摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
主要缩略表 | 第17-18页 |
主要符号表 | 第18-19页 |
1 绪论 | 第19-33页 |
1.1 研究背景与意义 | 第19-21页 |
1.2 空间调制的研究现状 | 第21-30页 |
1.2.1 空间调制技术的发展 | 第21-22页 |
1.2.2 空间调制技术研究的主要内容 | 第22-30页 |
1.3 论文的主要研究内容与结构安排 | 第30-33页 |
1.3.1 论文的主要研究内容 | 第30-31页 |
1.3.2 论文的结构安排 | 第31-33页 |
2 空间调制基本原理 | 第33-46页 |
2.1 引言 | 第33-34页 |
2.2 空间调制技术 | 第34-40页 |
2.2.1 基本原理 | 第34-35页 |
2.2.2 系统模型 | 第35-37页 |
2.2.3 广义空间调制 | 第37-40页 |
2.3 广义/空移键控(G)SSK | 第40-45页 |
2.4 本章小结 | 第45-46页 |
3 空间调制信号检测算法 | 第46-90页 |
3.1 引言 | 第46页 |
3.2 经典检测算法 | 第46-59页 |
3.2.1 ML检测算法 | 第47页 |
3.2.2 MML算法 | 第47-51页 |
3.2.3 最大比值合并算法 | 第51-52页 |
3.2.4 其它检测算法 | 第52-57页 |
3.2.5 误比特率性能仿真与比较 | 第57-59页 |
3.3 改进的MML算法 | 第59-89页 |
3.3.1 M值选取方法 | 第59-60页 |
3.3.2 按照随机顺序检测的改进MML算法 | 第60-61页 |
3.3.3 按照信道增益由大到小顺序进行检测的改进MML算法 | 第61-66页 |
3.3.4 按照接收信号强度由大到小顺序进行检测的改进MML算法 | 第66-67页 |
3.3.5 综合考虑信道增益和接收信号进行检测的改进MML算法 | 第67-68页 |
3.3.6 算法仿真 | 第68-77页 |
3.3.7 计算复杂度分析 | 第77-89页 |
3.4 本章小结 | 第89-90页 |
4 基于二进制二次规划全局最优性条件的GSSK信号检测算法 | 第90-114页 |
4.1 引言 | 第90页 |
4.2 经典检测算法 | 第90-98页 |
4.2.1 ML检测算法 | 第90-91页 |
4.2.2 凸超集松弛算法 | 第91页 |
4.2.3 基于正交匹配追踪的检测算法 | 第91-96页 |
4.2.4 基于基追踪去噪的检测算法 | 第96-97页 |
4.2.5 误比特率性能仿真与比较 | 第97-98页 |
4.3 二进制二次规划问题的全局最优解 | 第98-99页 |
4.4 基于二进制二次规划的GSSK信号检测算法 | 第99-104页 |
4.4.1 问题描述 | 第99-101页 |
4.4.2 最优性判决准则 | 第101-102页 |
4.4.3 算法描述 | 第102-104页 |
4.5 仿真结果及计算复杂度分析 | 第104-113页 |
4.5.1 算法仿真 | 第105-107页 |
4.5.2 计算复杂度分析 | 第107-113页 |
4.6 本章小结 | 第113-114页 |
5 基于稀疏重构理论的GSSK信号检测算法 | 第114-134页 |
5.1 引言 | 第114页 |
5.2 稀疏重构理论 | 第114-123页 |
5.2.1 信号的稀疏表示 | 第114-115页 |
5.2.2 信号的线性测量 | 第115-116页 |
5.2.3 信号的重构 | 第116-123页 |
5.3 基于稀疏重构理论的GSSK信号检测算法 | 第123-127页 |
5.3.1 问题描述 | 第123页 |
5.3.2 广义空移键控信号的稀疏检测算法 | 第123-126页 |
5.3.3 广义空移键控信号的迭代稀疏检测算法 | 第126-127页 |
5.4 算法仿真和计算复杂度分析 | 第127-133页 |
5.4.1 算法仿真 | 第127-131页 |
5.4.2 计算复杂度分析 | 第131-133页 |
5.5 本章小结 | 第133-134页 |
6 结论与展望 | 第134-137页 |
6.1 结论 | 第134-135页 |
6.2 创新点 | 第135-136页 |
6.3 展望 | 第136-137页 |
参考文献 | 第137-149页 |
攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第149-150页 |
致谢 | 第150-151页 |
作者简介 | 第151页 |