一、信道参数估计与空时多用户检测的研究（论文文献综述）
张俊林[1]（2010）在《CDMA通信系统多用户检测研究》文中研究表明多用户检测技术利用各个用户的扩频序列、时延、幅度和相位信息对各用户进行联合检测,能有效抑制多址干扰,充分利用上行链路频谱资源,提高系统性能和容量,是CDMA系统的关键技术之一。着者在从事“民航客机移动通信技术”课题的研究中,广泛吸取国内外的有益成果,利用子空间方法从多用户检测算法、子空间跟踪算法、空间特征信息提取等各个方面展开研究,在工程可实现的复杂度下,寻找性能优良的检测算法以提高系统性能,提出了基于子空间的改进检测算法、基于干扰子空间的检测算法以及空时联合检测的多用户检测算法。本论文的主要内容和研究成果如下:提出了基于子空间跟踪的空时盲自适应MMSE多用户检测算法。该算法利用阵列天线技术,将信号的空间特征引入信道模型,用子空间特征向量、特征值对角矩阵和空时流形矩阵参数构造多用户检测的权矢量表达式,避免了时域一维检测中,不能有效克服同信道干扰问题。建立的空时信道参数的盲估计算法,将时域检测和空域检测的信息集中反映在多用户检测权矢量表达式中,既反映信号的时间特性（包括时延、多普勒频移、快衰落等）,又反映信号空间特性（如多径信号的到达方向、天线阵列几何、角度扩展等）,有效提高了系统抗干扰能力。提出一种新的线性MMSE盲自适应多用户检测算法。在基于信号子空间的线性盲自适应多用户检测算法的基础上,将接收信号投影到信号子空间,求其自相关矩阵的逆矩阵,构造一种不含子空间特征值矩阵参数的检测算法,消除了近似估计特征值矩阵引入的误差。仿真结果表明,与其它子空间检测算法相比,该算法具有更低的误码率性能。提出了基于干扰子空间的线性MMSE盲自适应多用户检测算法。将所有干扰信号的自相关矩阵进行特征值分解,得到干扰子空间特征向量和特征值对角矩阵,在最小均方误差准则下,构造基于干扰子空间的盲自适应多用户检测算法,并利用快速迭代子空间跟踪算法（FAPI）估计干扰子空间特征向量。仿真结果表明,与其它算法相比,该算法具有更高的输出信干比。针对PASTd算法估计子空间特征向量,存在特征向量不严格正交的缺点,提出了基于NewPASTd算法的线性MMSE盲自适应多用户检测算法。在PASTd算法的基础上,通过对每次迭代提取的特征向量进行单位正交化处理,保证所有特征向量都相互正交,得到一种改进的子空间跟踪算法（NewPASTd）,并用于多用户检测算法中的信号子空间跟踪。仿真结果表明,与基于PASTd的多用户检测算法相比,本文提出的多用户检测算法具有较快的收敛速度。在研究了多用户检测算法的基础上,用MATLAB平台对提出的各种检测算法进行仿真实验,仿真结果与理论分析具有很强的一致性,证明了提出的多用户检测算法的可行性和有效性。
张小飞[2]（2005）在《天线阵CDMA系统中的空时处理技术研究》文中指出空时处理技术联合时域和空域信号处理技术,充分利用无线信道的空时结构特征,弥补了时域信号处理和空域信号处理二者的局限,能够提高无线通信系统的容量、覆盖范围和传输速率。本文研究了天线阵CDMA系统中的空时处理技术,主要包括空时信道估计、波束形成技术、空时2D-RAKE接收机、多用户检测、空时多用户检测和联合估计。本文的主要工作如下:将平行因子技术应用到联合角度和时延估计中,提出了均匀线阵/均匀圆阵下基于三线性交替最小二乘的盲联合角度和时延估计算法（TALS-LJADE / TALS-CJADE）,及其改进算法:均匀线阵/均匀圆阵下基于复平行技术的盲联合角度和时延估计算法（COMFAC-LJADE / COMFAC-CJADE）。传统联合角度和时延估计方法在过载情况下（用户数大于阵元数）不能正确估计。与传统联合角度和时延估计方法相比,TALS-LJADE和TALS-CJADE算法具有较好DOA和时延的联合估计性能,且在过载情况下仍有较好的性能。而且它们无须信道冲激响应,是盲、鲁棒的联合处理方法。COMFAC-LJADE和COMFAC-CJADE算法不仅具有较好角度和时延估计性能,而且有着较快收敛速度。研究了Rayleigh信道下2种导频辅助的空时2D-RAKE接收机结构:干扰置零2D-RAKE接收机（ZF-2DRAKE）和基于空时信道估计的时空级联2D-RAKE接收机（SPCE-2DRAKE）,推导了它们的误码率性能。仿真表明:ZF-2DRAKE接收机性能优于传统的2D-RAKE;SPCE-2DRAKE接收机在不同多普勒频移情况下具有较好的性能,而且实现容易。提出了一种基于加权最小二乘的自适应信道估计方案（AWLS）,用于相干检测,进而提高了接收机的性能。仿真表明:在不同的多普勒频移情况下,AWLS能有效地估计出时隙中数据段的信道参数,很好地跟踪多径衰落信道的变化。SPCE-2DRAKE接收机需要已知时延信息;ZF-2DRAKE接收机需要已知角度和时延信息。为此提出了TALS-LJADE算法与干扰置零2D-RAKE相结合的方案（LJADE-ZF-2DRAKE）,利用TALS-LJADE算法进行角度和时延估计,再进行干扰置零2D-RAKE检测;同时还提出了TALS-LJADE算法与SPCE-2DRAKE相结合的方案（LJADE-SPCE-2DRAKE）,利用TALS-LJADE算法进行时延估计,再进行2D-RAKE检测;它们在较高SNR情况下也具有较好性能。将小波理论应用于自适应多用户检测中,提出了基于小波/小波包变换的自适应多用户检测算法。基于小波变换的自适应多用户检测算法（WT-MUD）和传统的LMS自适应多用户检测算法相比,WT-MUD算法收敛速度加快;基于小波包变换的自适应
王伶[3]（2004）在《移动通信中的多用户检测与自适应空时接收机研究》文中研究说明多用户检测与空时处理技术是第三代移动通信系统以及未来第四代移动通信系统中的两项关键技术，在性能上表现出的潜力对未来的无线高速Internet以及多媒体业务具有极大的诱惑力。本文从复杂度简化、稳健性、盲自适应实现、神经网络并行实现为出发点，对多用户检测技术以及与智能天线相结合的自适应空时接收机进行了较为深入的研究，主要工作有： 1．定量分析了异步DS-CDMA系统中缓解边缘影响的解相关多用户检测的复杂度、处理时延、误码率、渐进多用户有效性、局部渐进多用户有效性以及抗“远近”效应性能。进一步分析了平均部分互相关系数的解析表达式并给出了计算方法，采用进化算法求解了最大以及最小部分互相关系数存在的相对时延条件，提出了异步系统中多用户检测在平均、最大以及最小部分互相关系数条件下的性能仿真评估方法。采用大量仿真实验评估和分析了缓解边缘影响的解相关多用户检测器的性能，结果表明，缓解边缘影响的解相关多用户检测器具有较强的抑制多址干扰和抗“远近”效应能力，并且具有较低的计算复杂度、处理时延以及较小的存储容量。 2．提出了一种缓解边缘影响的最小均方误差多用户检测器，定量分析了其误码率、渐进多用户有效性以及抗“远近”效应性能。该检测器缓解了异步系统因截断处理而受到边缘数据的影响，在抑制多址干扰以及背景噪声上获得了优异的性能折中。理论分析与仿真实验表明，在低信干比条件下，缓解边缘影响的最小均方误差多用户检测的误码率性能优于相应的解相关检测器，而在高信干比时，两种检测器的误码率性能接近相等。同时，缓解边缘影响的最小均方误差多用户检测具有较小的计算复杂度、存储容量以及处理时延。 3．分析了非频率选择性多径信道下采用矩形窗脉冲成形以及均方根升余弦脉冲成形的DS-CDMA系统中特征波形的失配问题，提出了批处理实现的稳健盲线性多用户检测。给定特征波形失配的不确定集合，可精确求解检测器中控制稳健性的参数。为了跟踪动态变化的无线信道并减小算法复杂度，利用Taylor级数展开近似求解了该检测器中的稳健性控制参数，进一步提出了稳健盲线性多用户检测的自适应算法，该算法的计算复杂度与常用的递归最小二乘自适应算法相当。理论分析和仿真实验表明，即使在较强的多址干扰条件下，稳健的盲线性多用户检测及其自适应实现展示了优异的误码率、信干噪比以及渐进多用移动通信中的多用户检侧与自适应空时接收机研究户有效性性能，对特征波形失配具有较强的稳健性，且自适应算法能快速收敛至稳态解。提出了一种适合于频率选择性衰落多径信道且不需估计信道参数的盲自适应多用户检测RAKE接收机。该接收机首先对相应于多径信号中的单条路径信号进行盲多用户检测以抑制多址干扰和码间干扰，然后利用RAKE接收机的思想将各路径信号合并。仿真结果表明，提出的接收机具有较强的抑制多址干扰和抗多径干扰能力，很好地解决了“远一近”效应问题，并且接收机能快速收敛，可适用于上行链路和下行链路。将智能天线技术与多用户检测相结合，分别提出了空时盲自适应多用户检测接收机以及盲空时自适应多用户检测接收机，讨论了空域滤波器设计、多用户检测的多径联合优化以及独立优化方法。两种接收机均具有良好的抑制多址干扰和抗多径干扰能力，性能明显优于传统的空时二维RAKE接收机，并且能快速收敛。