| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景及目的意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第9-13页 |
| 1.3 主要研究内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 多天线干扰抑制及其相关基本理论 | 第15-27页 |
| 2.1 多天线系统干扰抑制方案分析 | 第15-17页 |
| 2.2 多天线系统功率分配及注水定理 | 第17-19页 |
| 2.3 相关基本数学理论 | 第19-26页 |
| 2.3.1 向量范数和矩阵范数 | 第19-22页 |
| 2.3.2 矩阵的奇异值分解(SVD)及正交零空间 | 第22-23页 |
| 2.3.3 广义特征值 | 第23-25页 |
| 2.3.4 广义 Rayleigh 商及其最值特性 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 多天线系统预编码技术研究 | 第27-41页 |
| 3.1 预编码技术概述 | 第27-28页 |
| 3.2 基于 V-BLAST 结构的接收端串行干扰消除 | 第28-34页 |
| 3.2.1 V-BLAST 结构的迫零(ZF)检测算法 | 第29-32页 |
| 3.2.2 V-BLAST 结构的最小均方误差检测算法 | 第32-34页 |
| 3.3 发射端波束形成干扰抑制算法 | 第34-39页 |
| 3.3.1 迫零波束形成预编码 | 第35-36页 |
| 3.3.2 块对角化(BD)波束形成预编码 | 第36-37页 |
| 3.3.3 基于 MMSE 的波束形成预编码 | 第37-38页 |
| 3.3.4 基于最大化 SLNR 的波束形成预编码 | 第38页 |
| 3.3.5 发射端波束形成算法性能分析 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于矩阵降维的认知 MIMO 系统干扰抑制 | 第41-52页 |
| 4.1 系统模型及优化问题建模 | 第41-45页 |
| 4.1.1 多天线认知系统特点分析 | 第41-42页 |
| 4.1.2 认知 MIMO 系统模型 | 第42-43页 |
| 4.1.3 优化问题数学建模 | 第43-45页 |
| 4.2 基于矩阵降维的认知 MIMO 授权链路优先干扰抑制 | 第45-48页 |
| 4.2.1 基于矩阵降维的授权链路迫零波束形成设计 | 第45页 |
| 4.2.2 基于最大信漏噪比的认知用户干扰抑制 | 第45-47页 |
| 4.2.3 基于范数酉不变性的注水功率分配 | 第47页 |
| 4.2.4 系统天线配置分析 | 第47-48页 |
| 4.3 算法仿真及结果分析 | 第48-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于矩阵同时对角化的多流数据预编码 | 第52-62页 |
| 5.1 认知 MIMO 系统多流数据预编码设计 | 第52-54页 |
| 5.1.1 认知 MIMO 下行链路多流传输系统建模 | 第52-53页 |
| 5.1.2 多流数据预编码设计及注水功率分配 | 第53-54页 |
| 5.2 基于同时对角化的多流数据预编码 | 第54-58页 |
| 5.2.1 基于同时对角化的预编码改进算法设计 | 第54-56页 |
| 5.2.2 基于同时对角化的预编码算法流程 | 第56-57页 |
| 5.2.3 改进预编码算法性能分析 | 第57-58页 |
| 5.3 算法仿真及结果分析 | 第58-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
