| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 MIMO技术概述 | 第11-14页 |
| 1.1.1 MIMO技术发展历程 | 第11-12页 |
| 1.1.2 Massive MIMO技术的优点 | 第12-13页 |
| 1.1.3 Massive MIMO遇到的挑战 | 第13-14页 |
| 1.2 MIMO系统中的预编码技术及其研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 传统MIMO系统中的预编码技术 | 第15-17页 |
| 1.2.2 Massive MIMO系统中的预编码技术 | 第17-18页 |
| 1.3 论文工作及结构安排 | 第18-19页 |
| 2 MASSIVE MIMO系统模型 | 第19-26页 |
| 2.1 无线信道衰落特性及统计衰落模型 | 第19-21页 |
| 2.1.1 无线信道衰落特性 | 第19-20页 |
| 2.1.2 无线信道统计衰落模型 | 第20-21页 |
| 2.2 MU-MIMO系统模型 | 第21-24页 |
| 2.3 信道状态信息 | 第24-25页 |
| 2.3.1 信道状态信息的获取方法 | 第24页 |
| 2.3.2 信道状态信息的分类 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 单小区场景MASSIVE MIMO系统预编码技术 | 第26-41页 |
| 3.1 传统MIMO系统预编码技术 | 第26-30页 |
| 3.1.1 基于迫零准则的线性预编码方案 | 第27-28页 |
| 3.1.2 基于最小化均方误差准则的预编码方案 | 第28-29页 |
| 3.1.3 矢量扰动(VP)非线性预编码方案 | 第29-30页 |
| 3.2 基于信道几何均值分解的扰动矢量预编码 | 第30-36页 |
| 3.2.1 对信道估计矩阵的几何均值分解(GMD) | 第31-32页 |
| 3.2.2 基于最小均方误差准则的分析 | 第32-34页 |
| 3.2.3 基于迫零准则的分析 | 第34页 |
| 3.2.4 扰动向量求解 | 第34-36页 |
| 3.3 仿真结果 | 第36-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 LTE下行链路级仿真平台的搭建及实现 | 第41-62页 |
| 4.1 MIMO信道建模 | 第41-43页 |
| 4.2 LTE下行链路级仿真流程 | 第43-55页 |
| 4.2.1 原始数据流处理 | 第44-47页 |
| 4.2.2 信道编码和译码 | 第47-50页 |
| 4.2.3 速率匹配和码块级联 | 第50-53页 |
| 4.2.4 加扰和信号调制解调 | 第53-54页 |
| 4.2.5 OFDM调制和解调 | 第54-55页 |
| 4.3 MIMO模块的实现 | 第55-58页 |
| 4.3.1 层映射模块 | 第55-57页 |
| 4.3.2 多用户预编码技术实现 | 第57-58页 |
| 4.4 仿真结果 | 第58-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 5 结论 | 第62-64页 |
| 5.1 本文总结 | 第62-63页 |
| 5.2 不足与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第68-70页 |
| 学位论文数据集 | 第70页 |
