| 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16-24页 |
| 1.1 本文的研究背景 | 第16-21页 |
| 1.1.1 60GHz毫米波通信概述 | 第16-17页 |
| 1.1.2 60GHz系统设计 | 第17-18页 |
| 1.1.3 相位噪声概述 | 第18-20页 |
| 1.1.4 IQ不平衡概述 | 第20-21页 |
| 1.2 本文的研究课题与主要工作 | 第21-22页 |
| 1.2.1 本文的研究课题 | 第21-22页 |
| 1.2.2 本文的主要工作 | 第22页 |
| 1.3 本文的结构安排 | 第22-24页 |
| 第二章 相位噪声影响分析与补偿算法研究 | 第24-38页 |
| 2.1 相位噪声模型与影响分析 | 第24-29页 |
| 2.1.1 相位噪声模型 | 第24-25页 |
| 2.1.2 系统模型与相噪影响的理论推导与分析 | 第25-26页 |
| 2.1.3 仿真与分析 | 第26-29页 |
| 2.2 传统的CPE补偿算法 | 第29-30页 |
| 2.3 基于正交基展开与稀疏贝叶斯学习的相噪重构补偿算法 | 第30-37页 |
| 2.3.1 算法理论推导 | 第31-34页 |
| 2.3.2 仿真与分析 | 第34-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 收发端频率独立IQ不平衡的影响分析与补偿算法研究 | 第38-51页 |
| 3.1 频率独立IQ不平衡模型与影响分析 | 第38-41页 |
| 3.2 基于CVE最小化的IQ不平衡参数估计算法 | 第41-46页 |
| 3.2.1 信道变化能量(CVE) | 第41-42页 |
| 3.2.2 IQ不平衡参数估计 | 第42-46页 |
| 3.3 基于最小二乘（LS）的IQ不平衡补偿改进算法 | 第46-50页 |
| 3.3.1 算法理论推导 | 第46-47页 |
| 3.3.2 收发端IQ不平衡补偿 | 第47-48页 |
| 3.3.3 仿真结果分析 | 第48-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 频率相关IQ不平衡的影响分析与补偿算法研究 | 第51-69页 |
| 4.1 接收端频率相关IQ不平衡 | 第51-62页 |
| 4.1.1 IQ不平衡模型及相关理论推导 | 第51-52页 |
| 4.1.2 基于ML的迭代估计 | 第52-58页 |
| 4.1.3 IQ不平衡补偿与信道均衡 | 第58-59页 |
| 4.1.4 仿真结果分析 | 第59-62页 |
| 4.2 发射端频率相关IQ不平衡 | 第62-68页 |
| 4.2.1 IQ不平衡模型及相关理论推导 | 第62-63页 |
| 4.2.2 基于ML的迭代估计 | 第63-66页 |
| 4.2.3 IQ不平衡补偿与信道均衡 | 第66页 |
| 4.2.4 仿真结果分析 | 第66-68页 |
| 4.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 全文总结 | 第69-71页 |
| 5.1 本文的主要贡献 | 第69-70页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 个人简介 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目与研究成果 | 第76-77页 |
| 附件 | 第77-79页 |
