| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 Massive MIMO的研究背景和现状 | 第14-17页 |
| 1.2 本文的研究目标 | 第17-18页 |
| 1.3 本文内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 多用户Massive MIMO系统 | 第20-36页 |
| 2.1 多用户MIMO | 第20-22页 |
| 2.1.1 MIMO系统模型 | 第20-21页 |
| 2.1.2 多用户MIMO系统模型 | 第21页 |
| 2.1.3 多用户MIMO系统容量 | 第21-22页 |
| 2.2 多用户Massive MIMO系统基本原理 | 第22-26页 |
| 2.2.1 上行信道估计 | 第23-25页 |
| 2.2.2 下行数据传输 | 第25页 |
| 2.2.3 导频污染的影响 | 第25-26页 |
| 2.3 多用户Massive MIMO系统下行预编码算法 | 第26-33页 |
| 2.3.1 最大比发射预编码算法 | 第26-27页 |
| 2.3.2 迫零预编码算法 | 第27-28页 |
| 2.3.3 基于MMSE准则的预编码算法 | 第28-29页 |
| 2.3.4 基于最大化SLNR准则的预编码算法 | 第29-30页 |
| 2.3.5 基于最小化导频污染的预编码算法 | 第30-31页 |
| 2.3.6 不同预编码算法性能对比 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-36页 |
| 第三章 Massive MIMO系统发射天线选择算法设计 | 第36-64页 |
| 3.1 Massive MIMO线性预编码系统TAS模型 | 第36-37页 |
| 3.2 TAS算法对系统性能的影响 | 第37-40页 |
| 3.2.1 ZF预编码系统容量性能 | 第37-39页 |
| 3.2.2 MMSE预编码系统MSE性能 | 第39-40页 |
| 3.3 低复杂度次优TAS算法设计 | 第40-49页 |
| 3.3.1 ZF预编码系统TAS算法设计 | 第40-42页 |
| 3.3.2 MMSE预编码系统TAS算法设计 | 第42-43页 |
| 3.3.3 不同TAS算法计算复杂度分析对比 | 第43-45页 |
| 3.3.4 仿真结果及分析 | 第45-49页 |
| 3.4 最小化发射天线数TAS算法 | 第49-52页 |
| 3.4.1 满足用户速率约束时最小化发射天线数 | 第49-50页 |
| 3.4.2 仿真结果及分析 | 第50-52页 |
| 3.5 系统能量效率最大化TAS算法 | 第52-62页 |
| 3.5.1 系统整体功耗模型 | 第52-53页 |
| 3.5.2 系统能量效率最大化 | 第53-56页 |
| 3.5.3 仿真结果及分析 | 第56-62页 |
| 3.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第四章 Massive MIMO系统单RF链路接收机的延迟误差校准算法 | 第64-78页 |
| 4.1 Massive MIMO单RF链路接收机 | 第64-69页 |
| 4.1.1 上行链路传输模型 | 第64-65页 |
| 4.1.2 常规Massive MIMO接收机 | 第65-66页 |
| 4.1.3 新型Massive MIMO单RF链路接收机 | 第66-69页 |
| 4.2 Massive MIMO单RF链路接收机延迟误差影响分析及校准 | 第69-73页 |
| 4.2.1 单RF链路接收机延迟误差影响分析 | 第69-72页 |
| 4.2.2 单RF链路接收机延迟误差校准 | 第72-73页 |
| 4.3 仿真结果及分析 | 第73-77页 |
| 4.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 结论和展望 | 第78-80页 |
| 5.1 研究结论 | 第78页 |
| 5.2 研究展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 作者简介 | 第86-87页 |
