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基于SCMA系统的多用户检测算法研究

摘要第2-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 研究背景第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 信道依赖类多用户检测算法第10页
        1.2.2 阈值限定类多用户检测算法第10页
        1.2.3 动态因子图类多用户检测算法第10-11页
        1.2.4 联合设计类多用户检测算法第11页
        1.2.5 SCMA多用户检测研究方向第11-12页
    1.3 论文的篇章结构安排第12-13页
第二章 SCMA的系统架构第13-23页
    2.1 SCMA的基本模型第13-17页
        2.1.1 发送端第13-15页
        2.1.2 接收端第15-17页
    2.2 SCMA的码本设计第17-20页
        2.2.1 星座运算第18页
        2.2.2 母星座图构造第18-20页
    2.3 上、下行链路模型第20-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第三章 SCMA的多用户检测算法第23-36页
    3.1 最优最大似然ML多用户检测器第23页
    3.2 MPA多用户检测器第23-27页
        3.2.1 传统MPA多用户检测器第23-25页
        3.2.2 串行MPA多用户检测器第25-26页
        3.2.3 并行MAX-LogMPA多用户检测器第26-27页
        3.2.4 串行MAX-LogMPA多用户检测器第27页
    3.3 性能分析第27-30页
        3.3.1 收敛速度第27-28页
        3.3.2 BER性能对比第28-29页
        3.3.3 复杂度对比第29-30页
    3.4 改进型MAX-LogMPA多用户检测算法第30-32页
    3.5 改进前后MAX-LogMPA性能分析第32-34页
    3.6 本章小结第34-36页
第四章 SCMA系统低复杂度多用户检测算法研究第36-50页
    4.1 基于概率密度函数统计的多用户检测算法第36-42页
        4.1.1 基于球形译码的多用户检测算法第36-38页
        4.1.2 基于部分外部信息传递的多用户检测算法第38-41页
        4.1.3 性能对比第41-42页
    4.2 基于部分码字搜索的PCS-MPA算法第42-46页
        4.2.1 算法实现原理第43-45页
        4.2.2 复杂度分析第45-46页
    4.3 性能分析第46-49页
        4.3.1 BER性能第47页
        4.3.2 收敛性第47-48页
        4.3.3 复杂度对比第48-49页
    4.4 本章小结第49-50页
第五章 总结与展望第50-52页
    5.1 本文工作总结第50页
    5.2 未来发展方向第50-52页
参考文献第52-55页
致谢第55-56页
攻读硕士期间发表的论文及科研成果第56-57页

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