其中，空时盲自适应多用户检测接收机需要已知期望用户各多径分量的波达方向角，而盲空时自适应多用户检测接收机仅需已知期望用户的特征波形和定时信息。提出了基于自适应子波神经网络的单用户检测器和多用户检测器。自适应子波神经网络单用户检测器的输入节点数与系统的扩频增益相等，网络结构较固定，仅需已知期望用户的信息。自适应子波神经网络多用户检测器需己知系统中所有或部分用户的信息，整体复杂度较相应的单用户检测器高，但性能有明显改善，采用部分用户参加的多用户检测，容易实现性能与复杂度的对换。为了进一步提高系统容量和业务质量，将空时匹配滤波技术与神经网络相结合，提出了自适应子波神经网络空时多用户检测。得益于自适应子波神经网络的高并行结构、自组织能力、自适应能力以及子波函数的优异逼近性能，几种子波神经网络检测器均表现出良好的多址干扰抑制性能，大大缓解了“远近”效应问题。将递归神经网络盲自适应多用户检测推广至异步DS一CDMA系统，较深入定量分析了输出信干噪比、渐进多用户有效性、抗“远近”效应能力、复杂度、运算时间以及失配影响等性能。该检测器对以码片速率采样的接收信号进行处理，网络连接权值数量仅与扩频增益有关而与系统用户数无关，不存在“缩放性”问题。检测器能在纳秒数量级内求出与准确值任意接近的解，可达到实时实现;在同步和异步系统中具有相同的复杂度;无编程复杂度;具有较强的抑制多址干扰和抗“远近效应”能力。关键词:CDMA，多用户检测，空时处理，干扰抑制，自适应处理，智能天线， 多址干扰，符号间干扰，“远近”效应，神经网络西安电子科技大学博士学位论文
陈建峰[4]（2004）在《空间信号检测与参数估计的阵列处理方法研究》文中研究说明信号检测与参数估计是现代信号处理中两个重要的研究课题,在无线通信、雷达和声纳、图像、以及地震信号处理等诸多领域有着广泛的应用。立足于阵列处理方法,本文研究多个发射/接收天线的MIMO（MIMO:Multiple Input Multiple Output）系统的多用户检测以及远/近场源信号的参数估计问题,主要工作概括如下: 1、系统描述了空时编码办法,分析了空时分组码的基本特点,并在空间相关衰落信道条件下,研究了差分空时分组码的性能,给出了其误码率上界的解析表达式。 2、将差分空时分组码发射分集技术与多用户检测技术相结合,提出了一种适用于频率平坦衰落信道的盲多用户检测方法,它首先利用Kalman自适应滤波器抑制多址干扰,然后通过差分空时解码恢复发射序列。 3、时变多径衰落信道及多址干扰是一个移动无线通信系统可靠通信的主要障碍。为了在抗多径衰落的同时抑制多址干扰,本文提出了一种适用于频率选择性瑞利衰落信道的自适应多用户接收机。该接收机根据能量最小输出准则构造解相关滤波器,抽取各条路径的信号能量,进而对每条多径信号进行差分空时解码、合并各多径能量以获得路径分集增益和空间分集增益。 4、现有的超分辨波达方向估计方法通常假定阵元噪声为高斯白噪声,当实际的噪声模型不满足这一假设时,传统的超分辨方法的性能将变得很坏。基于协方差矩阵差法,本文提出了一种DOA估计的快速算法。该方法不需对变换后的数据矩阵进行特征分解,计算量相对较小,并能处理加性、有色观测噪声的一般情况。 5、基于四阶累积量,本文提出了一种多个近场窄带信号源距离、频率及波达角三维参数联合估计算法,它通过构造的累积量矩阵的特征值估计信号参数,并且各估计参数自动配对。这种方法因为要对一个高维的累积量矩阵作特征分解,计算量仍然较大,为此,本文随后给出了一种改进算法,它同时利用构造的低维矩阵的特征值及相应的特征矢量估计信号参数,从而降低了运算复杂度。特别地,改进后的算法与原有算法一样,不需要进行谱峰搜索,而且各信号的三个估计参数能很好地自动配对。 关键词:发射分集,空时码,多用户检测,阵列信号处理,参数估计,波达方向估计,近场源定位。雷笼钓雪号丸月里国家It点实脸空
孙绍刚[5]（2002）在《信道参数估计与空时多用户检测的研究》文中指出随着全球通信业务的迅速发展，作为未来个人通信主要手段的无线移动通信技术引起了人们极大的关注。CDMA系统是干扰受限系统，接收机的设计是一个很重要的问题。如何消除信道干扰（CCI）、多址干扰（MAI）与多径衰落的影响成为人们在提高无线移动通信系统性能的主要因素。多用户检测和智能天线就是两种受到人们极大重视的关键技术。本文主要研究了无线移动系统中等效特征波形、多径衰落信息的估计方法以及阵列天线在系统中的应用。主要工作分为两部分： 首先我们提出了两种高斯慢衰落信道环境中信道参数的估计方法。将信号子空间方法和独立分量分析方法分别应用到信道参数估计中。仿真结果证明了两种方法的良好性能。 第二部分将阵列天线用在接收机中以改善系统性能。通过对传空时统接收机的分析，在降低系统复杂性的基础上提出一种简化的空时接收机；并利用DS-CDMA系统采用的扩频波形的特性，提出一种适合于直扩系统的数字波束形成算法。改善了接收机的检测性能。 本文的工作得到了国家“863”计划和国家自然科学基金的资助。
陈强[6]（2001）在《无线CDMA通信系统的空时多用户检测》文中提出多址干扰和多径衰落是限制CDMA系统性能的主要因素。本文组合多用户检测和空时处理技术，在大时延扩展的多径衰落信道条件下，研究多址干扰和符号间串扰的联合抑制。全文共分七章： 第一章综述了无线CDMA通信系统的多用户检测和空时处理的研究现状。 第二章组合空时信道模型和多速率／多通道CDMA信号模型，构造了结构化的空时多用户CDMA信号模型，作为全文研究工作的基础。 第三章基于结构化的空时多用户CDMA信号模型，研究了空时多用户CDMA系统的最优结构及其实现。 第四章分析了FIR空时解相关接收机存在的充分条件，并且利用几种不同的最优准则，研究了最优FIR空时解相关接收机的设计。 第五章研究了多径条件下的最小方差盲空时多用户检测。提出了广义正则形式，进行联合空时信道估计和干扰抑制，并且进行了残余干扰分析。 第六章基于最小方差盲空时多用户检测的广义正则形式，利用主成分方法、互谱度量方法、辅助向量滤波和多级维纳滤波，研究了多径条件下的低秩盲空时多用户检测。 第七章总结了全文的研究工作，并且对未来的研究方向进行了展望。
王安义[7]（2000）在《CDMA移动通信系统空时二维自适应处理技术的研究》文中提出所谓智能天线系统SAS（Smart Antenna System）就是阵列天线与先进的信号处理技术相结合，形成同时具有空时处理能力的天线，目前该技术已成为国内外非常热门的研究领域。智能天线技术已成为第三代移动通信系统的关键技术之一。在无线移动通信系统中采用智能天线技术，实现最优收发天线波束形成和自适应信号处理，可以为蜂窝系统提供高质量的数据链路，提高基站天线的覆盖范围以及系统容量和业务质量，降低移动用户的码间干扰和多址干扰，以及降低发射功率等。利用阵列天线，能更好地抑制来自邻近或同一小区的共信道用户干扰，抵抗远近效应。因此，本文研究了CDMA移动通信系统空时二维RAKE接收机实现方案及处理算法、相关的多径参数估计、收发天线自适应波束形成以及空时多用户检测技术。全文的主要工作概括如下： 1．基于宽带天线阵，利用CDMA信号的恒模特性以及用户已知的扩频码提出一种盲空时2D RAKE接收机ST-DRCMA处理算法，它避免了每个阵元延时抽头输出进行码滤波，也不需要进行信道参数估计，使CDMA信号的空时处理达到较高的性能。从而有效地消除CDMA系统中的多址干扰MAI和多径传播引起的码片间干扰ICI。 2．在W-CDMA方式下提出了一种新的空时2D RAKE接收机，在第三代移动通信系统中由于增加了上行辅助导频信息，基于W-CDMA系统的上行导频信息进行信道参数估计，并提出了两种级联结构2D RAKE接收机的实现方法，分析了空时2DRAKE接收机的误码性能。 3．在单径情况下，利用最小均方误差（MMSE）和最大似然（ML）准则，推导了线性空时CDMA多用户检测算法，分析了空时多用户检测与单用户检测的关系，并提出一种空时CDMA多用户检测接收机结构及一种自适应的空时多用户检测方法。与单用户检测方法相比其误码率有相当的改进。 4．利用最小均方误差准则（MMSE）和最大似然（ML）准则，推导了异步多径条件下空时CDMA多用户检测算法，分析了空时多用户检测与空时RAKE单用户接收机的关系，并提出了异步多径情况下空时多用户检测接收机结构。同时，并利用CDMA信号的有限字符特性和上行信道已知的导频信息对基于迭代SAGE算法的多用户检测提出改进方法。 5．智能天线与多用户检测相结合，利用逐次干扰抵消多用户检测方法，结合单 西安电子科技大学们土学位论文一用户空时KAKE接收机提出一种空时逐次干扰抵消CDMA多用户检测，并椎导了一种空时逐次于扰抵消CDMA多用户检测算法。通过计算机仿真分析说明了本文提出的空时干扰抵消CDMA多用户信号检测方法的性能，与单用户空时RAKE接收机方法相比其误码率有相当的改进。 6．在CDMA移动辽信系统中，基于上下行信道的双向共性特征，通过基站对上行接收信号子空间分解，确定下行发射信号子空间特征，从而对CDMA移动通信系统提出一种下行最优发射波束形成与上行空时RAKE接收机联合处理技术。与其他相比它不需要估计所有用户的DOA和多径幅度信息。
