| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·移动通信的发展 | 第11-14页 |
| ·第一代模拟蜂窝通信系统(1G) | 第11-12页 |
| ·第二代数字蜂窝移动通信系统(2G) | 第12页 |
| ·第三代蜂窝移动通信系统(3G) | 第12-13页 |
| ·第四代移动通信(4G) | 第13-14页 |
| ·OFDM技术的发展 | 第14-15页 |
| ·问题的提出 | 第15-16页 |
| ·已有同步算法总结 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作和研究的重点 | 第17-18页 |
| 第2章 OFDM系统及其应用 | 第18-32页 |
| ·OFDM基本原理 | 第19-22页 |
| ·OFDM调制解调过程 | 第22-23页 |
| ·循环前缀 | 第23-24页 |
| ·无线信道的特点 | 第24-27页 |
| ·衰落 | 第24-25页 |
| ·多径效应 | 第25-26页 |
| ·多普勒频移 | 第26-27页 |
| ·OFDM系统的优缺点 | 第27页 |
| ·OFDM系统的同步技术 | 第27-31页 |
| ·OFDM参数选择 | 第31-32页 |
| 第3章 基于Simulink的OFDM模型仿真 | 第32-40页 |
| ·设计概要 | 第32-34页 |
| ·模块详解 | 第34-38页 |
| ·发送端模型 | 第34-36页 |
| ·信道模型 | 第36页 |
| ·接收端模型 | 第36-38页 |
| ·仿真结果 | 第38-40页 |
| 第4章 OFDM系统的定时和载频同步算法 | 第40-78页 |
| ·系统模型 | 第40-42页 |
| ·基于循环前缀的ML估计 | 第42-50页 |
| ·ML算法理论推导~([12]) | 第42-45页 |
| ·ML算法仿真 | 第45-50页 |
| ·基于ML的拓展ML算法 | 第50-54页 |
| ·拓展ML理论推导 | 第50-52页 |
| ·拓展ML算法仿真 | 第52-54页 |
| ·基于ML算法提出的迭代ML算法 | 第54-60页 |
| ·迭代ML算法理论推导 | 第54-58页 |
| ·迭代ML算法仿真 | 第58-60页 |
| ·M个连续符号的ML估计 | 第60-66页 |
| ·理论推导 | 第60-62页 |
| ·连续符号平均算法仿真 | 第62-66页 |
| ·改进的ML算法 | 第66-73页 |
| ·算法理论推导 | 第66-68页 |
| ·算法仿真分析 | 第68-72页 |
| ·三种算法对比(频偏估计) | 第72-73页 |
| ·基于CP的估计算法 | 第73-78页 |
| ·基于CP估计算法理论推导 | 第73-74页 |
| ·基于CP估计算法仿真 | 第74-78页 |
| 第5章 OFDM系统的一种基于训练序列的同步算法 | 第78-85页 |
| ·PN序列的特点 | 第78-79页 |
| ·基于PN序列自相关性提出的同步算法 | 第79-82页 |
| ·系统模型 | 第79页 |
| ·算法理论推导分析 | 第79-81页 |
| ·算法仿真 | 第81-82页 |
| ·实现OFDM定时同步和频率同步的扩展频谱导频技术 | 第82-85页 |
| ·扩展频谱导频技术的系统介绍 | 第82-84页 |
| ·结论 | 第84-85页 |
| 第6章 MIMO-OFDM及其同步 | 第85-94页 |
| ·MIMO-OFDM系统模型 | 第85-88页 |
| ·MIMO-OFDM同步问题 | 第88-93页 |
| ·MIMO-OFDM同步问题综述 | 第88页 |
| ·MIMO-OFDM同步研究现状 | 第88-93页 |
| ·小结 | 第93-94页 |
| 结论 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 研究生履历 | 第98页 |