| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| 1．1 多用户检测技术的意义及发展 | 第14-19页 |
| 1．1．1 多用户检测技术的意义 | 第14-16页 |
| 1．1．2 多用户检测技术的发展 | 第16-19页 |
| 1．2 盲多用户检测技术的意义及研究现状 | 第19-22页 |
| 1．2．1 盲多用户检测技术的意义 | 第19-20页 |
| 1．2．2 盲多用户检测技术的研究现状 | 第20-22页 |
| 1．3 本文的结构安排 | 第22-24页 |
| 第二章 盲多用户检测技术的基本理论 | 第24-37页 |
| 2．1 盲多用户检测的概念 | 第24-25页 |
| 2．2 盲多用户检测的信号模型 | 第25-31页 |
| 2．2．1 高斯信道 | 第25-27页 |
| 2．2．2 多径衰落信道 | 第27-31页 |
| 2．3 盲多用户检测采用的基本算法 | 第31-36页 |
| 2．3．1 最小均方算法 | 第31-33页 |
| 2．3．2 递归最小二乘算法 | 第33-36页 |
| 2．4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 一种改进型 MOE盲多用户检测算法的研究 | 第37-66页 |
| 3．1 MOE盲多用户检测器的基本原理 | 第37-42页 |
| 3．1．1 单约束 MOE盲多用户检测器 | 第37-39页 |
| 3．1．2 多约束 MOE盲多用户检测器 | 第39-40页 |
| 3．1．3 部分线性干扰抵消器 | 第40-42页 |
| 3．2 多约束 MOE盲多用户检测器的分类 | 第42-47页 |
| 3．2．1 线性约束 MOE盲多用户检测器 | 第42-45页 |
| 3．2．2 鲁棒二次约束MOE盲多用户检测器 | 第45-47页 |
| 3．3 单约束 MOE盲多用户检测的自适应算法 | 第47-50页 |
| 3．3．1 最小均方算法 | 第47-49页 |
| 3．3．2 递归最小二乘算法 | 第49-50页 |
| 3．4 多约束 MOE盲多用户检测的自适应算法 | 第50-55页 |
| 3．4．1 固定约束 | 第50-54页 |
| 3．4．2 可变约束 | 第54-55页 |
| 3．5 一种改进型 MOE盲多用户检测算法 | 第55-65页 |
| 3．5．1 算法形式 | 第56-58页 |
| 3．5．2 计算机仿真 | 第58-65页 |
| 3．6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第四章 改进型集中式空时MOE盲多用户检测算法的研究 | 第66-93页 |
| 4．1 空时 MOE盲多用户检测器的基本原理 | 第66-78页 |
| 4．1．1 空时 MOE盲多用户检测的信号模型 | 第66-72页 |
| 4．1．2 空时 MOE盲多用户检测器的分类 | 第72-74页 |
| 4．1．3 多径信道中集中式空时 MOE盲多用户检测器的工作原理 | 第74-78页 |
| 4．2 多径信道中改进型固定约束集中式空时 MOE盲多用户检测算法 | 第78-82页 |
| 4．2．1 算法形式 | 第78-79页 |
| 4．2．2 计算机仿真 | 第79-82页 |
| 4．3 多径信道中改进型混合约束集中式空时 MOE盲多用户检测算法 | 第82-87页 |
| 4．3．1 算法形式 | 第82-84页 |
| 4．3．2 计算机仿真 | 第84-87页 |
| 4．4 多径信道中改进型可变约束集中式空时 MOE盲多用户检测算法 | 第87-91页 |
| 4．4．1 算法形式 | 第87-89页 |
| 4．4．2 计算机仿真 | 第89-91页 |
| 4．5 本章小结 | 第91-93页 |
| 第五章 总结与展望 | 第93-95页 |
| 5．1 所做工作 | 第93-94页 |
| 5．2 进一步研究的方向 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |
| 在读期间发表论文情况 | 第102页 |
