| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 缩略词 | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第18-21页 |
| 第二章 信道模型 | 第21-36页 |
| 2.1 时频双选信道传输特性 | 第21-26页 |
| 2.1.1 频率选择性衰落 | 第21-23页 |
| 2.1.2 时间选择性衰落 | 第23-26页 |
| 2.2 无线信道统计特性 | 第26-31页 |
| 2.2.1 瑞利分布 | 第27-29页 |
| 2.2.2 Jakes模型仿真 | 第29-31页 |
| 2.3 时频双选信道模型 | 第31页 |
| 2.4 基扩展模型 | 第31-33页 |
| 2.4.1 离散卡亨南-洛维BEM模型(DKL-BEM) | 第32页 |
| 2.4.2 离散椭球序列BEM模型(DPS-BEM) | 第32页 |
| 2.4.3 复指数BEM模型(CE-BEM)和过采样复指数BEM模型(OCE-BEM) | 第32-33页 |
| 2.5 基扩展模型性能仿真与分析 | 第33-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于基扩展模型的信道估计算法 | 第36-53页 |
| 3.1 OFDM系统 | 第36页 |
| 3.2 保护间隔和循环前缀 | 第36-39页 |
| 3.3 导频插入方式 | 第39-42页 |
| 3.3.1 块状导频 | 第39-40页 |
| 3.3.2 梳状导频 | 第40-41页 |
| 3.3.3 格状导频 | 第41-42页 |
| 3.4 基于最小二乘法的基函数系数估计 | 第42-46页 |
| 3.4.1 LS信道估计算法 | 第43-44页 |
| 3.4.2 基于基扩展模型的LS信道估计算法 | 第44-46页 |
| 3.5 基于线性最小均方误差法的基函数系数估计 | 第46-49页 |
| 3.5.1 传统的LMMSE信道估计算法 | 第47页 |
| 3.5.2 基于基扩展模型的LMMSE信道估计算法 | 第47-48页 |
| 3.5.3 基于基扩展模型的LMMSE信道估计算法仿真 | 第48-49页 |
| 3.6 基于LS和LMMSE算法的基函数系数仿真 | 第49-52页 |
| 3.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于基扩展模型的改进信道估计算法 | 第53-64页 |
| 4.1 改进卡尔曼滤波信道估计算法 | 第53-59页 |
| 4.1.1 经典卡尔曼滤波信道估计算法 | 第53-55页 |
| 4.1.2 基于基扩展模型的卡尔曼滤波信道系数估计算法 | 第55-58页 |
| 4.1.3 基于基扩展模型的改进卡尔曼滤波信道系数估计算法 | 第58-59页 |
| 4.2 改进卡尔曼滤波信道估计算法复杂度分析 | 第59-60页 |
| 4.3 改进卡尔曼滤波信道估计算法仿真 | 第60-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第70页 |
