| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-13页 |
| 本文用到的缩略语 | 第13-15页 |
| 1 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-19页 |
| 1.1.1 多址无线通信系统介绍 | 第15-17页 |
| 1.1.2 码分多址通信系统研究背景及发展 | 第17-18页 |
| 1.1.3 多址无线通信系统的主要干扰及影响 | 第18-19页 |
| 1.2 码分多址系统多用户检测技术发展过程 | 第19-21页 |
| 1.2.1 线性多用户检测技术 | 第19-20页 |
| 1.2.2 非线性干扰消除多用户检测技术 | 第20-21页 |
| 1.2.3 多用户检测技术发展现状 | 第21页 |
| 1.3 论文研究内容与结构安排 | 第21-25页 |
| 1.3.1 论文研究内容及解决的关键科学问题 | 第21-23页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第23-25页 |
| 2 DS-CDMA 系统多用户检测技术 | 第25-45页 |
| 2.1 多用户检测技术概述 | 第25-27页 |
| 2.1.1 多用户检测技术优性能缺点分析 | 第25-26页 |
| 2.1.2 多用户检测技术基本性能测度 | 第26-27页 |
| 2.2 干扰抑制多用户检测系统噪声模型 | 第27-29页 |
| 2.2.1 加性高斯白噪声模型 | 第27-28页 |
| 2.2.2 有色噪声模型 | 第28-29页 |
| 2.3 DS-CDMA 系统基本信号模型 | 第29-31页 |
| 2.3.1 高斯白噪声信道同步 DS-CDMA 系统模型 | 第29-30页 |
| 2.3.2 高斯白噪声信道异步 DS-CDMA 系统模型 | 第30页 |
| 2.3.3 频率选择性衰落信道同步 DS-CDMA 系统模型 | 第30-31页 |
| 2.4 典型多用户检测方案描述 | 第31-36页 |
| 2.4.1 最优多用户检测方案 | 第32-33页 |
| 2.4.2 线性 MMSE 多用户检测方案 | 第33-34页 |
| 2.4.3 解相关多用户检测方案 | 第34-35页 |
| 2.4.4 一种线性多用户检测算法仿真实验系统 | 第35-36页 |
| 2.5 一种改进的 MMSE-MUD 算法 | 第36-44页 |
| 2.5.1 算法基本改进原理 | 第37-40页 |
| 2.5.2 算法改进过程推导 | 第40-41页 |
| 2.5.3 改进的 MMSE 算法性能仿真分析 | 第41-44页 |
| 2.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 3 盲自适应多用户检测算法研究 | 第45-75页 |
| 3.1 盲多用户检测基本原理 | 第45-47页 |
| 3.1.1 线性盲多用户检测的典范表示 | 第45-46页 |
| 3.1.2 基于约束最小输出能量准则的盲多用户检测算法 | 第46-47页 |
| 3.2 典型盲自适应多用户检测算法研究 | 第47-55页 |
| 3.2.1 盲自适应 LMS 算法 | 第47-50页 |
| 3.2.2 盲自适应 RLS 算法 | 第50-52页 |
| 3.2.3 盲自适应 Kalman 算法 | 第52-55页 |
| 3.3 一种自适应最速下降 RLS 多用户检测算法 | 第55-59页 |
| 3.3.1 自适应 RLS 算法等价数值问题基本推导 | 第55-56页 |
| 3.3.2 自适应 D-RLS 算法推导 | 第56-57页 |
| 3.3.3 自适应 D-RLS 算法多用户检测系统模型及性能分析 | 第57-59页 |
| 3.4 一种改进的盲自适应标准 Kalman 滤波多用户检测准则 | 第59-62页 |
| 3.4.1 多用户信号模型 | 第59-60页 |
| 3.4.2 算法改进过程 | 第60页 |
| 3.4.3 改进的 Kalman 算法仿真分析 | 第60-62页 |
| 3.5 一种盲自适应拟 Newton 迭代 Kalman 滤波多用户检测算法 | 第62-67页 |
| 3.5.1 系统模型描述 | 第62-63页 |
| 3.5.2 拟 Newton 迭代算法基本原理及优化 | 第63-64页 |
| 3.5.3 BN-Kalman 算法更新推导 | 第64-65页 |
| 3.5.4 BN-Kalman 算法仿真分析 | 第65-67页 |
| 3.6 一种盲自适应 SOR/JGS-Kalman 多用户检测算法 | 第67-74页 |
| 3.6.1 SOR/JGS 迭代约束准则 | 第68-69页 |
| 3.6.2 SOR/JGS-Kalman 算法推导 | 第69-70页 |
| 3.6.3 SOR/JGS-Kalman 算法性能仿真分析 | 第70-74页 |