刘男[8]（2021）在《MIMO下行通信中的新型预编码技术研究》文中提出用户越来越高的数据传输需求,推进了移动通信技术的发展;此外,随着互联网技术的高速发展,智能终端在日常生活中得到了普及和应用。因而,提升下行系统性能以及简化接收机复杂度是移动通信发展的重要方向。而预编码通过在发送端进行预处理,可以有效降低接收端复杂度,从而成为该领域研究热点之一。本文针对多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）下行通信系统中的新型预编码技术进行研究。为了优化系统性能,一方面考虑实际时延对预编码性能的影响,提出了更加鲁棒的预编码系统,并搭建了硬件测试系统进行实验验证;另一方面研究了多用户预编码方案,对基于空时线性编码的预编码方案进行了分析,并发展出性能更优的新型方案。本文具体研究内容如下:首先,本文介绍了MIMO技术的研究背景和预编码技术,以及空时线性编码技术的研究现状。其次,本文对模代数预编码（Tomlinson-Harashima Precoding,THP）和矢量扰动（Vector Perturbation,VP）预编码技术进行了详细介绍,并且通过仿真比较基于不同矩阵分解的THP技术以及不同扰动矢量搜索算法的VP预编码技术。此外分析了均衡器对非线性预编码技术的影响,通过计算机仿真证明了均衡器对非线性预编码性能的恶化。第三,本文针对非线性预编码对传输时延敏感的问题,提出了一种基于时延补偿的VP系统,通过优化发送端结构使得系统性能提升,同时还降低了复杂度,搭建了硬件测试系统,对所提方案的性能进行实验验证。第四,本文对多用户预编码方案进行研究,研究了基于空时线性编码的多用户预编码方案,并利用空时线性编码这种新型分集技术获取性能增益。进而为了改善系统性能,提出了一种基于空时线性编码的新型多用户预编码方案;还提出一种基于取模前馈信息的增强方案,进一步提升了系统性能。最后,本文对主要研究内容和贡献进行了总结。
石巧稚[9]（2020）在《基于USRP RIO的MU-MIMO视频传输系统的研究与实现》文中指出随着无线移动通信技术的发展,移动网络用户规模不断扩大。互联网行业的高速发展,也促使部分传统行业与互联网应用相结合,兴起了许多新型的移动互联网服务。在线办公、在线教育、视频直播等依托于多媒体视频传输的应用便是其中的一个典型案例。然而,随着网络服务需求的增加以及入网智能设备的增加,现有频谱资源越发紧缺。然而,现有的授权服务频段的频谱利用率并不高,通过频谱共享可以有效地提升无线通信系统潜在的系统容量。本文以无线视频传输为研究背景,设计并实现了一个基于多用户MIMO的视频传输系统,并针对频谱共享所带来的干扰问题进行了深入的研究。本文的主要工作如下:首先,本文根据视频传输系统的基本功能需求,设计了在室内环境下的多用户多天线的视频传输系统框架。以USRP RIO软件无线电设备作为硬件平台,进行了物理层的部署。依照LTE帧结构,设计了视频传输系统的传输帧结构。根据所设计的系统框架设计了系统的整体工作流程,并根据系统流程对收发端功能模块进行了具体的程序设计。其次,为了解决由频谱共享引起的同频用户干扰问题,本文引入了连续干扰消除技术,在系统的上行链路基站端对接收信号进行连续干扰消除。首先对连续干扰消除技术进行了理论研究,对迫零连续干扰消除算法以及最小均方误差连续干扰消除算法进行了仿真,设计了基于连续干扰消除的视频传输系统方案。根据所设计的方案,在USRP RIO软件无线电平台上完成了具体的系统功能实现,在所设计的系统框架基础上增加了新的系统流程以及程序功能模块,实现了基于连续干扰消除的多用户MIMO视频传输系统。通过实验结果对所设计的干扰消除方案进行分析,验证了系统在用户因共享频谱资源受到同频干扰时,能够有效地进行干扰消除,保证用户的信号传输质量。最后,本文针对多用户MIMO系统下行链路中存在的信道间干扰问题,设计并实现了基于下行预编码方案的多用户MIMO视频传输系统。首先对下行预编码方案进行了理论研究,针对系统的需求,结合实际传输场景,实现了基于奇异值分解的系统下行预编码方案,并结合空时分组码提出了一种新的双层预编码方案。根据LTE协议中对基于非码本预编码方案的要求,对系统的传输帧结构进行了重新的设计。根据所设计的方案,在USRP RIO软件无线电平台上完成了具体的系统实现,在基站端增加了下行预编码功能模块。通过实验结果和数据分析,验证了所实现的预编码方案能够有效地降低信道间干扰,提高用户的服务质量。
张宇翔[10]（2020）在《面向5G的信道传播特性及衰落预测技术研究》文中研究指明随着移动智能终端的迅速普及以及新型应用的爆炸式增长,能够承载大带宽、低时延、高可靠需求的第五代（Fifth Generation,5G）和第五代之后（Beyond 5G,B5G）移动通信系统成为当前研究的重点。相比于第四代（Fourth Generation,4G）移动通信系统,三维多输入多输出（Three-Dimensional Multiple Input Multiple Output,3D MIMO）技术利用增加的垂直维度的自由度有效提升了系统的频谱效率。为了支撑在5G及B5G通信系统下的关键技术的仿真和验证,需要充分研究3D MIMO信道的传播特性。由于受限于测量设备,目前已有研究的测量场景还不够全面,量化的结果还不充足。本论文基于搭建的3D MIMO专用测量系统,对信道传播特性进行了深入研究,并以此为基础提出了一种适用于当前主流MIMO-正交频分复用（MIMO-Orthogonal Frequency Division Multiplexing,MIMO-OFDM）系统的信道衰落预测技术。本论文的主要研究工作总结如下:（1）多维信道特征参数估计。为了从真实测量的信道冲激响应（Chan-nel Impulse Response,CIR）数据中获得多维信道特征参数,需要采用合适的算法对CIR进行估计。本论文以传统的时域空间交替广义期望最大化（Space Alternating Generalized Expectation Maximization,SAGE）算法为基础,将其在频域和三维空间角度上进行了扩展。此外,为了估计时变信道下的信道特征参数,本论文引入了贝叶斯估计卡尔曼滤波（Bayesian Estimation Kalman Filter,BEKF）算法,并对其进行了扩展,使其可以对真实通信系统中有限分辨率的参数时变趋势进行追踪。（2）3D MIMO信道空域角度参数建模和仿真方法。本论文分别通过功率角度谱和角度扩展值研究了 3个典型场景下3D MIMO信道的角度参数分布特性。典型场景包括室外站覆盖室内、城市微蜂窝和城市宏蜂窝,且每个场景分别选择了 2个测量站址。对于3D MIMO信道下的水平发射角、水平到达角、垂直发射角和垂直到达角,可以明显地看到它们随着用户的移动而连续演进变化,呈现出信道空间一致特性。比较所有场景下的角度扩展值发现,室外站覆盖室内场景下垂直维度的散射体最丰富,因此具有最大的角度扩展值;反之,城市宏蜂窝场景由于收发端的水平距离较远,垂直维度相比于水平维度的散射体的影响很小,因此垂直角度扩展值最小。进一步,本论文利用功率角度谱的对称特性提出了一种用于信道仿真模型中多径簇采样的随机角度偏移方法,它可以在有限的模型仿真复杂度下更好地匹配目标功率角度谱的空间和时间相关性,有望应用在未来大规模MIMO、高速时变信道下的仿真模型中。（3）3D MIMO信道系统性能分析。本论文分别从单用户MIMO和多用户MIMO的信道容量、信道相关性以及2D MIMO与3D MIMO信道容量差的角度研究了 3个典型场景下的系统性能。在信噪比为20dB且基站和终端分别配置32和2个天线阵元时,两用户的3D MIMO信道容量相比于单用户在室外站覆盖室内、城市微蜂窝和城市宏蜂窝场景下可以分别实现82%、77%、和73%的显着增长。这说明在高信噪比下通过配置更多的用户数,3D MIMO可以实现更高的复用增益。此外,相比于2D MIMO,3D MIMO的信道空间相关性特征值分布更加均匀,能够支持通信的用户数目更多。因此,3D MIMO通过增加的垂直维度增加了信道自由度,从而支持更多信息流的传输。（4）高速场景下快时变MIMO信道衰落预测技术研究。本论文利用测量并分析得到的3D MIMO信道传播特性,结合信道空间一致特性,提出了一种全新的适用于高速场景下的信道衰落预测框架。该框架在充分考虑了 MIMO信道空间特性的基础上,利用“簇漂移”的假设,将BEKF信道参数追踪算法和提出的基于簇漂移的信道衰落预测（Cluster Drifting Based Prediction,CDBP）算法整合到信道衰落预测的框架下。通过对信道特征参数时变特性的追踪和拟合实现了快时变MIMO信道的衰落预测。相比于传统信道衰落预测方法,CDBP算法计算得到的系统误比特率（Bit Error Rate,BER）显着降低。
