| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 缩略词表 | 第14-16页 |
| 数学符号定义表 | 第16-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-30页 |
| 1.1 研究背景 | 第17-18页 |
| 1.1.1 多载波通信技术 | 第17-18页 |
| 1.1.2 多载波通信系统中信道估计的重要性 | 第18页 |
| 1.2 基于基扩展模型的双选信道估计和检测的研究现状 | 第18-28页 |
| 1.2.1 无线信道模型 | 第19-20页 |
| 1.2.2 基扩展模型 | 第20-28页 |
| 1.2.2.1 SISO-OFDM系统 | 第24-25页 |
| 1.2.2.2 集中式MIMO-OFDM系统 | 第25页 |
| 1.2.2.3 分布式MIMO-OFDM系统 | 第25-27页 |
| 1.2.2.4 基于OFDM的双向中继网络系统 | 第27-28页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和贡献 | 第28-29页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第29-30页 |
| 第二章 SISO-OFDM系统中的信道估计技术 | 第30-54页 |
| 2.1 系统模型 | 第30-32页 |
| 2.2 时域维纳滤波插值技术 | 第32-41页 |
| 2.2.1 高阶维纳滤波插值和线性插值的渐进关系 | 第32-38页 |
| 2.2.2 一种低复杂度的三阶维纳滤波插值技术 | 第38-41页 |
| 2.3 基于BEM的时域维纳滤波插值技术 | 第41-45页 |
| 2.4 仿真结果及分析 | 第45-53页 |
| 2.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第三章 集中式MIMO-OFDM系统中的信道估计和检测 | 第54-77页 |
| 3.1 集中式MIMO-OFDM系统模型 | 第54-57页 |
| 3.2 基于期望最大化的信道估计和数据联合优化技术 | 第57-59页 |
| 3.3 基于BEM的多天线信道和数据联合迭代更新的EM算法 | 第59-63页 |
| 3.4 基于BEM的多天线信道和数据独立迭代更新的EM算法 | 第63-71页 |
| 3.5 仿真结果及讨论 | 第71-76页 |
| 3.6 本章小结 | 第76-77页 |
| 第四章 分布式MIMO-OFDM系统中的信道估计和检测 | 第77-102页 |
| 4.1 引言 | 第77-78页 |
| 4.2 分布式MIMO-OFDM系统模型 | 第78-84页 |
| 4.3 基于BEM的多天线信道参数和数据联合近最大后验检测 | 第84-97页 |
| 4.3.1 变分贝叶斯推理算法 | 第85页 |
| 4.3.2 未知量的先验信息 | 第85-89页 |
| 4.3.3 自由能量函数的计算 | 第89-93页 |
| 4.3.4 自由能量函数的迭代最小化 | 第93-97页 |
| 4.4 仿真结果及分析 | 第97-101页 |
| 4.5 本章小结 | 第101-102页 |
| 第五章 OFDM双向中继网络的信道估计和检测 | 第102-121页 |
| 5.1 引言 | 第102-103页 |
| 5.2 基于OFDM的双向中继网络系统模型 | 第103-108页 |
| 5.3 非对称双选信道下的多信道参数和数据联合近最大后验检测 | 第108-116页 |
| 5.3.1 基于BEM的MMSE信道估计和检测 | 第108-110页 |
| 5.3.2 基于BEM的多信道参数和数据联合近最大后验检测 | 第110-116页 |
| 5.4 仿真结果及讨论 | 第116-120页 |
| 5.5 本章小结 | 第120-121页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第121-123页 |
| 6.1 全文总结 | 第121-122页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 参考文献 | 第124-137页 |
| 附录A 所提低复杂度时域维纳滤波插值法计算结果 | 第137-147页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第147-150页 |
