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RMLN无线信道模型及其在人体物联网中的应用

摘要第3-4页
Abstract第4页
缩略语说明第9-10页
符号说明第10-11页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究目的与意义第11-12页
    1.2 研究现状分析第12-15页
        1.2.1 无线信道模型研究现状分析第12-14页
        1.2.2 人体物联网信道模型及统计特性研究现状分析第14页
        1.2.3 无线信道模型参数估计研究现状分析第14-15页
    1.3 本文主要工作第15-16页
    1.4 论文结构和内容安排第16-17页
第二章 无线信道的传播研究第17-33页
    2.1 摘要第17页
    2.2 无线信道的特性第17-19页
        2.2.1 无线信道的传播特性第17-18页
        2.2.2 无线信道的传播模型分类第18页
        2.2.3 无线信道的研究方法第18-19页
    2.3 无线信道的统计特性概述第19-20页
    2.4 无线信道的参数估计研究第20-22页
        2.4.1 极大似然参数估计(ML)第20页
        2.4.2 矩估计法(MOM)第20-21页
        2.4.3 对数-矩估计法第21-22页
    2.5 RMLN信道模型研究第22-32页
        2.5.1 小尺度衰落模型第22-26页
        2.5.2 阴影衰落模型第26-29页
        2.5.3 R~ML~N复合衰落模型第29-32页
    2.6 本章小结第32-33页
第三章 RMLN信道模型的统计特性第33-59页
    3.1 摘要第33页
    3.2 RMLN信道模型的统计特性推导第33-42页
        3.2.1 Rician模型的统计特性第33-35页
        3.2.2 Lognormal模型的统计特性第35-36页
        3.2.3 R~M模型的统计特性导出第36-39页
        3.2.4 L~N模型的统计特性导出第39-40页
        3.2.5 R~ML~N模型的统计特性导出第40-42页
    3.3 RMLN信道模型的统计特性的理论与仿真比较第42-58页
        3.3.1 Rician分布的仿真与理论比较第42-45页
        3.3.2 Lognormal分布的仿真与理论比较第45-48页
        3.3.3 R~M分布的仿真模型设计与理论计算的比较第48-51页
        3.3.4 L~N分布的仿真模型设计与理论计算的比较第51-53页
        3.3.5 R~ML~N分布的仿真模型设计与理论计算的比较第53-58页
    3.4 本章小结第58-59页
第四章 RMLN信道模型的参数估计第59-70页
    4.1 摘要第59页
    4.2 RMLN信道模型的参数估计推导第59-69页
        4.2.1 Rician模型的参数估计第59-61页
        4.2.2 Lognormal模型的参数估计第61-63页
        4.2.3 R~M模型的参数估计第63-66页
        4.2.4 L~N模型的参数估计第66-68页
        4.2.5 R~ML~N模型的参数估计第68-69页
    4.3 本章小结第69-70页
第五章 基于实测数据的RMLN信道模型在人体物联网中的运用第70-101页
    5.1 摘要第70页
    5.2 无线信道数据的测量第70-74页
        5.2.1 无线信道数据的测量方法第70页
        5.2.2 测量设备第70-71页
        5.2.3 测量过程第71-74页
    5.3 测量数据的处理第74-77页
        5.3.1 衰落型号的分离第74-75页
        5.3.2 人体物联网分离出的实测数据参数计算第75-77页
    5.4 基于人体物联网实测数据的RMLN分布的特性与理论仿真比较第77-100页
        5.4.1 仿真流程第77-79页
        5.4.2 仿真结果第79-100页
    5.5 本章小结第100-101页
第六章 总结与展望第101-103页
    6.1 全文总结第101页
    6.2 本论文存在问题以及后续研究工作第101-103页
附录第103-162页
参考文献第162-165页
致谢第165-166页
攻读硕士学位期间完成的科研成果第166页

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