| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 缩略词 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的研究内容及章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 MIMO 系统和干扰对齐关键技术 | 第14-24页 |
| ·MIMO 系统 | 第14-19页 |
| ·单用户 MIMO 系统 | 第15-16页 |
| ·多用户 MIMO 系统 | 第16-17页 |
| ·多小区 MIMO 系统 | 第17-19页 |
| ·干扰对齐(IA)技术 | 第19-23页 |
| ·互惠干扰信道模型 | 第19-20页 |
| ·空间线性 IA 算法 | 第20-21页 |
| ·互惠信道下的迭代 IA 算法 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于 SVD 分解的干扰对齐优化算法 | 第24-32页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·系统模型与经典 IA 算法 | 第25-27页 |
| ·系统模型 | 第25-26页 |
| ·经典 IA 算法 | 第26-27页 |
| ·基于信道 SVD 分解的 IA 优化算法 | 第27-29页 |
| ·IA 预编码矩阵的设计 | 第27-28页 |
| ·干扰抑制矩阵的设计 | 第28-29页 |
| ·优化算法步骤 | 第29页 |
| ·仿真结果及性能分析 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第四章 三小区广播信道中低复杂度干扰对齐算法 | 第32-48页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·系统模型 | 第33-34页 |
| ·信道 QR 分解与等效模型 | 第34-37页 |
| ·QR-IA 算法 | 第37-40页 |
| ·小区 1 内用户的干扰抑制 | 第37页 |
| ·小区 2 内用户的干扰抑制 | 第37-38页 |
| ·小区 3 内用户的干扰抑制 | 第38-40页 |
| ·算法总结与复杂度分析 | 第40-41页 |
| ·算法总结 | 第40-41页 |
| ·复杂度分析 | 第41页 |
| ·仿真结果及性能分析 | 第41-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 三小区多址接入信道中低天线配置干扰对齐算法 | 第48-58页 |
| ·系统模型 | 第48-49页 |
| ·MAC-IA 算法 | 第49-53页 |
| ·预编码矩阵和干扰抑制矩阵设计 | 第49-51页 |
| ·天线数配置分析 | 第51-53页 |
| ·仿真及性能分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 全文总结 | 第58-60页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第58-59页 |
| ·未来工作的展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 附录 | 第68页 |