| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| Content | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容以及结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 快变信道及OFDM系统载波频偏问题概述 | 第13-26页 |
| 2.1 移动通信信道下的小尺度衰落 | 第13-16页 |
| 2.1.1 小尺度衰落效应 | 第13-14页 |
| 2.1.2 小尺度衰落类型 | 第14页 |
| 2.1.3 多径信道的冲激响应模型 | 第14-16页 |
| 2.2 时间-频率双选择性衰落信道 | 第16-20页 |
| 2.2.1 时延扩展及频率选择性衰落 | 第16-17页 |
| 2.2.2 多普勒扩展及时间选择性衰落 | 第17-18页 |
| 2.2.3 Jake信道模型 | 第18-20页 |
| 2.3 快变信道下OFDM接收信号模型 | 第20-25页 |
| 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于BEM模型的几种快变信道下CFO与信道响应联合估计算法 | 第26-39页 |
| 3.1 基于基带扩展模型的快变信道 | 第26-31页 |
| 3.1.1 CE_BEM(Complex Exponential_Basis Expansion Model) | 第26-29页 |
| 3.1.2 KL_BEM(Karhunen-Loeve_Basis Expansion Model) | 第29-31页 |
| 3.2 基于BEM模型的CFO与信道联合似然估计算法 | 第31-35页 |
| 3.2.1 算法结构 | 第31-34页 |
| 3.2.2 实例仿真 | 第34-35页 |
| 3.3 基于BEM模型的自适应滤波算法 | 第35-37页 |
| 3.3.1 基于BEM的RLS算法 | 第35-37页 |
| 3.3.2 基于Kalman滤波的CFO与信道响应联合估计 | 第37页 |
| 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 一种改进的快变信道下OFDM系统时域导频CFO估计算法 | 第39-46页 |
| 4.1 基于时域脉冲导频的CFO估计算法 | 第39-41页 |
| 4.2 利用接收信号统计相关性的改进算法 | 第41-43页 |
| 4.3 改进前后算法效果仿真对比 | 第43-45页 |
| 本章小结 | 第45-46页 |
| 总结与展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
