一、基于小波包变换的自适应多用户检测（论文文献综述）
初广前[1]（2019）在《基于认知无线电的频谱感知与检测技术研究》文中研究说明电磁频谱是稀缺的自然资源。随着无线通信技术,第五代、第六代移动通信技术的发展,无线频谱资源短缺的矛盾日益加剧,而无线频谱固定分配的机制进一步加剧了电磁谱供不应求的矛盾。频谱这种用命令方式分配的机制是导致频谱利用率在时间和空间上低的根本原因。授权无线频谱相对低的利用率表明当前的频谱短缺主要是由于被授权的无线频谱没有得到充分的利用,而不是无线频谱真正的物理短缺。严重的无线频谱短缺困境,迫切期望一种新的技术产生,以解决当前无线频谱资源供不应求的矛盾,在这种背景下,认知无线电技术诞生。频谱感知是认知无线电实现其功能的基础功能,在前人探讨的基础上,进一步研究了认知无线电频谱检测方法,主要研究内容及创新如下:1)研究了广义衰落信道下多天线协作频谱感知与检测,提出了用MGF方法推导了单天线κ-μ衰落信道的平均检测概率的闭式表达式,分析了单天线κ-μ衰落信道的频谱感知性能。在此基础上,推导了广义衰落信道多天线协作的平均检测概率的闭式表达式,分析了广义衰落信道下的多天线协作频谱感知性能。具体而言,分析了κ-μ衰落信道下最大比合并（MRC,Maximum Ratio Combining）多天线分集的频谱感知性能,分析了κ-μ衰落信道下平方率合并（SLC,Square Law Combining）多天线分集的频谱感知性能,分析了η-μ衰落信道下等增益合并（EGC,Equal Gain Combining）多天线分集的频谱感知性能。理论分析和仿真结果表明:MRC多天线分集方式以高的计算复杂度为代价,呈现出比SLC多天线分集方式更好的检测性能。2)研究了多用户多天线协作的频谱感知与检测,提出了两步复合协作频谱感知与检测技术。该两步复合协作频谱感知与检测技术是基于两步复合的设计思想,第一步针对经典软数据协作网络负载大的缺点,认知用户独立执行软数据协作频谱感知,获得主用户是否存在的一比特局部判决.第二步在第一步软数据协作的基础上认知用户执行经典硬决定协作频谱感知。这样可以达到硬决定协作和软数据协作的折中,既减小了网络负载,又提高了频谱检测性能。在Nakagami-m信道下,采用SLC多天线软协作,我们推导了两步复合协作频谱感知的平均检测概率表达式,分析了提出的两步复合协作频谱感知的频谱感知性能,仿真结果表明:提出的两步复合协作频谱感知的频谱感知性能比经典的硬决定协作频谱感知性能有显着地改善。更进一步,在广义κ-μ衰落信道下,采用MRC和SLC多天线软协作,我们也推导了两步复合协作频谱感知的平均检测概率表达式,分析了在κ-μ衰落信道下提出的两步复合协作频谱感知的频谱感知性能,仿真结果也表明:提出的两步复合协作频谱感知的频谱感知性能比经典的硬决定协作频谱感知性能有显着地改善。综上述所述,提出的两步复合协作频谱感知方案不管是在特殊的Nakagami-m信道下,还是在广义κ-μ的衰落信道下,都呈现出良好的检测性能,体现了特殊与一般的统一。提出的两步复合协作频谱感知方案,兼有硬决定融合和软数据融合的优点,是一种性价比高的可用于实际的频谱感知方案。3)研究了基于小波分析和压缩感知的认知无线电频谱感知与检测,首先,提出了小波熵认知无线电频谱感知与检测技术。推导了小波熵的计算表达式。根据小波变换和小波包变换理论,小波熵频谱感知比小波包熵频谱感知有较低的算法复杂度。根据信息不增性原理,小波熵频谱感知比小波包熵频谱感知有较低的检测概率,理论分析和仿真结果表明小波熵频谱感知也是一种性价比高的可用于实际的频谱感知方案。接着,提出了基于卡尔曼滤波的稀疏信号稀疏阶估计技术。稀疏信号的稀疏阶是一个未知时变的重要参数,在压缩感知理论中,稀疏信号的稀疏阶通常认为是已知的,并且取统计最大值,这是不符合实际的。仿真结果表明:我们提出的基于卡尔曼滤波的稀疏信号稀疏阶估计技术,能够把稀疏信号的稀疏阶可靠地估计出来,有了稀疏信号的稀疏阶,就可以减小稀疏信号的重构误差,为进一步改善频谱感知性能奠定基础。
