基于粒子滤波的OFDM系统盲均衡的应用研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| ·OFDM技术的发展及应用 | 第11-13页 |
| ·OFDM技术的发展 | 第11-12页 |
| ·OFDM技术的应用 | 第12-13页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第13-16页 |
| ·盲均衡算法的研究现状 | 第14-15页 |
| ·基于粒子滤波的OFDM盲均衡 | 第15-16页 |
| ·本文主要的研究工作及章节安排 | 第16-18页 |
| 2 正交频分复用(OFDM)系统 | 第18-38页 |
| ·移动无线信道特征 | 第18-21页 |
| ·OFDM基本原理及模型 | 第21-27页 |
| ·OFDM介绍 | 第21-22页 |
| ·OFDM调制原理 | 第22-25页 |
| ·循环前缀 | 第25-26页 |
| ·OFDM系统模型 | 第26-27页 |
| ·OFDM关键技术 | 第27-32页 |
| ·时域和频域同步 | 第27-28页 |
| ·信道估计 | 第28-29页 |
| ·信道编码和交织 | 第29-30页 |
| ·降低峰均功率比 | 第30-31页 |
| ·均衡 | 第31-32页 |
| ·OFDM盲均衡 | 第32-37页 |
| ·基于最大似然准则的盲均衡 | 第33-34页 |
| ·随机梯度算法 | 第34-36页 |
| ·基于二阶和高阶信号统计量的盲均衡算法 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 3 粒子滤波 | 第38-54页 |
| ·贝叶斯滤波理论 | 第38-41页 |
| ·动态空间模型 | 第38-39页 |
| ·贝叶斯滤波理论 | 第39-41页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第41-43页 |
| ·粒子滤波原理 | 第43-45页 |
| ·贝叶斯重要性抽样(BIS) | 第43-44页 |
| ·序贯重要性抽样(SIS) | 第44-45页 |
| ·退化现象 | 第45-49页 |
| ·重要密度函数的选取 | 第46-48页 |
| ·重抽样 | 第48-49页 |
| ·改进的粒子滤波 | 第49-52页 |
| ·重要重抽样粒子滤波 | 第49-51页 |
| ·辅助粒子滤波 | 第51页 |
| ·正则粒子滤波 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 4 基于粒子滤波的OFDM盲均衡 | 第54-65页 |
| ·OFDM系统盲均衡模型 | 第54-55页 |
| ·基于粒子滤波的OFDM盲均衡 | 第55-58页 |
| ·盲均衡算法的改进 | 第58-60页 |
| ·仿真结果与分析 | 第60-64页 |
| ·SIR与ASIR、RPF盲均衡算法的仿真分析 | 第60-61页 |
| ·改进粒子滤波OFDM盲均衡算法的性能分析 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 5 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·本文总结 | 第65页 |
| ·工作展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 作者简历 | 第70-72页 |
| 学位论文数据集 | 第72页 |
