| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-40页 |
| ·移动通信的研究现状 | 第17-19页 |
| ·B3G 物理层关键技术 | 第19-24页 |
| ·软件无线电技术 | 第19-20页 |
| ·OFDM 技术 | 第20-22页 |
| ·MIMO 技术 | 第22-24页 |
| ·MIMO 系统中频偏和信道估计技术概述 | 第24-28页 |
| ·频偏估计 | 第25-26页 |
| ·信道估计 | 第26-27页 |
| ·频偏和信道联合估计 | 第27-28页 |
| ·V-BLAST 系统中信号检测算法概述 | 第28-29页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第29-31页 |
| 本章参考文献 | 第31-40页 |
| 第二章 MIMO 相关信道下联合频偏信道估计 | 第40-59页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·系统模型 | 第41-43页 |
| ·MIMO 相关信道下的频偏和信道估计 | 第43-45页 |
| ·频偏估计 | 第43-44页 |
| ·信道估计 | 第44-45页 |
| ·性能分析 | 第45-47页 |
| ·频偏估计器的性能 | 第45-46页 |
| ·存在频偏估计误差下的信道估计性能 | 第46-47页 |
| ·仿真结果 | 第47-51页 |
| ·结论 | 第51-52页 |
| 附录A 频偏估计的均值和方差的推导 | 第52-55页 |
| 附录B 频偏估计的CRLB 推导 | 第55-56页 |
| 本章参考文献 | 第56-59页 |
| 第三章 MIMO 系统中存在定时误差下的联合频偏信道估计 | 第59-77页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·系统模型 | 第60-62页 |
| ·存在定时误差下的联合频偏信道估计 | 第62-65页 |
| ·ML 频偏估计 | 第63-64页 |
| ·定时误差和信道估计 | 第64-65页 |
| ·频偏估计器的性能 | 第65页 |
| ·仿真结果 | 第65-71页 |
| ·结论 | 第71-72页 |
| 附录A 式（3-8）和（3-9）的推导 | 第72-73页 |
| 附录B 频偏估计的均值、方差和CRLB 的推导 | 第73-75页 |
| 本章参考文献 | 第75-77页 |
| 第四章 多频偏MIMO 信道下的联合频偏信道估计 | 第77-98页 |
| ·引言 | 第77-78页 |
| ·系统模型和ML 联合频偏信道估计 | 第78-80页 |
| ·基于MUSIC 和ML 算法的联合频偏信道估计 | 第80-85页 |
| ·训练序列设计 | 第80-81页 |
| ·联合频偏信道估计方法 | 第81-83页 |
| ·仿真结果 | 第83-85页 |
| ·基于粒子群优化的联合频偏信道估计 | 第85-93页 |
| ·粒子群优化理论 | 第85-86页 |
| ·联合频偏信道估计算法 | 第86-88页 |
| ·仿真结果 | 第88-93页 |
| ·结论 | 第93-95页 |
| 附录式（4-7）的证明 | 第95-96页 |
| 本章参考文献 | 第96-98页 |
| 第五章 基于离散粒子群优化的V-BLAST 检测算法 | 第98-113页 |
| ·引言 | 第98-100页 |
| ·V-BLAST 系统模型及经典的检测算法 | 第100-102页 |
| ·V-BLAST 系统模型 | 第100-101页 |
| ·经典检测算法 | 第101-102页 |
| ·基于离散粒子群优化理论的检测算法 | 第102-106页 |
| ·离散粒子群算法 | 第102-103页 |
| ·混合离散粒子群算法 | 第103-104页 |
| ·基于HDPSO 的V-BLAST 检测算法 | 第104-105页 |
| ·基于HDPSO 和PIC 的V-BLAST 检测方法 | 第105-106页 |
| ·计算复杂度分析 | 第106页 |
| ·仿真结果 | 第106-110页 |
| ·结论 | 第110-111页 |
| 本章参考文献 | 第111-113页 |
| 第六章 总结与展望 | 第113-116页 |
| ·全文总结 | 第113-114页 |
| ·后续研究工作展望 | 第114-116页 |
| 致谢 | 第116-118页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第118-120页 |
