| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·课题安排 | 第12-14页 |
| 第二章 多用户检测技术 | 第14-33页 |
| ·传统检测技术 | 第14-16页 |
| ·多用户检测技术 | 第16-20页 |
| ·多用户检测技术的基本原理 | 第16-17页 |
| ·多用户检测算法的分类 | 第17-19页 |
| ·多用户检测技术的性能标准 | 第19-20页 |
| ·经典的多用户检测器 | 第20-31页 |
| ·最优多用户检测 | 第20-22页 |
| ·解相关多用户检测 | 第22-24页 |
| ·最小均方误差多用户检测 | 第24-27页 |
| ·串行干扰消除多用户检测 | 第27-29页 |
| ·并行干扰消除多用户检测 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 非高斯噪声 | 第33-42页 |
| ·非高斯噪声理论模型分析 | 第33-36页 |
| ·单变量模型 | 第33-34页 |
| ·多变量模型 | 第34-35页 |
| ·其它非高斯噪声理论模型 | 第35-36页 |
| ·典型非高斯噪声 | 第36-41页 |
| ·拉普拉斯噪声 | 第36-38页 |
| ·Alpha 稳定噪声 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 粒子滤波算法及其改进算法 | 第42-54页 |
| ·粒子滤波算法的理论基础 | 第42-45页 |
| ·动态空间模型 | 第42-43页 |
| ·贝叶斯估计理论 | 第43-44页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第44-45页 |
| ·粒子滤波算法 | 第45-49页 |
| ·序贯重要性采样算法 | 第46-48页 |
| ·序贯重要性重采样算法 | 第48-49页 |
| ·基于权值选择的粒子滤波算法 | 第49-50页 |
| ·权值优选思想 | 第49-50页 |
| ·算法步骤 | 第50页 |
| ·高斯粒子滤波算法 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 非高斯噪声下基于粒子滤波及改进算法的多用户检测 | 第54-68页 |
| ·系统模型 | 第54-56页 |
| ·基于粒子滤波算法的多用户检测 | 第56-61页 |
| ·算法原理及其实现步骤 | 第56-59页 |
| ·仿真结果及分析 | 第59-61页 |
| ·基于权值选择粒子滤波算法的多用户检测 | 第61-63页 |
| ·算法原理及其实现步骤 | 第61页 |
| ·仿真结果及分析 | 第61-63页 |
| ·基于高斯粒子滤波算法的多用户检测 | 第63-67页 |
| ·算法原理及其实现步骤 | 第63-65页 |
| ·仿真结果及分析 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论与展望 | 第68-71页 |
| 研究总结 | 第68-69页 |
| 工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 个人简历及在学习期间的论文发表与获奖情况 | 第76页 |