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OFDM系统中基于面向判决的信道估计研究

致谢第5-6页
中文摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
1 引言第14-32页
    1.1 研究背景第14-20页
        1.1.1 传统信道估计第14页
        1.1.2 Turbo接收机第14-19页
        1.1.3 快速时变信道第19-20页
    1.2 研究现状及面临的问题第20-29页
        1.2.1 基于软判决信道估计第21-27页
        1.2.2 快速时变信道第27-29页
    1.3 本文内容安排第29-32页
2 无线信道模型第32-40页
    2.1 时变多径信道第32-35页
    2.2 块衰落信道第35-36页
    2.3 快速时变信道第36-39页
    2.4 本章小结第39-40页
3 单发送天线、单OFDM符号软判决信道估计第40-60页
    3.1 介绍第40-41页
    3.2 信号模型第41-43页
    3.3 迭代信道估计第43-47页
        3.3.1 基于MAP准则的最优估计第43-45页
        3.3.2 调和平均第45-46页
        3.3.3 算法复杂度第46-47页
    3.4 收敛性分析第47-50页
        3.4.1 与EM算法的关系第47-48页
        3.4.2 收敛性第48页
        3.4.3 收敛速率第48-50页
    3.5 性能界第50-53页
    3.6 仿真结果第53-56页
    3.7 本章小结第56页
    3.8 附录:式(3-29)的推导第56-57页
    3.9 附录B:式(3-40)的推导第57-58页
    3.10 附录C:式(3-41)的推导第58-60页
4 多发送天线、多OFDM符号软判决信道估计第60-82页
    4.1 介绍第60-61页
    4.2 信号模型第61-64页
    4.3 基于MAP的迭代信道估计第64-69页
        4.3.0 基于MAP准则的不动点迭代估计第64-67页
        4.3.1 从矩阵平均到标量平均第67-68页
        4.3.2 软输出检测器第68-69页
    4.4 二维降秩滤波器第69-72页
    4.5 性能分析第72-75页
        4.5.1 收敛性第72-74页
        4.5.2 Bayesian CRB界第74-75页
    4.6 仿真结果第75-80页
    4.7 本章小结第80页
    4.8 附录Λ_(m_0)[n,k,l]的推导第80-82页
5 快速时变信道下的OFDM信道估计第82-104页
    5.1 介绍第82-83页
    5.2 信号模型第83-87页
        5.2.1 信号模型第84-85页
        5.2.2 BEM模型表达式第85-87页
    5.3 BEM系数估计第87-90页
        5.3.1 基于LS的BEM系数估计第87-88页
        5.3.2 基于MMSE的BEM系数估计第88-90页
    5.4 失配分析第90-92页
        5.4.1 信道统计特性的失配第90-91页
        5.4.2 信噪比失配第91-92页
    5.5 实际接收机设计第92-95页
        5.5.1 基于FIR滤波器的BEM系数估计第92-93页
        5.5.2 迭代接收机结构图第93-95页
    5.6 仿真结果第95-98页
        5.6.1 系统参数第95页
        5.6.2 信道估计的MSE性能第95-96页
        5.6.3 接收机的BER性能第96-98页
    5.7 本章小结第98-99页
    5.8 附录:Z_l[m,q]的相关性第99-100页
    5.9 附录B:基于IIR滤波器的估计器推导第100-101页
    5.10 附录C:基于FIR滤波器的估计器推导第101-104页
6 工作总结和展望第104-106页
    6.1 工作总结第104-105页
    6.2 下一步研究方向第105-106页
参考文献第106-110页
索引第110-112页
作者简历第112-114页
攻读博士学位期间发表的学术论文第114-116页
专利与获奖情况第116-119页
学位论文数据集第119页

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