罗渠[2]（2019）在《变换域通信系统关键技术研究》文中进行了进一步梳理随着通信技术的不断发展,实际电磁环境日益复杂,并且所能利用的合适频段频谱资源也越来越少,频谱资源已经越来越珍贵,如何提升通信系统的频谱利用率一直是通信领域重点研究的问题。作为一种动态频谱共享接入特性的多址接入技术,变换域通信系统（Transform Domain Communication System,TDCS）在抗干扰通信以及解决上述频谱资源问题上有独特的优势。本文针对复杂电磁环境下,对变换域通信系统的抗干扰性能以及频谱利用率两个方向上展开研究。TDCS作为一种具有低截获和主动抗干扰特点的通信技术,其性能与频谱估计以及接入序列直接相关。本文首先介绍了基于正交频分复用系统（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）构架的TDCS的基本原理,并探讨了TDCS的频谱感知、调制以及相位映射等关键技术,得出了传统OFDM构架的TDCS多址接入性能低的缺点以及无法有效抑制扫频类干扰。针对TDCS多址接入的问题,本文提出了一种基于分簇结构的TDCS以提升系统用户接入量。将子载波分组（簇）并分配给不同的用户,并且通过序列设计和干扰消除方法以减小用户间干扰提升性能,仿真表明所提出的方法能够大大提升TDCS的系统容量。此外,本文针对TDCS无法有效抑制Chirp类干扰信号的缺点,提出了基于分数阶傅里叶变换的TDCS系统;首先介绍了分数阶傅里叶变换工具,分析了其离散算法的实现,并给出了基于分数阶傅里叶变换的TDCS理论框架,最后进行了仿真验证,从而为TDCS通信架构提供了一条思路。软件定义无线电越来越多用作工业或学术领域作为原型验证工具,软件无线电平台是TDCS系统较佳的原型实现平台。本文最后利用美国国家仪器公司的通用软件定义无线电设备以及使用LabVIEW软件在实际环境下评估了OFDM架构的TDCS多址接入的性能,搭建基于TDCS的频谱共享传输系统,并详细介绍了系统架构、关键技术实现以及测试过程。
王兰[3]（2016）在《DSSS系统窄带干扰抑制算法研究》文中研究表明直接序列扩频（DSSS）系统实际中因系统带宽、扩频增益、发射/接收机复杂度等限制,其抗干扰能力有固定的容限,容易受强窄带干扰的影响。为此,论文从盲分离、时域预测、小波包变换三个方面对DSSS系统强窄带干扰抑制技术展开研究,主要工作及创新性贡献总结如下:1、针对FastICA盲分离窄带干扰抑制算法容易陷入鞍点和局部极值点的问题,提出了一种基于峭度的RobustICA盲分离窄带干扰抑制算法。该算法采用精确线性搜索与代价函数峭度相结合,对峭度进行全局最优搜索,降低了FastICA盲分离窄带干扰抑制算法将峭度作为代价函数时对野点的敏感性,同时增强了算法对局部点的鲁棒性。相比FastICA盲分离窄带干扰抑制算法,该算法抗音频窄带干扰性能更优,可以将分离矩阵陷入局部点的概率降低一个数量级,大大增加了应用盲分离算法抑制窄带干扰的可靠性。2、针对时域预测算法收敛速度慢且计算复杂度高的问题,提出了一种解相关变阶仿射投影窄带干扰抑制算法。该算法首先采用解相关处理消除窄带干扰带来的接收信号强相关性,通过最小化瞬时均方误差,利用接收信号正交向量优化自适应步长使收敛速度大大提升。在此基础上,结合接收信号特征提出了解相关仿射投影窄带干扰抑制算法阶数选择机制,使算法整体复杂度大大降低。相比变步长仿射投影算法收敛速度有较大的改善,同时降低了算法的归一化均方误差。该算法对于BPSK窄带干扰,误码率在10-3量级时,新提出的解相关变阶仿射投影窄带干扰抑制算法与现有的变步长仿射投影窄带干扰抑制算法相比,性能改善约3dB。3、针对基于树形结构的频移非抽取小波包窄带干扰抑制算法无法将多音干扰的次高功率干扰分量定位到单个子带中的问题,提出了一种基于最优频移搜索的非抽取小波包窄带干扰抑制算法。该算法采用对次高功率干扰分量进行最优频移搜索的方法,避免了将次高功率干扰分量定位到多个小波包子带中,降低了对有用信号的损伤。在此基础上,为了进一步降低干扰去除过程对有用信号的损伤,采用变步长最小均方误差（LMS）自适应算法处理受扰子带,进一步提高了该算法抑制多音干扰的性能。相比树形结构的频移非抽取小波包变换多音干扰抑制算法,误码率在10-3量级时,改进算法性能改善约2dB。
