摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 本文的研究意义 | 第11-13页 |
1.1.1 盲源分离在通信抗干扰系统中研究的意义 | 第11页 |
1.1.2 扩频通信抗干扰的研究背景和意义 | 第11-12页 |
1.1.3 大规模MIMO的研究背景和意义 | 第12-13页 |
1.2 本课题的研究现状 | 第13-17页 |
1.2.1 独立分量分析的研究历史和现状 | 第13-14页 |
1.2.2 扩频通信抗干扰的研究历史和现状 | 第14-16页 |
1.2.3 大规模MIMO的研究历史和现状 | 第16-17页 |
1.3 本文研究内容和章节安排 | 第17-19页 |
第二章 独立分量分析算法 | 第19-32页 |
2.1 独立分量分析概述 | 第19-21页 |
2.2 预处理 | 第21-22页 |
2.2.1 中心化 | 第21页 |
2.2.2 白化 | 第21-22页 |
2.3 信息最大化(Infomax)方法 | 第22-25页 |
2.4 极大似然估计方法 | 第25-26页 |
2.5 快速独立分量分析算法 | 第26-30页 |
2.5.1 非高斯性度量 | 第26-27页 |
2.5.2 负熵的近似 | 第27-28页 |
2.5.3 快速固定点算法 | 第28-30页 |
2.5.4 渐进快速独立分量分析算法 | 第30页 |
2.6 参考独立分量分析算法 | 第30-31页 |
2.7 结论 | 第31-32页 |
第三章 单通道下扩频通信抗干扰算法与性能分析 | 第32-46页 |
3.1 引言 | 第32-33页 |
3.2 时域滤波抗干扰算法 | 第33-36页 |
3.2.1 LMS算法介绍 | 第33-36页 |
3.2.2 基于双边LMS的时域滤波抗十扰算法 | 第36页 |
3.3 频域自适应滤波抗干扰算法 | 第36-39页 |
3.4 基于盲源分离的单通道抗干扰算法 | 第39-43页 |
3.4.1 单通道盲源分离建模 | 第39-40页 |
3.4.2 基于扩频序列辅助的盲源分离抗干扰算法 | 第40-41页 |
3.4.3 扩频序列辅助盲源分离抗干扰算法性能分析 | 第41-43页 |
3.5 仿真及性能分析 | 第43-45页 |
3.6 结论 | 第45-46页 |
第四章 多通道下扩频通信抗干扰算法及性能仿真 | 第46-60页 |
4.1 引言 | 第46-47页 |
4.2 空域滤波抗干扰算法 | 第47-50页 |
4.2.1 线性约束最小方差准则 | 第48-49页 |
4.2.2 功率倒置算法 | 第49-50页 |
4.3 空时域滤波抗干扰算法 | 第50-53页 |
4.3.1 最小均方误差准则 | 第51页 |
4.3.2 最大信干噪比准则 | 第51-52页 |
4.3.3 线性约束最小方差准则 | 第52-53页 |
4.4 基于盲源分离的空时域多通道抗干扰算法 | 第53-56页 |
4.4.1 空时盲源分离建模 | 第53-54页 |
4.4.2 基于扩频码辅助的空时盲源分离抗干扰算法 | 第54-55页 |
4.4.3 抗干扰算法性能分析 | 第55-56页 |
4.5 性能仿真 | 第56-59页 |
4.6 结论 | 第59-60页 |
第五章 大规模MIMO系统中的导频污染抑制算法研究 | 第60-72页 |
5.1 引言 | 第60-61页 |
5.2 系统模型 | 第61页 |
5.3 基于导频训练序列的信道估计 | 第61-63页 |
5.3.1 LS信道估计算法 | 第62页 |
5.3.2 MMSE信道估计算法 | 第62-63页 |
5.4 解码算法 | 第63-65页 |
5.4.1 ZF解码算法 | 第63-64页 |
5.4.2 MMSE解码算法 | 第64-65页 |
5.5 大规模MIMO系统中基于盲源分离的解码算法 | 第65-69页 |
5.5.1 白化过程 | 第65-66页 |
5.5.2 基于独立分量分析的信息分离 | 第66-67页 |
5.5.3 信道盲估计和用户解码 | 第67-68页 |
5.5.4 基于盲源分离数据解调性能分析 | 第68-69页 |
5.6 仿真结果 | 第69-71页 |
5.7 结论 | 第71-72页 |
第六章 总结和展望 | 第72-74页 |
致谢 | 第74-75页 |
参考文献 | 第75-80页 |
附录 | 第80页 |