二、信道参数估计与空时多用户检测的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、信道参数估计与空时多用户检测的研究（论文提纲范文）
（1）CDMA通信系统多用户检测研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究目的和研究内容 |
| 2 CDMA 系统多用户检测技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 CDMA 系统模型 |
| 2.2.1 离散时间同步模型 |
| 2.2.2 离散时间非同步模型 |
| 2.3 性能测度 |
| 2.4 传统多用户检测方法 |
| 2.4.1 常规检测器 |
| 2.4.2 解相关检测器 |
| 2.4.3 线性最小均方误差检测器 |
| 2.4.4 判决反馈检测器 |
| 2.5 盲自适应多用户检测方法 |
| 2.5.1 约束最优检测 |
| 2.5.2 基于线性预测检测 |
| 2.5.3 基于子空间分解检测 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于子空间分解的多用户检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于信号子空间的盲多用户检测技术 |
| 3.2.1 信号模型 |
| 3.2.2 信号子空间概念 |
| 3.2.3 基于信号子空间的盲自适应检测 |
| 3.2.4 基于信号子空间的线性MMSE 盲自适应多用户检测 |
| 3.3 PAST 和PASTd 算法 |
| 3.3.1 投影近似子空间跟踪算法（PAST） |
| 3.3.2 基于压缩技术的PAST 算法（PASTd） |
| 3.4 基于NewPASTd 的多用户检测算法 |
| 3.4.1 NewPASTd 算法简介 |
| 3.4.2 基于NewPASTd 算法的多用户检测 |
| 3.4.3 性能仿真 |
| 3.5 基于FSYAST 算法的多用户检测 |
| 3.5.1 FSYAST 算法 |
| 3.5.2 基于FSYAST 算法的MMSE 多用户检测 |
| 3.5.3 性能仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于干扰子空间的盲多用户检测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于干扰子空间的线性MMSE 盲自适应多用户检测 |
| 4.2.1 干扰子空间概念 |
| 4.2.2 基于干扰子空间的线性MMSE 盲自适应多用户检测 |
| 4.3 基于NIC 的干扰子空间跟踪算法 |
| 4.3.1 基于NIC 的特征向量矩阵跟踪算法 |
| 4.3.2 主特征值对角矩阵跟踪算法 |
| 4.3.3 干扰子空间秩跟踪算法 |
| 4.3.4 性能仿真 |
| 4.4 改进的干扰子空间线性MMSE 盲自适应多用户检测 |
| 4.4.1 基于干扰子空间的盲自适应多用户检测存在的问题 |
| 4.4.2 改进的盲自适应多用户检测权矢量 |
| 4.4.3 基于FAPI 的自适应跟踪算法 |
| 4.4.4 性能仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 空时多用户检测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 空时信道模型 |
| 5.2.1 多径衰落 |
| 5.2.2 阵列响应矢量 |
| 5.2.3 空时信道模型 |
| 5.3 CDMA 空时信号模型 |
| 5.3.1 单径同步CDMA 空时信号模型 |
| 5.3.2 非同步多径CDMA 信号模型 |
| 5.4 单径情况下空时多用户检测 |
| 5.4.1 空时多用户检测接收机结构 |
| 5.4.2 空时多用户检测算法 |
| 5.4.3 性能仿真 |
| 5.5 非同步多径情况下线性空时多用户检测 |
| 5.5.1 信道已知空时多用户检测 |
| 5.5.2 基于SAGE 算法的空时多用户检测 |
| 5.5.3 性能仿真 |
| 5.6 基于子空间分解的盲空时多用户检测 |
| 5.6.1 基于子空间的盲空时MMSE 多用户检测算法 |
| 5.6.2 多径信道的盲估计 |
| 5.6.3 自适应跟踪算法 |
| 5.6.4 性能仿真 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 后续研究工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（2）天线阵CDMA系统中的空时处理技术研究（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 无线信道的特点 |
| 1.1.2 智能天线的基本概念及组成 |
| 1.1.3 智能天线技术对移动通信系统性能的改善 |
| 1.1.4 智能天线的发展前景 |
| 1.2 空时二维处理方法 |
| 1.2.1 波束形成技术 |
| 1.2.2 发送空时处理 |
| 1.2.3 接收空时处理 |
| 1.2.3.1 空时2D-RAKE 接收机 |
| 1.2.3.2 空时多用户检测 |
| 1.3 论文的工作和内容安排 |
| 第二章 空时信道模型 |
| 2.1 无线信道概述 |
| 2.2 多径衰落 |
| 2.3 阵列响应矢量 |
| 2.4 空时信道模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 联合角度和时延估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 均匀线阵下的盲联合角度和时延估计方法 |
| 3.2.1 接收信号模型 |
| 3.2.2 三线性交替最小二乘算法 |
| 3.2.3 可辩识性 |
| 3.2.4 盲联合角度和时延估计方法 |
| 3.2.4.1 DOA估计 |
| 3.2.4.2 时延估计 |
| 3.2.4.3 盲联合角度和时延估计方法 |
| 3.2.5 仿真实验和分析 |
| 3.3 均匀线阵下的快收敛性的联合角度和时延的估计方法 |
| 3.3.1 COMFAC 算法 |
| 3.3.2 均匀线阵下的快收敛性的联合角度和时延的估计方法 |
| 3.3.3 仿真实验和分析 |
| 3.4 均匀圆阵中一种盲联合角度和时延估计方法 |
| 3.4.1 接收信号模型 |
| 3.4.2 可辩识性 |
| 3.4.3 盲联合角度和时延估计方法 |
| 3.4.3.1 时延估计 |
| 3.4.3.2 二维方向角的最小二乘估计 |
| 3.4.3.3 盲联合角度和时延估计方法 |
| 3.4.4 仿真实验和分析 |
| 3.5 均匀圆阵中快收敛性的联合角度和时延的估计方法 |
| 3.5.1 仿真实验和分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 空时2D-RAKE 接收机 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 接收信号模型 |
| 4.3 空时级联的2D-RAKE接收机 |
| 4.3.1 干扰置零2D-RAKE 接收机 |
| 4.3.2 信道估计 |
| 4.3.3 性能分析 |
| 4.3.4 实验仿真和分析 |
| 4.3.5 基于角度和时延估计的干扰置零2D-RAKE 接收机 |
| 4.4 时空级联的2D-RAKE 接收机 |
| 4.4.1 基于空时信道估计的2D-RAKE 接收机 |
| 4.4.2 性能分析 |
| 4.4.3 仿真与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 多用户检测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于小波/小波包变换的自适应多用户检测 |
| 5.2.1 自适应MMSE 多用户检测 |
| 5.2.2 基于小波/小波包变换的自适应多用户检测算法 |
| 5.2.3 算法性能分析 |
| 5.2.4 仿真实验和分析 |
