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WiMAX下行同步与小区搜索的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-14页
   ·WiMAX 技术简介第10-11页
   ·本课题的研究背景以及意义第11-13页
   ·本文的研究内容及工作安排第13-14页
第二章 OFDM 原理以及同步技术第14-24页
   ·OFDM 的原理第14-16页
     ·OFDM 的基本原理第14-16页
   ·OFDM 系统信道模型第16-18页
     ·无线信道的特征第16-17页
     ·ITU-R 信道模型第17-18页
   ·OFDM 和 OFDMA 在同步上的区别第18页
   ·时频偏移对 OFDM 系统的影响第18-22页
     ·时间偏移对 OFDM 系统的影响第19-20页
     ·频率偏移对 OFDM 系统的影响第20-22页
   ·同步技术的研究现状第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第三章 WiMAX 下行同步算法的研究第24-42页
   ·IEEE802.16e 的物理层特征第24-25页
     ·帧结构第24页
     ·帧特征第24-25页
   ·前导的形成以及数学特征第25-28页
     ·前导的形成第25-27页
     ·前导的数学特征第27-28页
   ·帧检测和粗定时第28-33页
     ·帧长和粗定时估计第28-31页
     ·CP 长度和粗定时估计第31-33页
   ·小数倍频偏估计第33-35页
     ·基于 CP 的小数倍频偏估计第33-34页
     ·基于前导的小数倍频偏估计第34-35页
   ·基于前导重复特性的固定频偏值的研究第35-38页
   ·小数倍频偏矫正后的帧前导频域特征的研究第38-40页
   ·基于 CP 与基于帧前导的小数倍频偏估计算法的比较第40-41页
   ·本章小结第41-42页
第四章 WiMAX 小区搜索算法的研究第42-56页
   ·ML 小区搜索算法的研究第42-46页
     ·原始 ML 方法第42-43页
     ·基于子载波集序列的 ML 算法第43-44页
     ·基于调制子序列的 ML 算法第44-46页
   ·基于 ED 的 ML 小区搜索算法第46-51页
     ·Kim 理论第46-47页
     ·基于 ED 的 ML 小区搜索算法第47-49页
     ·基于 RED 的 ML 小区搜索算法第49页
     ·基于 RED 的 ML 算法与各种算法的复杂度对比第49-51页
   ·自适应的小区搜索算法第51-55页
     ·ML 小区搜索算法的特征第51-52页
     ·基于 ED 的 ML 小区搜索算法的特征第52页
     ·ML_ACL 小区搜索算法第52-53页
     ·自适应的 ML 搜索算法第53-54页
     ·基于 ED 的自适应 ML 算法第54-55页
   ·本章小结第55-56页
第五章 基于 WiMAX16e 的 OFDM 系统下行同步的实现与仿真第56-69页
   ·仿真平台第56-57页
     ·系统原理结构图第56页
     ·系统参数第56-57页
     ·仿真平台的构建第57页
   ·小区搜索算法的仿真结果以及分析第57-63页
     ·高斯信道第58-60页
     ·瑞利衰落加高斯信道第60-63页
   ·系统时频同步的实现与仿真第63-68页
     ·实现过程第63-65页
     ·仿真结果以及分析第65-68页
   ·本章小结第68-69页
总结与展望第69-70页
参考文献第70-72页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第72-73页
致谢第73-74页
附件第74页

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