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大MIMO中近似最大似然及格基约简检测算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
缩略词表第13-14页
主要数学符号表第14-15页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 Massive MIMO通信现状第15-18页
        1.1.1 Massive MIMO技术优势第17页
        1.1.2 Massive MIMO技术挑战第17-18页
    1.2 Massive MIMO检测方法综述第18-20页
    1.3 论文的研究工作和内容安排第20-21页
第二章 MIMO检测的背景第21-33页
    2.1 系统模型第21页
    2.2 最大似然检测第21-24页
    2.3 线性检测第24-26页
    2.4 SIC检测第26-32页
        2.4.1 SIC检测顺序第30-31页
        2.4.2 基于列表的检测第31-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第三章 遗传似然上升搜索算法第33-47页
    3.1 概述第33页
    3.2 近似最大似然性能第33-36页
    3.3 遗传似然上升搜索(LAS)算法第36-43页
        3.3.1 LAS算法第36-40页
        3.3.2 遗传搜索第40-41页
        3.3.3 遗传LAS算法设计第41-42页
        3.3.4 多次开始遗传LAS算法第42-43页
    3.4 遗传LAS算法的仿真结果以及性能分析第43-46页
    3.5 本章小结第46-47页
第四章 格基约简算法第47-75页
    4.1 概述第47页
    4.2 基于LR的MIMO检测第47-55页
        4.2.1 基于LR的ZF检测第49-53页
        4.2.2 基于LR的MMSE检测第53-54页
        4.2.3 基于LR的SIC检测第54-55页
    4.3 基于元素的LR算法第55-64页
        4.3.1 基于元素的LR算法的线性检测仿真结果第57-64页
    4.4 基于LR的递归干扰消除检测第64-68页
        4.4.1 基于LR的递归干扰消除算法的线性检测仿真结果第66-68页
    4.5 基于LR的列表干扰消除检测第68-73页
        4.5.1 LR域列表的产生第69-71页
        4.5.2 基于LR的列表干扰消除算法的线性检测仿真结果第71-73页
    4.6 本章小结第73-75页
第五章 全文总结第75-78页
    5.1 论文工作总结第75-76页
    5.2 下一步研究工作第76-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-83页
硕士学位期间的研究成果第83-84页
附件第84-85页

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