| 5.3 非同步CDMA 系统中一种的降阶多用户检测的算法 |
| 5.3.1 系统模型 |
| 5.3.2 软判决降阶多级PIC 的多用户检测算法 |
| 5.3.3 仿真实验和分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 空时多用户检测 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 单径信道下同步CDMA 的盲空时多用户检测 |
| 6.2.1 单径信道下同步CDMA 接收信号的三线性模型 |
| 6.2.2 可辩识性 |
| 6.3 异步CDMA 中的盲空时多用户检测 |
| 6.3.1 小时延信道下 |
| 6.3.2 一般时延 |
| 6.3.3 大时延扩展 |
| 6.3.4 仿真实验和分析 |
| 6.4 多径情况下盲空时多用户检测 |
| 6.4.1 小时延 |
| 6.4.2 一般时延 |
| 6.4.3 大时延扩展信道下 |
| 6.4.4 仿真实验和分析 |
| 6.5 非整数码片时延下的盲空时多用户检测 |
| 6.5.1 接收信号模型 |
| 6.5.2 非整数码片时延下的盲空时多用户检测 |
| 6.5.3 仿真实验和分析 |
| 6.6 均匀圆阵下的盲空时多用户检测 |
| 6.6.1 同步系统单径情况下盲空时多用户检测 |
| 6.6.2 非同步系统单径情况下盲空时多用户检测 |
| 6.6.3 多径信道下盲空时多用户检测 |
| 6.6.4 仿真和分析 |
| 6.7 基于时延估计的空时多用户检测 |
| 6.7.1 时延估计误差分析 |
| 6.7.2 基于时延估计的空时多用户检测 |
| 6.7.3 仿真实验和分析 |
| 6.8 本章小结 |
| 第七章 波束形成技术 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 降维频域的自适应波束形成算法 |
| 7.2.1 接收信号分析 |
| 7.2.2 降维频域的自适应波束形成算法 |
| 7.2.3 算法性能分析 |
| 7.2.4 仿真实验和分析 |
| 7.3 小波域自适应波束形成算法 |
| 7.3.1 接收信号多分辨率特性 |
| 7.3.2 小波域的自适应波束形成算法 |
| 7.3.3 算法性能分析 |
| 7.3.4 仿真实验和分析 |
| 7.4 基于小波包变换的自适应波束形成算法 |
| 7.4.1 基于小波包变换的自适应波束形成算法 |
| 7.4.2 算法性能分析 |
| 7.4.3 仿真实验和分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论 |
| 8.1 本文的工作总结 |
| 8.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间已发表、录用的论文 |
（3）移动通信中的多用户检测与自适应空时接收机研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 第三代移动通信系统及其关键技术 |
| 1.1.1 3G系统及其展望 |
| 1.1.2 3G系统中的关键技术 |
| 1.2 第四代移动通信系统的研究目标与现状 |
| 1.2.1 4G系统研究目标 |
| 1.2.2 4G系统的研究现状及其关键技术 |
| 1.3 3G与4G系统中的DS-CDMA |
| 1.4 多用户检测技术与自适应空时接收机 |
| 1.5 本文的主要内容 |
| 本章参考文献 |
| 第二章 缓解边缘影响的解相关多用户检测性能分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 异步DS-CDMA系统信号模型 |
| 2.2.1 连续时间信号模型 |
| 2.2.2 以符号速率采样的离散时间信号模型 |
| 2.2.3 问题描述 |
| 2.3 缓解边缘影响的解相关多用户检测 |
| 2.4 缓解边缘影响的解相关多用户检测性能分析 |
| 2.4.1 边缘数据比特对解相关多用户检测器的影响 |
| 2.4.2 比特误码率性能 |
| 2.4.3 渐进多用户有效性 |
| 2.4.4 抗“远近”效应能力与局部抗“远近”效应能力 |
| 2.4.5 计算复杂度分析 |
| 2.5 用户相对时延对多用户检测的性能影响 |
| 2.5.1 相对时延对多用户检测的性能影响 |
| 2.5.2 平均部分互相关系数 |
| 2.5.3 最大与最小部分互相关系数 |
| 2.6 仿真实验 |
| 2.7 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第三章 缓解边缘影响的最小均方误差多用户检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 缓解边缘影响的MMSE多用户检测器 |
| 3.3 性能分析 |
| 3.3.1 比特误码率性能 |
| 3.3.2 渐进多用户有效性 |
| 3.3.3 抗“远近”效应能力 |
| 3.3.4 计算复杂度分析 |
| 3.4 仿真实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第四章 稳健的盲线性多用户检测及其自适应实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.3 特征波形失配因素分析 |
| 4.3.1 定时误差引起的失配 |
| 4.3.2 非频率选择性多径衰落信道引入的失配 |
| 4.3.3 其它因素引起的失配 |
| 4.4 基于最小输出能量准则的盲线性多用户检测 |
| 4.5 新型的稳健盲线性多用户检测 |
| 4.5.1 稳健的盲线性多用户检测 |
| 4.5.2 性能分析 |
| 4.5.2.1 输出信干噪比 |
| 4.5.2.2 比特误码率性能 |
| 4.5.2.3 渐进多用户有效性性能 |
| 4.5.2.4 计算复杂度分析 |
| 4.5.2.5 稳健盲线性多用户检测与最小输出能量多用户检测以及传统匹配滤波单用户检测之间的关系 |
| 4.5.3 仿真实验 |
| 4.5.4 评述 |
| 4.6 异步系统中稳健盲线性多用户检测的自适应实现 |
| 4.6.1 异步离散接收信号模型 |
| 4.6.2 稳健的盲自适应多用户检测 |
| 4.6.2.1 Lagrange乘子的逼近解 |
| 4.6.2.2 稳健盲多用户检测的递归最小二乘自适应实现 |
| 4.6.3 性能分析 |
| 4.6.3.1 输出信干噪比 |
| 4.6.3.2 比特误码率性能 |
| 4.6.3.3 渐进多用户有效性 |
| 4.6.3.4 计算复杂度分析 |
| 4.6.4 仿真实验与讨论 |
| 4.6.5 评述 |
| 4.7 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第五章 盲自适应多用户检测 RAKE接收机 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 频率选择性衰落信道下的DS-CDMA信号模型 |
| 5.2.1 频率选择性衰落信道模型 |
| 5.2.2 接收信号的离散模型 |
| 5.3 多径信道下的KALMAN盲自适应多用户检测 |
| 5.4 最大比率多径合并 |
| 5.5 仿真实验与性能分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第六章 自适应空时接收机 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 多天线接收时的空时信号模型 |
| 6.3 空时盲自适应多用户检测接收机 |
| 6.3.1 空域多径滤波 |
| 6.3.2 盲自适应多用户检测 |
| 6.3.2.1 多径联合优化 |
| 6.3.2.2 多径独立优化 |
| 6.3.3 多径最大比率合并 |
| 6.3.4 仿真实验与性能分析 |
| 6.3.5 讨论与评述 |
| 6.4 盲空时自适应多用户检测接收机 |
| 6.4.1 针对单天线单条多径分量的盲自适应多用户检测 |
| 6.4.2 空时最大比率自适应合并 |
| 6.4.3 仿真实验与性能分析 |
| 6.4.4 讨论与评述 |
| 6.5 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第七章 基于自适应子波神经网络的多用户检测 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 自适应子波神经网络 |
