| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 缩略语 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-17页 |
| 1.1.1 传统的MIMO技术 | 第13-14页 |
| 1.1.2 大规模MIMO技术 | 第14-17页 |
| 1.2 研究现状与发展动态分析 | 第17-19页 |
| 1.3 论文研究内容及计划安排 | 第19-20页 |
| 第2章 MIMO系统中的信号检测技术 | 第20-40页 |
| 2.1 引言 | 第20-21页 |
| 2.2 最大似然检测算法 | 第21-23页 |
| 2.2.1 ML算法介绍 | 第21-22页 |
| 2.2.2 ML检测算法性能分析 | 第22-23页 |
| 2.3 线性检测算法 | 第23-30页 |
| 2.3.1 MF检测算法 | 第24页 |
| 2.3.2 ZF检测算法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 MMSE检测算法 | 第25-26页 |
| 2.3.4 性能分析 | 第26-28页 |
| 2.3.5 仿真性能分析 | 第28-30页 |
| 2.4 SIC检测算法 | 第30-33页 |
| 2.4.1 SIC算法介绍 | 第30-32页 |
| 2.4.2 SIC算法仿真 | 第32-33页 |
| 2.5 格基规约辅助检测算法 | 第33-37页 |
| 2.5.1 LR辅助检测算法介绍 | 第34页 |
| 2.5.2 SA | 第34-36页 |
| 2.5.3 LR辅助算法仿真 | 第36-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-40页 |
| 第3章 基于SSOR迭代的低复杂度线性检测算法研究 | 第40-58页 |
| 3.1 引言 | 第40-41页 |
| 3.2 信道硬化现象 | 第41页 |
| 3.3 基于近似矩阵求逆的线性检测算法 | 第41-49页 |
| 3.3.1 Neumann级数展开近似矩阵求逆算法 | 第41-45页 |
| 3.3.2 Newton迭代近似矩阵求逆算法 | 第45-46页 |
| 3.3.3 基于SSOR迭代的线性检测算法 | 第46-49页 |
| 3.4 复杂度分析 | 第49-53页 |
| 3.4.1 传统MMSE线性检测算法复杂度分析 | 第49-50页 |
| 3.4.2 基于Neumann级数展开的MMSE检测算法计算复杂度分析 | 第50-51页 |
| 3.4.3 基于Newton迭代的MMSE检测算法计算复杂度 | 第51-52页 |
| 3.4.4 基于SSOR迭代的MMSE检测算法计算复杂度分析 | 第52-53页 |
| 3.5 算法仿真与结果分析 | 第53-56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 第4章 大规模MIMO系统中消息传递检测算法研究 | 第58-70页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 图模型 | 第58-61页 |
| 4.2.1 贝叶斯置信网络图模型 | 第58-59页 |
| 4.2.2 马尔科夫随机域图模型 | 第59-60页 |
| 4.2.3 因子图模型 | 第60-61页 |
| 4.3 基于因子图的消息传递检测算法 | 第61-66页 |
| 4.3.1 置信度传播算法 | 第61-62页 |
| 4.3.2 大规模MIMO中基于因子图的BP检测算法 | 第62-64页 |
| 4.3.3 提高BP-FAG算法收敛速度 | 第64-65页 |
| 4.3.4 4QAM调制在BP-FAG检测算法中的应用 | 第65-66页 |
| 4.3.5 BP-FAG检测算法复杂度分析 | 第66页 |
| 4.4 算法仿真与结果分析 | 第66-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 总结和展望 | 第70-72页 |
| 5.1 论文工作与总结 | 第70页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第78页 |
| 1 学术论文 | 第78页 |
| 2 专利 | 第78页 |
| 3 参与的科研项目 | 第78页 |