| 3.7 本章小结 | 第74-75页 |
| 4 DS-CDMA 系统串行干扰消除多用户检测算法研究 | 第75-103页 |
| 4.1 多级干扰消除多用户信号模型 | 第75-77页 |
| 4.1.1 直扩系统信号模型 | 第75-76页 |
| 4.1.2 信号模型短周期扩频序列等效变换 | 第76页 |
| 4.1.3 信号模型长周期扩频序列等效变换推广 | 第76-77页 |
| 4.2 DS-CDMA 串行检测过程典型检测原理概述 | 第77-78页 |
| 4.2.1 基本 DS-CDMA 接收机原理 | 第77页 |
| 4.2.2 常规 MUD 过程描述 | 第77-78页 |
| 4.2.3 最优多用户检测过程描述 | 第78页 |
| 4.3 串行干扰消除多用户检测算法研究 | 第78-83页 |
| 4.3.1 SIC 基本处理结构 | 第78-79页 |
| 4.3.2 SIC 检测过程参数估计 | 第79-80页 |
| 4.3.3 同步 SIC 检测 BER 精确分析 | 第80-82页 |
| 4.3.4 异步 SIC 检测 BER 近似分析 | 第82-83页 |
| 4.4 最小均方误差串行干消除多用户检测算法 | 第83-87页 |
| 4.4.1 串行检测多用户信号模型 | 第84页 |
| 4.4.2 最小均方误差线性多用户检测准则 | 第84-85页 |
| 4.4.3 MMSE-SIC 多用户检测算法推导 | 第85-86页 |
| 4.4.4 MMSE-SIC 算法性能仿真分析 | 第86-87页 |
| 4.5 无线多址移动通信系统盲自适应 Kalman-SIC 算法 | 第87-94页 |
| 4.5.1 多用户模型及串行计算过程 Kalman 准则推导 | 第88-90页 |
| 4.5.2 K-SIC 算法推导 | 第90-91页 |
| 4.5.3 K-SIC 算法性能仿真分析 | 第91-94页 |
| 4.6 一种多址移动通信系统异步 Schwarz 串行干扰消除算法 | 第94-102页 |
| 4.6.1 异步系统信号模型分析 | 第95-96页 |
| 4.6.2 Schwarz 算法准则基本原理 | 第96-97页 |
| 4.6.3 S-SIC 算法推导 | 第97-99页 |
| 4.6.4 S-SIC 算法性能仿真分析 | 第99-102页 |
| 4.7 本章小结 | 第102-103页 |
| 5 DS-CDMA 系统并行干扰消除多用户检测算法研究 | 第103-131页 |
| 5.1 并行干扰消除多用户检测算法性能分析 | 第103-106页 |
| 5.1.1 并行干扰消除多用户检测过程基本原理 | 第103-104页 |
| 5.1.2 并行干扰消除多用户检测算法多级结构 | 第104-105页 |
| 5.1.3 并行干扰消除多用户检测过程系统模型 | 第105-106页 |
| 5.2 PIC 检测过程 BER 分析 | 第106-109页 |
| 5.2.1 PIC 检测第一级 BER 精确分析 | 第106-107页 |
| 5.2.2 PIC 检测第二级 BER 精确分析 | 第107-108页 |
| 5.2.3 PIC 检测第 m-1 级到 m 级 BER 近似分析 | 第108-109页 |
| 5.3 一种 DS-CDMA 系统异步连续并行 Schwarz-PIC 算法 | 第109-113页 |
| 5.3.1 Schwarz 交替准则基本原理 | 第109-110页 |
| 5.3.2 连续并行 Schwarz 约束准则算法实现 | 第110-111页 |
| 5.3.3 S-PIC 算法性能仿真分析 | 第111-113页 |
| 5.4 一种盲自适应 Kalman-PIC 多用户检测算法 | 第113-122页 |
| 5.4.1 DS-CDMA 系统多用户模型及并行 Kalman 准则推导 | 第114-115页 |
| 5.4.2 K-PIC 算法实现 | 第115-117页 |
| 5.4.3 K-PIC 算法性能仿真分析 | 第117-122页 |
| 5.5 盲自适应准则约束的 IC 联合检测方案 | 第122-130页 |
| 5.5.1 一种衰落信道下的盲自适应 Kalman-IC 算法 | 第122-123页 |
| 5.5.2 K-AIC 算法原理及实现 | 第123-127页 |
| 5.5.3 K-AIC 算法性能仿真分析 | 第127-130页 |
| 5.6 本章小结 | 第130-131页 |
| 6 总结与展望 | 第131-133页 |
| 6.1 论文总结 | 第131页 |
| 6.2 论文创新点 | 第131-132页 |
| 6.3 工作展望 | 第132-133页 |
| 参考文献 | 第133-149页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第149-151页 |
| 致谢 | 第151-153页 |