| 7.2.1 子波变换、逼近以及分类 |
| 7.2.2 自适应子波神经网络 |
| 7.3 自适应子波神经网络检测 |
| 7.3.1 自适应子波神经网络单用户检测 |
| 7.3.2 自适应子波神经网络多用户检测 |
| 7.3.3 自适应子波神经网络学习算法和实现考虑 |
| 7.3.4 仿真实验与性能分析 |
| 7.3.5 评述 |
| 7.4 自适应子波神经网络空时多用户检测 |
| 7.4.1 空时匹配滤波与最大比多径合并 |
| 7.4.2 空时最佳多用户检测与自适应子波神经网络实现 |
| 7.4.3 仿真实验与性能分析 |
| 7.4.4 评述 |
| 7.5 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第八章 递归神经网络盲自适应多用户检测性能分析 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 以码片速率采样的异步传输信号模型 |
| 8.3 递归神经网络盲自适应多用户检测 |
| 8.3.1 线性规划递归神经网络 |
| 8.3.2 盲最小均方误差多用户检测 |
| 8.3.3 递归神经网络盲自适应多用户检测 |
| 8.4 性能分析 |
| 8.4.1 输出信干噪比 |
| 8.4.2 渐进多用户有效性与抗“远近”效应能力 |
| 8.4.3 计算复杂度比较 |
| 8.4.4 运算时间比较 |
| 8.4.5 失配对性能的影响 |
| 8.5 仿真实验 |
| 8.6 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 总结 |
| 9.2 展望 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间(合作)发表和撰写的学术论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
（4）空间信号检测与参数估计的阵列处理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 CDMA系统 |
| 1.3 多用户检测 |
| 1.4 无线信道的分集技术 |
| 1.4.1 接收分集 |
| 1.4.2 发射分集 |
| 1.5 阵列信号处理参数估计技术 |
| 1.6 本文的主要工作及内容安排 |
| 第二章 空时编码DS-CDMA系统多用户检测 |
| 2.1 无线信道传播特性 |
| 2.1.1 大尺度路径损失 |
| 2.1.2 小尺度衰落与多径 |
| 2.1.3 多径传播环境的数学模型 |
| 2.1.4 多输入多输出信道 |
| 2.1.5 小结 |
| 2.2 空时分组码 |
| 2.2.1 空时分组码的基本概念、原理 |
| 2.2.2 正交空时分组码 |
| 2.2.3 平坦衰落信道下空时分组码性能分析 |
| 2.2.4 小结 |
| 2.3 差分空时分组码 |
| 2.3.1 两天线差分空时分组码编码、解码算法 |
| 2.3.2 差分空时分组码的一般表示 |
| 2.3.3 差分空时分组码性能分析 |
| 2.3.4 小结 |
| 2.4 差分空时分组码卡尔曼盲多用户检测 |
| 2.4.1 多用户检测技术概述 |
| 2.4.2 空时分组码DS-CDMA发射分集方法 |
| 2.4.3 基于Kalman滤波的自适应盲多用户检测 |
| 2.4.4 计算机仿真结果 |
| 2.4.5 小结 |
| 2.5 基于差分空时分组码的MOE自适应接收机 |
| 2.5.1 信号模型 |
| 2.5.2 解相关滤波器设计 |
| 2.5.3 差分空时解码及多径合并 |
| 2.5.4 计算机仿真结果 |
| 2.5.5 小结 |
| 第三章 色噪声环境下基于矩阵差法的快速DOA估计算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 远场空间信源DOA估计常用算法 |
| 3.2.1 远场信源阵列信号数学模型 |
| 3.2.2 信号子空间类算法 |
| 3.2.3 ML估计算法 |
| 3.3 传播算子方法 |
| 3.4 基于矩阵差的DOA估计快速算法 |
| 3.5 计算机仿真结果 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 近场源距离-频率-到达角三维参数联合估计算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 近场空间信源数学模型 |
| 4.3 近场信源距离-频率-波达方向联合估计基本算法 |
| 4.3.1 计算机仿真 |
| 4.4 改进的近场源距离-频率-到达角联合估计算法 |
| 4.4.1 仿真结果 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 工作总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 附录：高阶累积量的定义及性质 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 博士学习期间(合作)撰写的学术论文 |
（5）信道参数估计与空时多用户检测的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 CDMA技术在移动通信系统中的应用 |
| 1.1.1 直接序列码分多址（DS-CDMA）的优势 |
| 1.1.2 DS-CDMA系统中存在的问题 |
| 1.2 多用户检测理论的研究概况 |
| 1.3 智能天线技术 |
| 1.4 本文的主要工作及内容安排 |
| 第二章 无线信道 |
| 2.1 陆地移动无线电波传播 |
| 2.2 信道的特征参数 |
| 2.3 衰落信道的类型 |
| 第三章 基于信号子空间的CDMA系统的信道估计方法 |
| 3.1 CDMA系统模型 |
| 3.2 基于子空间的盲估计方法分析 |
| 3.3 仿真试验 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于独立分量分析的CDMA系统信道估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 独立分量分析算法 |
| 4.3 仿真实验 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 一种简化的空时接收机 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 阵列信号模型 |
| 5.3 波束形成—RAKE接收机 |
| 5.4 RAKE—波束形成接收机 |
| 5.5 仿真实验 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 一种用于DS-CDMA系统的数字波束形成算法 |
| 6.1 信号模型 |
| 6.2 数字波束形成算法 |
| 6.3 改进的数字波束形成算法 |
| 6.4 仿真实验 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究生期间所撰写的论文 |
（6）无线CDMA通信系统的空时多用户检测（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 无线通信的技术挑战 |
| §1.2 CDMA通信系统的多用户检测 |
| 1.2.1 集中式多用户检测 |
| 1.2.2 分立式多用户检测 |
| 1.2.3 目前的主要研究方向 |
| §1.3 CDMA通信系统的空时处理 |
| 1.3.1 空时RAKE接收机 |
| 1.3.2 空时多用户检测 |
| §1.4 本文的主要工作 |
| 第二章 空时信道和CDMA信号模型 |
| §2.0 引言 |
| §2.1 无线传播 |
| §2.2 空时信道模型 |
| 2.2.1 阵列响应向量 |
| 2.2.2 参数化的空时信道模型 |
| §2.3 多速率／多通道的CDMA信号模型 |
| 2.3.1 连续时间信号模型 |
| 2.3.2 离散时间信号模型 |
| §2.4 空时多用户CDMA信号模型 |
| 2.4.1 连续时间信号模型 |
| 2.4.2 离散时间信号模型 |
| 2.4.3 信号模型之间的关系 |
| §2.5 本章小结 |
| 第三章 最优空时多用户检测 |
| §3.0 引言 |
| §3.1 问题描述 |
| §3.2 充分统计量和接收机结构 |
| §3.3 空时多用户的Viterbi算法 |
