| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 缩略词表 | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第16-17页 |
| 1.2 MIMO检测算法研究现状和发展趋势 | 第17-19页 |
| 1.3 MCMC算法及其在MIMO检测中的应用 | 第19-20页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第20-21页 |
| 第二章 MIMO系统检测算法 | 第21-41页 |
| 2.1 常规MIMO检测 | 第21-32页 |
| 2.1.1 软输入软输出系统模型 | 第21-22页 |
| 2.1.2 最大似然检测 | 第22-23页 |
| 2.1.3 MMSE-PIC检测 | 第23-26页 |
| 2.1.4 单树搜索算法 | 第26-29页 |
| 2.1.5 性能和复杂度分析 | 第29-32页 |
| 2.2 大规模MIMO检测 | 第32-40页 |
| 2.2.1 大规模MIMO信道特性 | 第32-35页 |
| 2.2.2 基于截短Neumann级数展开的MMSE检测算法 | 第35-37页 |
| 2.2.3 有偏MMSE检测算法 | 第37-38页 |
| 2.2.4 性能和复杂度分析 | 第38-40页 |
| 2.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 MCMC算法在MIMO检测中的应用 | 第41-61页 |
| 3.1 MCMC算法基本原理 | 第41-44页 |
| 3.1.1 蒙特卡洛积分 | 第41-43页 |
| 3.1.2 马尔科夫链 | 第43-44页 |
| 3.2 常用的MCMC方法 | 第44-52页 |
| 3.2.1 Metropolis算法 | 第44-46页 |
| 3.2.2 Metropolis-Hastings算法 | 第46-48页 |
| 3.2.3 Simulated Annealing算法 | 第48-49页 |
| 3.2.4 Gibbs采样算法 | 第49-52页 |
| 3.3 MCMC算法在MIMO检测中的应用 | 第52-60页 |
| 3.3.1 逐比特MCMC检测算法（Bit-wised MCMC） | 第52-56页 |
| 3.3.2 逐符号MCMC检测算法（Symbol-wised MCMC） | 第56-58页 |
| 3.3.3 传统MCMC算法性能和复杂度分析 | 第58-60页 |
| 3.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 低复杂度MCMC-MIMO检测增强算法 | 第61-87页 |
| 4.1 复杂度降低技术 | 第61-65页 |
| 4.1.1 Max-Log更新技术 | 第61-62页 |
| 4.1.2 去欧式距离计算技术 | 第62-65页 |
| 4.2 性能增强技术 | 第65-78页 |
| 4.2.1 ZF/MMSE初始化技术 | 第65-67页 |
| 4.2.2 温度系数控制技术 | 第67-69页 |
| 4.2.3 抖动技术 | 第69-72页 |
| 4.2.4 K-best更新技术 | 第72-76页 |
| 4.2.5 其他相关重要技术 | 第76-78页 |
| 4.3 性能和复杂度分析 | 第78-86页 |
| 4.3.1 常规MIMO性能和复杂度分析 | 第78-83页 |
| 4.3.2 大规模MIMO性能和复杂度分析 | 第83-86页 |
| 4.4 本章小结 | 第86-87页 |
| 第五章 基于概率计算的MCMC-MIMO检测算法 | 第87-100页 |
| 5.1 概率计算简介 | 第87-90页 |
| 5.1.1 概率计算发展前景 | 第87-88页 |
| 5.1.2 概率计算的基本单元 | 第88-90页 |
| 5.2 基于概率计算的MCMC检测器 | 第90-99页 |
| 5.2.1 高性能概率计算单元 | 第90-95页 |
| 5.2.2 基于概率计算的MCMC-MIMO检测器设计 | 第95-96页 |
| 5.2.3 性能和复杂度分析 | 第96-99页 |
| 5.3 本章小结 | 第99-100页 |
| 第六章 全文总结 | 第100-102页 |
| 6.1 论文总结 | 第100-101页 |
| 6.2 下一步的研究工作 | 第101-102页 |
| 致谢 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-109页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第109-110页 |
| 个人简介 | 第110-111页 |
| 附件 | 第111-113页 |
