| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-13页 |
| ·选题背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·本文的研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 MIMO-OFDM系统模型及原理 | 第13-20页 |
| ·MIMO原理 | 第13-14页 |
| ·OFDM原理 | 第14-17页 |
| ·MIMO-OFDM原理 | 第17-20页 |
| 第三章 MIMO-OFDM系统信道估计方法 | 第20-35页 |
| ·MIMO无线信道概况 | 第20-21页 |
| ·信道估计的概念和必要性 | 第21-22页 |
| ·信道估计的概念 | 第21页 |
| ·信道估计的必要性 | 第21-22页 |
| ·非盲信道估计方法 | 第22-27页 |
| ·导频的结构 | 第23-24页 |
| ·最小二乘估计(LS) | 第24-25页 |
| ·线性最小均方误差估计(LMMSE) | 第25页 |
| ·奇异值分解线性最小均方误差估计(SVD-LMMSE) | 第25-27页 |
| ·盲估计方法 | 第27-30页 |
| ·统计性方法 | 第27-29页 |
| ·确定性方法 | 第29-30页 |
| ·半盲估计方法 | 第30-35页 |
| ·基于线性预测半盲估计方法 | 第31-32页 |
| ·基于线性最小均方误差(LMMSE)的半盲估计方法 | 第32-35页 |
| 第四章 基于RBF网络的MIMO-OFDM系统半盲信道估计 | 第35-48页 |
| ·改进的简化LMMSE半盲估计准则 | 第35-36页 |
| ·基于RBF网络的半盲信道估计方法 | 第36-48页 |
| ·RBF神经网络结构 | 第37页 |
| ·导频结构选择 | 第37-38页 |
| ·网络设置及仿真结果 | 第38-42页 |
| ·基于RBF网络的半盲估计方法的优化设计 | 第42-48页 |
| 第五章 基于Hopfield网络的MIMO-OFDM系统半盲信道估计 | 第48-61页 |
| ·基于Hopfield网络的半盲信道估计方法 | 第48-55页 |
| ·Hopfield网络结构 | 第48-50页 |
| ·Hopfield递归神经网络训练算法 | 第50-52页 |
| ·网络设置及仿真实验分析 | 第52-53页 |
| ·基于Hopfield网络的半盲估计方法的优化设计 | 第53-55页 |
| ·基于ICA的MIMO-OFDM信道半盲估计方法 | 第55-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