| §3.4 系统复杂度分析 |
| §3.5 本章小结 |
| 附录3. A |
| 第四章 空时解相关检测 |
| §4.0 引言 |
| §4.1 问题描述 |
| §4.2 可辨识条件分析 |
| §4.3 最优的FIR空时解相关接收机 |
| 4.3.1 约束最小均方误差准则 |
| 4.3.2 最小方差准则 |
| 4.3.3 最大似然准则 |
| §4.4 性能分析 |
| §4.5 仿真结果 |
| §4.6 本章小结 |
| 附录4. A-C |
| 第五章 最小方差盲空时多用户检测 |
| §5.0 引言 |
| §5.1 等价的同步信号模型 |
| §5.2 直接形式的最小方差接收机 |
| 5.2.1 已知空时信道 |
| 5.2.2 未知空时信道 |
| 5.2.3 约束向量的最优选择 |
| §5.3 广义正则形式的最小方差接收机 |
| 5.3.1 正则形式和失配问题 |
| 5.3.2 广义正则形式 |
| 5.3.3 联合空时信道估计和干扰抑制 |
| §5.4 残余干扰分析 |
| §5.5 仿真结果 |
| §5.6 本章小结 |
| 附录5. A-E |
| 第六章 低秩盲空时多用户检测 |
| §6.0 引言 |
| §6.1 最优低秩处理 |
| §6.2 基于特征分解的低秩处理 |
| 6.2.1 一般系统结构 |
| 6.2.2 低秩子空间的选择 |
| §6.3 多级辅助向量滤波 |
| 6.3.1 辅助向量的最优设计 |
| 6.3.2 基于多级辅助向量滤波的低秩处理 |
| §6.4 多级维纳滤波 |
| 6.4.1 维纳滤波器的多级分解 |
| 6.4.2 基于多级维纳滤波的低秩处理 |
| 6.4.3 多级维纳滤波和多级辅助向量滤波的比较 |
| §6.5 仿真结果 |
| §6.6 本章小结 |
| 附录6. A-B |
| 第七章 结束语 |
| §7.1 本文的主要研究成果 |
| §7.2 未来的研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间（待）发表的论文 |
（7）CDMA移动通信系统空时二维自适应处理技术的研究（论文提纲范文）
| 内容提要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 智能天线技术的发展与现状 |
| 1.3 论文主要工作和内容安排 |
| 第二章 无线信道模型与CDMA信号模型 |
| 2.1 智能天线基本理论 |
| 2.2 无线多径信道模型 |
| 2.2.1 路径损耗以及阴影效应 |
| 2.2.2 快衰落 |
| 2.2.3 阵列响应矢量 |
| 2.2.4 蜂窝系统信道模型 |
| 2.3 CDMA信号模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 空时2D RAKE处理技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 RAKE接收机 |
| 3.2.1 时域1D RAKE接收机 |
| 3.2.2 空时2D RAKE接收机 |
| 3.3 基于空时处理2D RAKE接收机 |
| 3.3.1 ST-MMSE算法 |
| 3.3.2 ST-DRCMA算法 |
| 3.4 计算机仿真与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 W-CDMA方式下空时2D RAKE接收机 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 上行链路信号模型 |
| 4.3 信道参数估计 |
| 4.4 空时级联RAKE接收机 |
| 4.5 空时级联RAKE接收机性能分析 |
| 4.6 计算机仿真与分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 空时CDMA多用户检测（Ⅰ） |
| 5.1 引言 |
| 5.2 空时多用户检测 |
| 5.3 空时多用户检测接收机结构及算法 |
| 5.3.1 空时多用户检测接收机结构 |
| 5.3.2 空时多用户检测算法 |
| 5.4 计算机仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 空时CDMA多用户检测（Ⅱ） |
| 6.1 引言 |
| 6.2 信道已知空时多用户检测 |
| 6.3 迭代检测算法 |
| 6.3.1 基于SAGE算法的空时多用户检测 |
| 6.3.2 基于SAGE的空时多用户检测的改进 |
| 6.3.3 算法复杂度分析 |
| 6.4 计算机仿真 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 空时干扰抵消CDMA多用户检测 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 单径情况下干扰抵消多用户检测 |
| 7.3 多径条件下干扰抵消多用户检测 |
| 7.4 计算机仿真 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 自适应下行波束形成技术 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 上下行链路信道模型 |
| 8.3 上下行联合处理技术 |
| 8.4 计算机仿真与分析 |
| 8.5 本章小结 |
| 第九章 结束语 |
| 9.1 本论文的工作总结 |
| 9.2 智能天线技术的进一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间已发表和录用的论文 |
（8）MIMO下行通信中的新型预编码技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 数学符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容及贡献 |
| 第二章 非线性预编码技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 模代数预编码(THP)技术 |
| 2.2.1 基本原理和系统模型 |
| 2.2.2 基于正交三角(QR)分解的THP |
| 2.2.3 基于平方根(Cholesky)分解的THP |
| 2.2.4 常见线性均衡器介绍 |
| 2.2.5 均衡对THP系统的影响 |
| 2.2.6 仿真结果与分析 |
| 2.3 矢量扰动(VP)预编码技术 |
| 2.3.1 基本原理和系统模型 |
| 2.3.2 基于球形编码的VP算法 |
| 2.3.3 基于减格辅助的VP算法 |
| 2.3.4 基于模值下降的VP算法 |
| 2.3.5 均衡对VP系统的影响 |
| 2.3.6 仿真结果与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于时延补偿的矢量扰动系统仿真与实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于时延补偿的矢量扰动系统 |
| 3.2.1 系统模型 |
| 3.2.2 仿真结果与分析 |
| 3.3 基于USRP的时延补偿测试系统 |
| 3.3.1 测试系统软件方案设计 |
| 3.3.1.1 发送端处理过程 |
| 3.3.1.2 接收端处理过程 |
| 3.3.2 测试系统硬件说明 |
| 3.3.3 系统关键模块实现 |
| 3.3.3.1 测试台系统发送端关键模块 |
| 3.3.3.2 测试台系统接收端关键模块 |
| 3.3.4 硬件测试方法 |
| 3.3.5 硬件测试结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于空时线性编码的多用户预编码方案 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 传统多用户预编码方案 |
| 4.3 基于空时线性编码的多用户预编码方案 |
| 4.3.1 基本原理和系统模型 |
| 4.3.2 仿真结果与分析 |
| 4.4 基于空时线性编码的新型多用户预编码方案 |
| 4.4.1 基本原理和系统模型 |
| 4.4.2 基于模值下降的扰动矢量搜索方案 |
| 4.4.3 基于取模前馈信息的增强型方案 |
| 4.4.4 仿真结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 全文总结 |
| 5.1 本文贡献 |
