| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·课题设计 | 第14-16页 |
| 第二章 多用户检测技术 | 第16-31页 |
| ·经典单用户检测技术 | 第16-18页 |
| ·多用户检测技术 | 第18-21页 |
| ·多用户检测技术的核心内容 | 第18页 |
| ·多用户检测方案的类别 | 第18-20页 |
| ·MUD技术的性能指标 | 第20-21页 |
| ·传统的多用户检测器 | 第21-29页 |
| ·最佳多用户检测 | 第21-22页 |
| ·解相关多用户检测 | 第22-24页 |
| ·最小均方误差多用户检测 | 第24-27页 |
| ·串行干扰消除多用户检测 | 第27-28页 |
| ·并行干扰消除多用户检测 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 非高斯噪声 | 第31-40页 |
| ·非高斯噪声理论模型分析 | 第31-34页 |
| ·单变量模型 | 第31-32页 |
| ·多变量模型 | 第32-33页 |
| ·其它NGS理论模型 | 第33-34页 |
| ·经典的非高斯噪声 | 第34-38页 |
| ·Laplace噪声 | 第34-36页 |
| ·阿尔法稳定噪声 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 粒子滤波算法及其改进算法 | 第40-55页 |
| ·粒子滤波算法的基本原理 | 第40-43页 |
| ·动态空间模型 | 第40页 |
| ·贝叶斯（Bayes）估计 | 第40-42页 |
| ·蒙特卡洛方法 | 第42-43页 |
| ·粒子滤波算法 | 第43-46页 |
| ·序贯重要性采样算法 | 第44-45页 |
| ·重采样技术 | 第45页 |
| ·标准粒子滤波算法 | 第45-46页 |
| ·重要性重采样粒子滤波算法 | 第46-48页 |
| ·重要性重采样思想 | 第46-47页 |
| ·算法步骤 | 第47-48页 |
| ·重要性权值选择粒子滤波算法 | 第48-49页 |
| ·重要性权值选择思想 | 第48页 |
| ·算法步骤 | 第48-49页 |
| ·加权逼近粒子滤波算法 | 第49-50页 |
| ·加权逼近思想 | 第49-50页 |
| ·算法步骤 | 第50页 |
| ·改进UPF粒子滤波算法 | 第50-52页 |
| ·改进UPF思想 | 第50-51页 |
| ·算法步骤 | 第51-52页 |
| ·自适应部分系统重采样粒子滤波算法 | 第52-54页 |
| ·自适应部分系统重采样思想 | 第52-53页 |
| ·算法步骤 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 非高斯噪声下基于粒子滤波及改进算法的多用户检测 | 第55-73页 |
| ·系统模型 | 第55-57页 |
| ·基于标准粒子滤波算法的多用户检测 | 第57-61页 |
| ·算法原理及其实现步骤 | 第57-59页 |
| ·仿真结果及分析 | 第59-61页 |
| ·基于重要性重采样粒子滤波算法的多用户检测 | 第61-63页 |
| ·算法原理及其实现步骤 | 第61-62页 |
| ·仿真结果及分析 | 第62-63页 |
| ·基于重要性权值选择粒子滤波算法的多用户检测 | 第63-65页 |
| ·算法原理及其实现步骤 | 第63-64页 |
| ·仿真结果及分析 | 第64-65页 |
| ·基于加权逼近粒子滤波算法的多用户检测 | 第65-67页 |
| ·算法原理及其实现步骤 | 第65-66页 |
| ·仿真结果及分析 | 第66-67页 |
| ·基于改进UPF粒子滤波算法的多用户检测 | 第67-70页 |
| ·算法原理及其实现步骤 | 第67-68页 |
| ·仿真结果及分析 | 第68-70页 |
| ·基于自适应部分系统重采样粒子滤波算法的多用户检测 | 第70-72页 |
| ·算法原理及其实现步骤 | 第70页 |
| ·仿真结果及分析 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 结论与展望 | 第73-75页 |
| 研究总结 | 第73-74页 |
| 工作展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 个人简历及在学习期间的论文发表与获奖情况 | 第82页 |