| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究进展 | 第13-16页 |
| 1.3.1 信道建模 | 第13-14页 |
| 1.3.2 信道参数萃取算法 | 第14-16页 |
| 1.4 论文创新点及篇章结构 | 第16-18页 |
| 2 无线信道参数特性 | 第18-30页 |
| 2.1 衰落信道基本特征 | 第18-23页 |
| 2.1.1 传输衰减 | 第19-20页 |
| 2.1.2 时间扩展与频率选择性衰落 | 第20-21页 |
| 2.1.3 多普勒扩展和时间衰落特性 | 第21-22页 |
| 2.1.4 角度扩展和空间选择性衰落 | 第22-23页 |
| 2.2 典型信道模型 | 第23-29页 |
| 2.2.1 平坦性衰落信道 | 第24页 |
| 2.2.2 频率选择性衰落信道 | 第24-27页 |
| 2.2.3 WINNER Ⅱ信道模型 | 第27-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 无线信道参数萃取算法 | 第30-47页 |
| 3.1 多重信号分类(MUSIC)算法 | 第30-36页 |
| 3.1.1 基本MUSIC算法 | 第30-33页 |
| 3.1.2 求根MUSIC算法 | 第33-36页 |
| 3.2 旋转不变技术估计信号参数(ESPIRT)算法 | 第36-40页 |
| 3.2.1 算法理论基础 | 第37-38页 |
| 3.2.2 算法仿真分析 | 第38-40页 |
| 3.3 期望最大(EM)算法 | 第40-46页 |
| 3.3.1 算法理论基础 | 第40-43页 |
| 3.3.2 算法仿真分析 | 第43-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 高速铁路场景无线信道参数萃取方法 | 第47-61页 |
| 4.1 D2A场景信道参数矩阵的生成 | 第47-50页 |
| 4.2 空间交替广义期望最大(SAGE)算法 | 第50-55页 |
| 4.2.1 信道检测技术 | 第50-52页 |
| 4.2.2 算法实现过程 | 第52-55页 |
| 4.3 提出的改进SIC-SAGE算法 | 第55-56页 |
| 4.4 高速铁路场景下改进算法仿真分析 | 第56-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 5 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 本文总结 | 第61页 |
| 5.2 工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第66-68页 |
| 学位论文数据集 | 第68页 |