| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·技术现状与背景 | 第9-13页 |
| ·移动通信的发展历史 | 第9-10页 |
| ·分集技术 | 第10-11页 |
| ·MIMO 技术 | 第11-13页 |
| ·信道估计方法综述 | 第13-14页 |
| ·本论文的主要工作 | 第14-15页 |
| 第2章 MIMO 无线信道综述 | 第15-25页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·信道模型综述 | 第15-20页 |
| ·经典的AWGN 信道 | 第15页 |
| ·线性滤波器加AWGN 信道 | 第15-18页 |
| ·多径衰落信道 | 第18-20页 |
| ·多径衰落信道的统计特性 | 第20-22页 |
| ·信道模型及仿真 | 第22-23页 |
| ·MIMO 无线信道简介 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于最优训练序列的MIMO 信道估计 | 第25-35页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·MIMO 信道模型及理想训练序列的定义 | 第25-27页 |
| ·序列设计 | 第27-32页 |
| ·多天线系统序列设计的简化方法 | 第27-28页 |
| ·L 最优序列设计 | 第28-29页 |
| ·采用QPSK星座图时用于MIMO 信道估计的最优/L最优序列设计 | 第29-32页 |
| ·采用L最优序列进行MIMO 信道估计的仿真结果 | 第32页 |
| ·SLS(scaled LS)信道估计 | 第32-34页 |
| ·仿真实验 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于一阶统计量的MIMO FIR 时不变信道估计 | 第35-47页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·SISO 系统中采用一阶统计量方法进行信道估计的理论 | 第35-38页 |
| ·系统模型 | 第35-38页 |
| ·训练序列的优化 | 第38页 |
| ·SISO 快速估计算法 | 第38-42页 |
| ·不同训练序列估计的复杂度 | 第38-40页 |
| ·SISO 系统仿真实验 | 第40-42页 |
| ·MIMO 系统中采用一阶统计量方法进行信道估计的理论 | 第42-46页 |
| ·系统模型及分析 | 第42-44页 |
| ·叠加序列的形成 | 第44-45页 |
| ·MIMO 系统仿真实验 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于叠加序列的半盲估计: 一阶统计量方法 | 第47-58页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·SIMO 系统中基于一阶统计量的半盲估计 | 第47-52页 |
| ·SIMO 系统中基于一阶统计量的估计理论 | 第47-49页 |
| ·SIMO 半盲估计的迭代产生 | 第49-51页 |
| ·仿真实验 | 第51-52页 |
| ·MIMO 系统中基于一阶统计量的半盲估计 | 第52-57页 |
| ·MIMO 系统中基于一阶统计量的估计理论 | 第52-55页 |
| ·MIMO 半盲估计的迭代产生 | 第55-56页 |
| ·仿真实验 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 总结 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 作者简介 | 第63页 |
