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多天线移动通信系统预编码及其相关技术的研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-14页
符号说明第14-15页
英文縮略语第15-19页
第1章 绪论第19-28页
   ·研究背景第19-21页
   ·预编码技术背景和研究现状第21-23页
   ·现有通信系统中的预编码技术第23页
   ·论文的结构和主要内容第23-25页
   ·论文的主要贡献第25页
   ·本章参考文献第25-28页
第2章 多天线预编码关键技术第28-57页
   ·引言第28页
   ·多天线信道模型第28-31页
     ·多天线理想信道模型第29-31页
     ·多天线非理想信道模型第31页
   ·移动通信性能分析:误码率、中断概率和遍历容量第31-34页
     ·误码率第31-33页
     ·中断概率第33页
     ·遍历容量第33-34页
   ·多天线相关技术第34-41页
     ·MIMO检测技术第34-35页
     ·MIMO预编码技术第35-41页
       ·预编码分类第35-38页
       ·预编码与检测算法的联合优化第38-41页
       ·广义预编码第41页
       ·预编码在中继通信以及认知无线网络中的应用第41页
   ·协作中继技术概述第41-46页
     ·中继技术的背景第41-42页
     ·常用的中继协议第42-45页
       ·放大转发协作(AF)第43页
       ·译码转发协作(DF)第43-44页
       ·编码协作(CC)第44-45页
     ·中继的分类第45-46页
       ·单中继与多中继模型第45页
       ·单跳与多跳中继模型第45-46页
   ·认知无线网络第46-51页
     ·认知无线电背景第46-47页
     ·认知无线电定义第47-48页
     ·认知无线网络的关键问题第48-50页
       ·频谱感知第48-49页
       ·频谱决策第49页
       ·频谱共享第49页
       ·频谱迁移第49-50页
     ·认知无线电技术的国内外研究现状第50-51页
   ·本章小结第51页
   ·本章参考文献第51-57页
第3章 理想信道状态下中继预编码技术研究第57-86页
   ·引言第57-58页
   ·源节点与目的节点之间没有直达路径下的预编码技术第58-73页
     ·中继预编码矩阵的闭式解1第60-68页
       ·算法描述第60-63页
       ·算法复杂度分析第63-65页
       ·闭式解1的性能与分析第65-68页
     ·功率受限情况下预编码算法的闭式解2第68-73页
       ·算法描述第68-71页
       ·闭式解2的性能与分析第71-73页
   ·带有直达路径的中继系统在功率受限情况下的预编码算法第73-83页
     ·带有直达路径的中继系统预编码算法1第74-77页
     ·带有直达路径的中继系统预编码算法2第77-79页
     ·算法比较与分析第79-80页
       ·算法收敛性讨论第79页
       ·两种算法的对比分析第79页
       ·两节点联合联合优化的算法描述第79-80页
     ·有直达路径下的协作中继的性能分析第80-83页
   ·本章小结第83页
   ·本章参考文献第83-86页
第4章 非理想信道状态下的中继预编码技术研究第86-109页
   ·引言第86-87页
   ·中继系统非理想信道建模方法第87页
   ·无直达路径下的单中继鲁棒预编码第87-96页
     ·模型描述第87-91页
     ·算法收敛性分析第91-92页
     ·一个特例F=I_(Ns)第92页
     ·算法复杂度分析第92-93页
     ·仿真结果与分析第93-96页
   ·带有直达路径的鲁棒中继预编码技术第96-107页
     ·模型描述第96-97页
     ·Q=I,W=W(F)的中继预编码设计第97-103页
       ·算法描述第97-101页
       ·仿真结果与分析第101-103页
     ·F=I,W=W(Q)的中继预编码设计第103-107页
       ·算法描述第103-105页
       ·仿真结果与分析第105-107页
   ·本章小结第107页
   ·本章参考文献第107-109页
第5章 认知无线网络中预编码相关技术研究第109-132页
   ·引言第109-110页
   ·认知预编码技术第110-122页
     ·问题提出第110-112页
     ·下行功率控制与波束赋形自适应联合优化算法第112-118页
     ·上行功率控制与均衡自适应联合优化算法第118页
     ·仿真结果分析第118-122页
   ·认知网络鲁棒预编码技术第122-128页
     ·系统模型与问题提出第122-127页
     ·仿真结果与分析第127-128页
   ·本章小结第128-129页
   ·本章参考文献第129-132页
第6章 总结与展望第132-135页
   ·论文总结第132-133页
   ·论文展望第133-134页
   ·本章参考文献第134-135页
附录A 命题4-2的证明第135-137页
致谢第137-138页
攻读博士学位期间完成的论文及参与的科研项目第138-139页

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