| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.1 Massive MIMO技术 | 第12页 |
| 1.1.2 信道估计 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 蜂窝Massive MIMO系统下导频污染研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 毫米波Massive MIMO系统下导频开销研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 主要工作及结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 Massive MIMO系统模型 | 第17-27页 |
| 2.1 MIMO系统 | 第17-19页 |
| 2.1.1 MIMO系统模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 MIMO系统容量 | 第18-19页 |
| 2.1.3 MIMO系统性能 | 第19页 |
| 2.2 Massive MIMO系统 | 第19-25页 |
| 2.2.1 Massive MIMO系统分类 | 第19-22页 |
| 2.2.2 Massive MIMO系统模型 | 第22-24页 |
| 2.2.3 信道容量分析 | 第24页 |
| 2.2.4 Massive MIMO系统特点 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小节 | 第25-27页 |
| 第三章 蜂窝Massive MIMO系统与导频污染 | 第27-47页 |
| 3.1 蜂窝Massive MIMO系统模型 | 第27-29页 |
| 3.2 导频污染产生原因及影响 | 第29-31页 |
| 3.3 减小导频污染的方法 | 第31-35页 |
| 3.3.1 导频分配方案 | 第31-33页 |
| 3.3.2 信道估计方案 | 第33-34页 |
| 3.3.3 预编码方案 | 第34-35页 |
| 3.4 基于匈牙利算法的导频分配方案 | 第35-41页 |
| 3.4.1 匈牙利算法(Hungarian) | 第35-36页 |
| 3.4.2 目标函数最大化的指派问题模型 | 第36-37页 |
| 3.4.3 基于匈牙利算法的导频分配策略 | 第37-40页 |
| 3.4.4 导频分配策略复杂度分析 | 第40-41页 |
| 3.5 仿真结果与分析 | 第41-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-47页 |
| 第四章 毫米波Massive MIMO系统信道估计与导频开销 | 第47-63页 |
| 4.1 导频开销 | 第47-48页 |
| 4.2 系统模型 | 第48-49页 |
| 4.2.1 上行场景图 | 第48-49页 |
| 4.2.2 毫米波信道模型 | 第49页 |
| 4.3 信道估计算法介绍 | 第49-54页 |
| 4.3.1 基于最小二乘(LS)信道估计算法 | 第49-50页 |
| 4.3.2 基于最小均方误差(MMSE)信道估计算法 | 第50-51页 |
| 4.3.3 基于压缩感知的信道估计算法 | 第51-54页 |
| 4.4 基于ADMM的信道估计算法 | 第54-58页 |
| 4.5 仿真结果与分析 | 第58-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结和展望 | 第63-65页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第63-64页 |
| 5.2 对未来工作的展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录1 论文中出现的符号说明 | 第69-71页 |
| 附录2 缩写说明 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第75页 |
