| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 课题研究的背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.3 LTE 系统演进的目标 | 第11页 |
| 1.4 本文的主要内容和章节安排 | 第11-13页 |
| 第2章 多用户检测技术应用的系统环境 | 第13-21页 |
| 2.1 LTE 系统的简介 | 第13-16页 |
| 2.1.1 LTE 系统的关键技术 | 第13-14页 |
| 2.1.2 LTE 系统的信号处理 | 第14-16页 |
| 2.2 MIMO 信道数学模型 | 第16-18页 |
| 2.3 DS_CDMA 系统模型 | 第18-20页 |
| 2.3.1 同步 DS_CDMA 系统模型 | 第19页 |
| 2.3.2 高斯白噪声异步 DS_CDMA 系统模型 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 多用户检测技术 | 第21-31页 |
| 3.1 多用户检测技术的性能测度 | 第21-23页 |
| 3.1.1 误码率(BER) | 第21页 |
| 3.1.2 信干比(SINR) | 第21-22页 |
| 3.1.3 渐进多用户有效性 | 第22页 |
| 3.1.4 抗远近效应能力(Near-Far Resistance) | 第22页 |
| 3.1.5 渐进剩余能量(EOE) | 第22-23页 |
| 3.2 多用户检测技术的分类 | 第23-24页 |
| 3.3 常用的线性检测器 | 第24-26页 |
| 3.3.0 传统多用户检测器 | 第24-25页 |
| 3.3.1 解相关检测器(DEC) | 第25-26页 |
| 3.3.2 线性最小均方误差检测器 | 第26页 |
| 3.4 多用户检测技术在 LTE 中的应用 | 第26-28页 |
| 3.5 PUCCH 的半盲多用户检测算法 | 第28-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-31页 |
| 第4章 盲自适应多用户检测算法 | 第31-49页 |
| 4.1 最小均方 LMS 算法 | 第31-33页 |
| 4.2 变步长 LMS 算法 | 第33-34页 |
| 4.3 递归最小二乘 RLS 算法 | 第34-36页 |
| 4.4 卡尔曼滤波算法 | 第36-38页 |
| 4.5 本文提出的改进算法 | 第38-40页 |
| 4.5.1 改进的变步长 LMS 算法 | 第38-39页 |
| 4.5.2 改进的变遗忘因子的 RLS 算法 | 第39-40页 |
| 4.6 盲自适应多用户算法的性能仿真 | 第40-47页 |
| 4.6.1 三种经典的盲自适应算法仿真 | 第40-44页 |
| 4.6.2 改进的 LMS 算法的性能仿真 | 第44页 |
| 4.6.3 改进的 V-RLS 算法的性能仿真 | 第44-47页 |
| 4.7 本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 子空间盲多用户检测算法 | 第49-61页 |
| 5.1 子空间算法的基本原理和思想 | 第49-52页 |
| 5.2 子空间跟踪算法 | 第52-55页 |
| 5.2.1 投影逼近子空间跟踪算法(PAST) | 第52-54页 |
| 5.2.2 压缩投影逼近子空间跟踪算法(PASTd) | 第54页 |
| 5.2.3 正交投影逼近子空间跟踪算法(OPAST) | 第54-55页 |
| 5.2.4 本文提出的变遗忘因子子空间跟踪算法(V-OPASTd) | 第55页 |
| 5.3 子空间跟踪盲多用户检测算法仿真 | 第55-60页 |
| 5.3.1 三种经典的子空间跟踪算法的性能仿真 | 第55-58页 |
| 5.3.2 改进的 V-OPAST 算法的性能仿真 | 第58-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 全文总结 | 第61页 |
| 6.2 研究展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 作者简介 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
