页 |
| 1.4.1 无线信道的基本特性 | 第13-14页 |
| 1.4.2 统计信道模型 | 第14-16页 |
| 1.4.3 MIMO信道模型 | 第16-17页 |
| 1.5 信道的相关性 | 第17-19页 |
| 1.6 信道预测 | 第19-22页 |
| 1.6.1 AR模型 | 第19页 |
| 1.6.2 SOS模型 | 第19-20页 |
| 1.6.3 AR和SOS模型的比较 | 第20页 |
| 1.6.4 自适应信道预测 | 第20-22页 |
| 第二章 一种MIMO-OFDM相关信道的去耦合预测方法 | 第22-34页 |
| 2.1 OFDM系统和信道模型 | 第22-23页 |
| 2.2 频域信道预测算法 | 第23-26页 |
| 2.2.1 极端例子 | 第24-25页 |
| 2.2.2 去耦合预测器 | 第25-26页 |
| 2.3 性能分析和仿真结果 | 第26-33页 |
| 2.3.1 仿真场景 | 第26-27页 |
| 2.3.2 信道模型仿真验证 | 第27-29页 |
| 2.3.3 仿真结果和性能分析 | 第29-32页 |
| 2.3.4 计算复杂度分析 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 利用空时相关性的MIMO-OFDM的信道预测方法 | 第34-51页 |
| 3.1 导频分布和最小二乘法估计 | 第34页 |
| 3.2 空时信道预测框架 | 第34-36页 |
| 3.3 预测算法 | 第36-40页 |
| 3.3.1 极端预测器 | 第37-38页 |
| 3.3.2 FSS(Forward-stepwise subset)预测器 | 第38-39页 |
| 3.3.3 RCFSS预测器(Reduced-complexity FSS predictor) | 第39-40页 |
| 3.4 自适应方法 | 第40-42页 |
| 3.5 FSS和RCFSS方法的拓展 | 第42-43页 |
| 3.6 性能分析和仿真 | 第43-48页 |
| 3.6.1 不同相关场景的预测性能 | 第44-46页 |
| 3.6.2 不同多普勒频率的性能 | 第46-47页 |
| 3.6.3 不同天线场景的性能差异 | 第47页 |
| 3.6.4 自适应方法的预测性能 | 第47-48页 |
| 3.7 算法复杂度分析 | 第48-49页 |
| 3.8 本章小结 | 第49-51页 |
| 3.8.1 本章预测方法小结 | 第49-50页 |
| 3.8.2 时域方法和频域方法的对比总结 | 第50-51页 |
| 第四章 信道预测算法的应用——预编码 | 第51-56页 |
| 4.1 基于预测和预编码的MU-MIMO-OFDM系统模型 | 第51页 |
| 4.2 基于预测的预编码算法 | 第51-53页 |
| 4.2.1 ZF预编码方法 | 第52页 |
| 4.2.2 MMSE预编码方法 | 第52页 |
| 4.2.3 BD预编码方法 | 第52-53页 |
| 4.3 性能分析和仿真结果 | 第53-55页 |
| 4.3.1 仿真场景 | 第53-54页 |
| 4.3.2 仿真结果和性能分析 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小节 | 第55-56页 |
| 第五章 总结 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 硕士期间撰写文献 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
