| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| ·超宽带技术概述 | 第12-14页 |
| ·超宽带技术的实现方案 | 第14-21页 |
| ·无载波脉冲方案 | 第14-15页 |
| ·载波调制方案 | 第15-21页 |
| ·MB-OFDM-UWB信道估计的必要性及研究现状 | 第21-24页 |
| ·论文内容安排 | 第24-26页 |
| 第2章 超宽带信道特性 | 第26-47页 |
| ·路径损耗与阴影衰落 | 第26-28页 |
| ·多径传播模型 | 第28-37页 |
| ·抽头延迟线(Tap-Delay-Line)模型 | 第29-31页 |
| ·△-K衰落模型 | 第31-35页 |
| ·Sakeh-Valenzuela模型 | 第35-37页 |
| ·UWB信道模型 | 第37-46页 |
| ·IEEE802.15.3a信道模型 | 第37-40页 |
| ·IEEE802.15.4a信道模型 | 第40-42页 |
| ·信道相关特性分析 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第3章 基于数据辅助的信道估计 | 第47-76页 |
| ·MB-OFDM UWB信号模型 | 第47-51页 |
| ·数据辅助信道估计原理 | 第51-63页 |
| ·信道估计数学模型 | 第51-54页 |
| ·信道估计准则 | 第54-59页 |
| ·插值算法 | 第59-63页 |
| ·理想同步时MB-OFDM UWB系统信道估计 | 第63-72页 |
| ·系统模型 | 第64-65页 |
| ·信道估计与信号检测 | 第65-68页 |
| ·算法改进及参数选择 | 第68-70页 |
| ·算法仿真性能分析 | 第70-72页 |
| ·存在相位误差时的信道估计与跟踪 | 第72-75页 |
| ·算法描述 | 第72-73页 |
| ·仿真性能分析 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第4章 基于参数化信道模型的自适应滤波信道估计 | 第76-99页 |
| ·超宽带信道参数化模型 | 第76-85页 |
| ·平稳非相关散射信道模型 | 第76-78页 |
| ·超宽带信道AR模型 | 第78-81页 |
| ·模型参数估计 | 第81-82页 |
| ·模型仿真分析 | 第82-85页 |
| ·基于卡尔曼滤波的信道估计 | 第85-91页 |
| ·状态方程与观测方程 | 第85-86页 |
| ·基于降维处理的卡尔曼估计 | 第86-88页 |
| ·算法性能仿真分析 | 第88-91页 |
| ·联合卡尔曼滤波和导频子载波的信道估计和跟踪 | 第91-98页 |
| ·基于标量卡尔曼估计的初始估计 | 第91-92页 |
| ·结合导频子载波的信道估计和跟踪 | 第92-96页 |
| ·算法性能仿真分析 | 第96-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 第5章 基于期望最大化的多天线信道估计 | 第99-120页 |
| ·MIMO多带OFDM系统模型 | 第99-103页 |
| ·信号发送模型 | 第99-101页 |
| ·信道模型 | 第101页 |
| ·信号接收模型 | 第101-103页 |
| ·EM算法原理 | 第103-105页 |
| ·ML-EM算法 | 第104页 |
| ·MAP-EM算法 | 第104-105页 |
| ·单用户时信道状态信息估计 | 第105-114页 |
| ·基于Alamouti空时编码的信号传输模型 | 第105-107页 |
| ·基于ML-EM算法信道估计 | 第107-109页 |
| ·基于MAP-EM算法信道估计 | 第109-111页 |
| ·算法性能仿真分析 | 第111-114页 |
| ·多用户时信道状态信息估计 | 第114-118页 |
| ·系统模型 | 第114-115页 |
| ·基于空间交替推广EM算法的信息状态估计 | 第115-117页 |
| ·算法性能仿真分析 | 第117-118页 |
| ·本章小结 | 第118-120页 |
| 结论 | 第120-122页 |
| 参考文献 | 第122-133页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第133-134页 |
| 致谢 | 第134页 |