| 5.2 未来研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目及研究成果 |
（9）基于USRP RIO的MU-MIMO视频传输系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 MIMO技术研究现状 |
| 1.2.2 软件无线电研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容和组织结构 |
| 第二章 多输入多输出技术与软件无线电技术综述 |
| 2.1 MIMO技术综述 |
| 2.1.1 MIMO系统模型 |
| 2.1.2 MIMO关键技术 |
| 2.2 OFDM技术综述 |
| 2.3 软件无线电技术综述 |
| 2.3.1 软件无线电技术 |
| 2.3.2 USRP RIO软件无线电平台 |
| 2.4 家庭基站 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于USRP RIO的多用户多天线视频传输系统实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统框架设计 |
| 3.2.1 视频传输系统框架 |
| 3.2.2 视频传输系统的物理层部署 |
| 3.2.3 数据帧结构与设计 |
| 3.2.4 基于USRP RIO平台的系统功能模块设计 |
| 3.3 系统工作流程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于连续干扰消除的多用户多天线视频传输系统实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 连续干扰消除方案理论研究与设计 |
| 4.3 基于连续干扰消除的视频传输系统实现 |
| 4.3.1 系统工作流程设计 |
| 4.3.2 系统程序模块设计 |
| 4.4 实验结果和分析 |
| 4.4.1 实验平台设置 |
| 4.4.2 实验环境设置 |
| 4.4.3 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于下行预编码的多用户多天线视频传输系统实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 预编码方案理论研究与设计 |
| 5.2.1 基于奇异值分解的预编码矩阵设计 |
| 5.2.2 结合空时分组码的双层预编码实现 |
| 5.2.3 数据帧结构设计 |
| 5.3 基于下行预编码的多用户多天线视频传输系统实现 |
| 5.3.1 系统工作流程设计 |
| 5.3.2 系统程序模块设计 |
| 5.4 实验结果和分析 |
| 5.4.1 实验平台及环境设置 |
| 5.4.2 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（10）面向5G的信道传播特性及衰落预测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 移动通信的发展现状 |
| 1.2 信道传播特性和建模研究的意义 |
| 1.3 3D MIMO信道传播特性的研究意义 |
| 1.3.1 3D MIMO信道传播特性的新特征 |
| 1.3.2 3D MIMO信道传播特性的研究现状 |
| 1.4 信道衰落预测技术的研究意义 |
| 1.4.1 信道衰落预测技术的重要性 |
| 1.4.2 信道衰落预测技术的研究现状 |
| 1.5 论文的主要内容和创新点 |
| 1.5.1 主要工作 |
| 1.5.2 创新点 |
| 1.6 论文的组织结构 |
| 参考文献 |
| 第二章 3D MIMO信道模型与测量 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 MIMO信道模型 |
| 2.2.1 3D MIMO信道模型 |
| 2.2.2 2D MIMO信道模型 |
| 2.3 3D MIMO信道测量系统 |
| 2.3.1 信道测量平台 |
| 2.3.2 信道测量天线 |
| 2.3.3 测量系统原理 |
| 2.4 经典信道测量场景 |
| 2.4.1 O2I测量场景 |
| 2.4.2 UMi测量场景 |
| 2.4.3 UMa测量场景 |
| 2.5 信道测量数据后处理 |
| 2.5.1 信道冲激响应的获取 |
| 2.5.2 信道特征参数的估计 |
| 2.6 本章总结 |
| 参考文献 |
| 第三章 3D MIMO信道特征参数估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 SAGE信道特征参数估计算法 |
| 3.2.1 时域SAGE信道参数估计 |
| 3.2.2 频域SAGE信道参数估计 |
| 3.3 基于贝叶斯框架下的变分SAGE算法 |
| 3.4 时变信道特征参数的估计和追踪算法 |
| 3.4.1 卡尔曼滤波 |
| 3.4.2 状态空间模型 |
| 3.4.3 BEKF算法 |
| 3.5 算法性能仿真 |
| 3.6 本章总结 |
| 参考文献 |
| 第四章 3D MIMO信道空域角度特性建模及仿真方法 |
| 4.1 引言-3D MIMO信道空域角度特性研究的工作综述 |
| 4.2 一阶空域角度参数统计特性 |
| 4.2.1 功率角度谱定义 |
| 4.2.2 功率角度谱特性研究 |
| 4.3 二阶空域角度参数统计特性 |
| 4.3.1 角度扩展定义 |
| 4.3.2 角度扩展特性研究 |
| 4.4 角度特性仿真--非对称角度采样方法 |
| 4.4.1 正弦波叠加原理和信道的空时相关性 |
| 4.4.2 传统的角度采样方法 |
| 4.4.3 基于等功率的随机偏移采样方法 |
| 4.5 本章总结 |
| 参考文献 |
| 第五章 3D MIMO信道系统性能分析 |
| 5.1 引言-3D MIMO信道系统性能研究的工作综述 |
| 5.2 信道系统性能指标 |
| 5.2.1 信道容量 |
| 5.2.2 信道空间相关性特征值 |
| 5.2.3 容量差 |
| 5.3 系统性能仿真 |
| 5.3.1 单用户MIMO信道容量 |
| 5.3.2 信道特征值分布性能分析 |
| 5.3.3 多用户MIMO容量性能分析 |
| 5.4 本章总结 |
| 参考文献 |
| 第六章 高速场景下快时变MIMO信道衰落预测技术研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 传统的PCM信道衰落预测方法 |
| 6.3 基于参数追踪的信道衰落预测方法 |
| 6.3.1 系统模型 |
| 6.3.2 簇漂移多跳散射体模型 |
| 6.3.3 基于簇漂移的预测算法 |
| 6.4 基于CPCM方法与CDBP算法的信道衰落预测性能仿真 |
| 6.5 本章总结 |
| 参考文献 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 附录1 测量噪声R_((t))的计算 |
| 附录2 NSE和NSELB的计算 |
| 附录3 缩略语表 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间取得的学术成果列表 |
四、信道参数估计与空时多用户检测的研究（论文参考文献）
- [1]CDMA通信系统多用户检测研究[D]. 张俊林. 重庆大学, 2010(01)
- [2]天线阵CDMA系统中的空时处理技术研究[D]. 张小飞. 南京航空航天大学, 2005(11)
- [3]移动通信中的多用户检测与自适应空时接收机研究[D]. 王伶. 西安电子科技大学, 2004(02)
- [4]空间信号检测与参数估计的阵列处理方法研究[D]. 陈建峰. 西安电子科技大学, 2004(03)
- [5]信道参数估计与空时多用户检测的研究[D]. 孙绍刚. 西安电子科技大学, 2002(02)
- [6]无线CDMA通信系统的空时多用户检测[D]. 陈强. 国防科学技术大学, 2001(01)
- [7]CDMA移动通信系统空时二维自适应处理技术的研究[D]. 王安义. 西安电子科技大学, 2000(01)
- [8]MIMO下行通信中的新型预编码技术研究[D]. 刘男. 电子科技大学, 2021(01)
- [9]基于USRP RIO的MU-MIMO视频传输系统的研究与实现[D]. 石巧稚. 南京邮电大学, 2020(03)
- [10]面向5G的信道传播特性及衰落预测技术研究[D]. 张宇翔. 北京邮电大学, 2020(02)