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基于Bethe自由能最小化的大规模MIMO消息传递检测算法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
英文缩略词第15-17页
符号说明第17-18页
第一章 绪论第18-24页
    1.1 研究背景第18-20页
    1.2 研究现状第20-22页
        1.2.1 贝叶斯推断与消息传递算法第20-21页
        1.2.2 大规模MIMO信号检测第21页
        1.2.3 免调度传输联合活跃用户检测和信道估计第21-22页
        1.2.4 非正交多址接入多用户检测第22页
        1.2.5 小结第22页
    1.3 论文工作与章节安排第22-24页
第二章 基于Bethe自由能最小化的消息传递算法第24-44页
    2.1 引言第24-25页
    2.2 变分贝叶斯推断第25-28页
    2.3 基于Bethe自由能最小化的消息传递算法第28-33页
        2.3.1 基于置信度因子化约束条件的消息传递算法第28-31页
        2.3.2 基于置信度边缘概率一致性的消息传递算法第31-32页
        2.3.3 基于指数族分布约束的消息传递算法第32-33页
    2.4 广义线性模型中的消息传递算法第33-42页
        2.4.1 广义线性期望传播第34-38页
        2.4.2 广义线性近似期望传播第38-42页
    2.5 本章总结第42-44页
第三章 基于预处理的大规模MIMO广义近似消息传递上行信号检测算法第44-56页
    3.1 引言第44页
    3.2 上行多用户传输系统模型第44-45页
    3.3 广义近似消息传递上行信号检测第45-47页
        3.3.1 广义近似消息传递算法(GAMP)第45页
        3.3.2 GAMP的局限性第45-47页
    3.4 基于预处理的广义近似消息传递第47-51页
        3.4.1 预处理准则第47-48页
        3.4.2 预处理矩阵应满足的最优条件第48-50页
        3.4.3 预处理矩阵设计第50-51页
        3.4.4 在大规模MIMO-OFDM系统中的应用第51页
    3.5 仿真结果第51-54页
    3.6 本章总结第54-56页
第四章 免调度传输系统联合活跃用户检测和信道估计混合消息传递算法第56-94页
    4.1 引言第56-57页
    4.2 免调度传输系统模型第57-60页
        4.2.1 系统模型第57-58页
        4.2.2 信道模型第58-59页
        4.2.3 联合活跃用户检测和信道估计第59-60页
    4.3 独立同分布信道下的联合活跃用户检测和信道估计第60-72页
        4.3.1 用户先验活跃概率已知第60-70页
        4.3.2 用户先验活跃概率未知第70-72页
    4.4 空间稀疏信道下的联合活跃用户检测和信道估计第72-79页
        4.4.1 用户先验活跃概率已知第72-77页
        4.4.2 用户先验活跃概率未知第77-79页
    4.5 仿真结果第79-92页
        4.5.1 独立同分布信道第85-90页
        4.5.2 空间稀疏信道第90-92页
    4.6 本章总结第92-94页
第五章 基于完美能量扩展变换的非正交多址接入上行多用户检测第94-110页
    5.1 引言第94-95页
    5.2 基于完美能量扩展变换的非正交多址接入系统模型第95-97页
        5.2.1 能量扩展传输方案第95-96页
        5.2.2 完美能量扩展矩阵第96-97页
    5.3 上行多用户检测方法第97-103页
        5.3.1 最小化Bethe自由能第97-99页
        5.3.2 算法推导第99-103页
        5.3.3 算法最终形式第103页
    5.4 上行多用户迭代接收机第103-106页
    5.5 仿真结果第106-109页
    5.6 本章总结第109-110页
第六章 总结与展望第110-112页
    6.1 全文总结第110-111页
    6.2 进一步研究方向第111-112页
参考文献第112-116页
作者在攻读硕士学位期间发表的论文和专利第116-118页
致谢第118页

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