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非理想信道下大规模天线系统的性能分析及传输技术研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
专用术语注释表第10-12页
第一章 绪论第12-19页
    1.1 论文研究背景和意义第12-14页
    1.2 国内外研究现状第14-16页
    1.3 本文工作和成果第16-17页
    1.4 文章结构安排第17-18页
    1.5 本章小结第18-19页
第二章 相关背景知识介绍第19-25页
    2.1 引言第19页
    2.2 多普勒扩展第19-20页
    2.3 MIMO技术概述第20-23页
        2.3.1 多天线系统第20页
        2.3.2 单用户MIMO第20-21页
        2.3.3 多用户MIMO第21-22页
        2.3.4 大规模MIMO第22-23页
    2.4 机器学习概述第23-24页
    2.5 本章小结第24-25页
第三章 高速场景下大规模MIMO系统的频谱效率第25-50页
    3.1 引言第25页
    3.2 非理想CSI下使用重复编码的等效大规模MIMO系统模型第25-30页
        3.2.1 帧结构第25-26页
        3.2.2 信道模型第26页
        3.2.3 传输导频时的系统模型第26-27页
        3.2.4 MMSE信道估计第27-28页
        3.2.5 非理想CSI下的等效系统模型第28-30页
    3.3 MRC,MMSE,类MRC接收机的容量分析第30-43页
        3.3.1 MRC接收机的渐近可达和速率第30-32页
        3.3.2 MMSE接收机的渐近可达和速率第32-35页
        3.3.3 类MRC接收机的渐近可达和速率第35-37页
        3.3.4 高速场景下重复编码的性能第37-38页
        3.3.5 归一化可达和速率的渐近分析结果第38页
        3.3.6 系统参数对归一化可达和速率的影响第38-43页
    3.4 类MRC接收机的多普勒分集阶数和编码增益损失第43-49页
        3.4.1 类MRC检测的平均误码率第43-44页
        3.4.2 类MRC检测的多普勒分集阶数第44-46页
        3.4.3 类MRC检测的编码增益损失第46-47页
        3.4.4 数值结果第47-49页
    3.5 本章小结第49-50页
第四章 大规模DAS系统中导频分配方案第50-64页
    4.1 引言第50页
    4.2 大规模DAS系统的容量第50-52页
        4.2.1 上行多用户大规模DAS系统模型第50-51页
        4.2.2 大规模DAS系统容量第51-52页
    4.3 基于受限K均值聚类的导频分配第52-58页
        4.3.1 受限K均值聚类第52-55页
        4.3.2 Kuhn-Munkras算法第55-56页
        4.3.3 基于受限K均值聚类的导频分配算法第56-58页
    4.4 基于贪心原理的导频分配算法第58-59页
    4.5 算法性能第59-63页
        4.5.1 算法复杂度分析第59-60页
        4.5.2 数值结果第60-63页
    4.6 本章小结第63-64页
第五章 基于机器学习的抑制相位旋转的符号检测第64-72页
    5.1 引言第64页
    5.2 存在符号定时误差的多用户大规模MIMO-OFDM系统模型第64-66页
    5.3 基于K均值聚类的符号检测算法第66-68页
        5.3.1 算法步骤第66-67页
        5.3.2 改进的算法步骤第67-68页
    5.4 算法性能第68-71页
        5.4.1 算法复杂度分析第68-69页
        5.4.2 数值结果第69-71页
    5.5 本章小结第71-72页
第六章 总结与展望第72-74页
    6.1 论文工作总结第72-73页
    6.2 未来工作展望第73-74页
参考文献第74-77页
附录1 程序清单第77-78页
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文第78-79页
附录3 攻读硕士学位期间申请的专利第79-80页
附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目第80-81页
致谢第81页

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