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OFDM系统的信道估计技术研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-22页
   ·研究背景和意义第12-14页
   ·面向未来无线通信的物理层关键技术第14-17页
     ·MIMO技术及其发展现状第14-15页
     ·OFDM发展历史及发展前景第15-17页
   ·OFDM系统的信道估计第17-20页
     ·信道估计的重要意义第17-18页
     ·OFDM系统信道估计研究现状第18-20页
   ·本文的主要工作第20-22页
第2章 OFDM系统的基本特性第22-38页
   ·OFDM系统基本原理第22-30页
     ·OFDM系统的组成第22-23页
     ·OFDM系统的时间离散模型第23-25页
     ·OFDM信号的频谱特性第25-27页
     ·保护间隔第27-30页
   ·天线个数不同时的OFDM系统的信道模型第30-37页
     ·MIMO-OFDM系统第30-34页
     ·SISO-OFDM系统第34页
     ·SIMO-OFDM系统第34-37页
   ·本章小结第37-38页
第3章 基于互相关迭代的SIMO-OFDM系统的信道估计第38-58页
   ·引言第38-39页
   ·CR算法和TSML算法第39-45页
     ·CR算法第40-42页
     ·TSML算法第42-44页
     ·算法仿真分析第44-45页
   ·多信道自适应盲辨识算法第45-56页
     ·信道模型第45-47页
     ·多信道LMS盲辨识算法第47-49页
     ·多信道牛顿算法第49-51页
     ·MCLMS的通用最优步长的设计第51-54页
     ·仿真分析第54-56页
   ·本章小结第56-58页
第4章 基于子空间的OFDM系统的盲信道估计和半盲信道估计第58-85页
   ·引言第58-60页
   ·子空间算法简介第60-64页
     ·子空间算法的条件和步骤第60-63页
     ·仿真结果第63-64页
   ·基于正交迭代的子空间算法第64-67页
     ·正交迭代子空间跟踪第65页
     ·基于子空间的RLS自适应盲信道估计第65-66页
     ·基于子空间的LMS自适应盲信道估计第66-67页
   ·快速的ZP-OFDM系统中的盲信道估计算法第67-73页
     ·LMS-NEWTON算法第67-69页
     ·改进的LMS-NEWTON跟踪算法第69-71页
     ·仿真结果第71-73页
   ·基于降秩的正交迭代的盲信道估计算法第73-76页
     ·降秩的正交迭代的盲信道估计第73-74页
     ·另一种降秩噪声子空间正交迭代算法第74-75页
     ·仿真结果第75-76页
   ·MIMO-OFDM系统的降秩子空间半盲信道估计第76-83页
     ·发射天线不多于接收天线时的MIMO-OFDM系统第77-79页
     ·发射天线多于接收天线时的MIMO-OFDM系统第79-81页
     ·仿真结果第81-83页
   ·本章小结第83-85页
第5章 基于子空间拟合的OFDM信道估计算法第85-108页
   ·引言第85-86页
   ·子空间拟合问题第86-88页
     ·信号子空间拟合第86-87页
     ·噪声子空间拟合第87-88页
     ·二者的统一第88页
   ·OFDM系统中基于信号子空间迭代拟合的盲信道估计第88-92页
     ·迭代的信号子空间拟合第88-90页
     ·迭代信号加权子空间拟合第90页
     ·仿真第90-92页
   ·基于共轭梯度的OFDM系统的信道估计方法第92-100页
     ·共轭梯度算法第92-96页
     ·共轭梯度法迭代估计信号子空间第96-97页
     ·基于共轭梯度的OFDM系统的盲信道估计算法第97-98页
     ·仿真第98-100页
   ·基于Krylov子空间的OFDM系统的信道估计方法第100-107页
     ·Krylov子空间第100-101页
     ·基于Krylov子空间的OFDM系统半盲信道估计算法第101-104页
     ·仿真分析第104-107页
   ·本章小结第107-108页
结论第108-110页
参考文献第110-123页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第123-124页
致谢第124-125页
个人简历第125页

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