张超凡[4]（2012）在《基于变换域窄带干扰抑制技术研究及FPGA实现》文中研究表明直接序列扩频技术是宽带通信中比较重要的通信方式,由于具有很多优点被很多现在的和未来的蜂窝通信系统所采用,应用于全球卫星定位系统（GPS）、卫星通信、短距离无线通信等领域中。虽然直接序列扩频技术具有一定的抗窄带干扰能力,它的窄带干扰抑制能力主要由扩频增益和信干比来确定,而直扩通信系统的伪随机序列周期由于硬件实现等因素限制不能过大,使得在接收端的解扩模块中不能简单地使用带通滤波器抑制频谱扩展后的窄带干扰。因此,研究直接序列扩频系统中的窄带干扰抑制算法来减少窄带干扰对系统正常通信的影响是很有必要的。本文主要研究变换域窄带干扰抑制技术,主要过程是将时域信号投影到频域中,采用一定的措施检测出窄带干扰信号并消除它,最后通过反变换恢复原始信号。深入研究了基于FFT变换和小波包变换的窄带干扰抑制技术,并选取前一种作为工程实现,使用Verilog HDL语言在FPGA芯片上实现了该抑制算法的硬件电路。首先,研究了基于FFT变换域窄带干扰抑制技术,利用扩频信号的频谱表现比较平坦而窄带干扰幅度较大且频带相对较窄的不同特性,在精确判别窄带干扰在频带中驻留的位置的前提下,对含有窄带干扰的子带实施置零处理,以达到抑制窄带干扰目的。重点讨论了各种加窗函数与信噪比损失的关系,重叠复用法减轻由于截断数据带来的信号扭曲程度,随后还研究了常见的一些阀值处理算法：分段门限法、中值滤波算法、λ算法。MATLAB仿真结果表明该算法在对窄带干扰驻留子带精确定位的前提下,采用合理的阀值算法,可以完全滤除直扩系统中的窄带干扰。其次,小波包变换自身有抑制干扰信号的能力,但是处理过程中连同有用信号一起剔除,损失了有用信号。本文采取的抑制算法是将小波包变换与LMS算法结合在一起,小波包变换等同于理想滤波器组,实现输入信号的二叉树分解,引入能量聚集度和左右节点功率比快速判断受干扰的子带位置,并采用LMS算法根据窄带干扰能量大小自适应地调整滤波器抽头系数来达到目的。MATLAB仿真结果表明该算法运算时间长,实现过程较为复杂、计算量也较大,但干扰定位比较精确,抑制效果非常明显。最后,基于FFT变换域抑制算法的FPGA硬件电路主要由海明窗模块、FFT/IFFT模块、自适应干扰门限模块组成,用Verilog HDL语言实现各模块。仿真分析表明该电路能达到了预期的性能指标,能有效地抑制窄带干扰,并且对比仿真结果验证了其正确性。
朱立为[5]（2012）在《直扩通信系统中窄带干扰抑制技术的研究》文中进行了进一步梳理通信现代化是社会文明与进步的重要的推动力量之一。直接序列扩频（DSSS, Direct Sequence Spread Spectrum）通信（简称直扩通信）作为扩频通信的一种方式目前正广泛应用于国防军事通信和民用移动通信方面。直扩通信以其所具有抗干扰能力和有助于解决频率资源紧张的优势而受到人们青睐。理论上直扩通信系统具有较强的抗干扰性能,但在实际工程应用过程中的种种限制使其抗干扰的能力下降,而高功率的窄带干扰却很容易使直扩系统的通信性能严重恶化。因此,研究使用信号处理的手段来提高直扩系统的窄带干扰抑制能力具有十分重要的意义。本文首先介绍了扩频通信中窄带干扰抑制的研究背景及意义,总结分析了各种窄带干扰抑制的技术和方法,并对国内外的研究现状进行了概述。然后在研读了大量相关文献的基础上,以直接序列扩频通信系统作为研究对象,研究了三种窄带干扰抑制算法,并进行了相应的仿真。论文最后进行了工作总结,并展望了下一步的研究工作。论文完成的主要工作如下：（1）基于小波包变换的自适应特征阈值的窄带干扰抑制算法的研究从小波及小波包变换的理论基础知识入手,着重分析了基于小波包变换的直扩通信系统中窄带干扰的抑制算法。在此基础上对算法进行了改进,提出利用自适应特征阈值来抑制窄带干扰。通过仿真结果发现,相比传统的固定阈值算法,自适应特征阈值算法在干扰抑制能力和鲁棒性上都有所提高。（2）基于矩阵奇异值分解的干扰估计与对消算法的研究通过研究发现,对直扩接收信号的数据观测空间进行奇异值分解,可以获得由干扰信号组成的干扰子空间和由直扩信号和背景噪声构成的噪声子空间,且两个子空间是相互正交的。因此可以通过干扰子空间估计出干扰信号并进行对消,抑制掉窄带干扰。经过仿真发现,基于奇异值分解的干扰估计算法对干扰的估计比较准确,使得干扰的对消效果相当不错。同时该算法对有用信号几乎没有损耗,对干扰的变化也不敏感,鲁棒性好。（3）基于传播算子的干扰估计与对消算法的研究与基于奇异值分解算法一样,基于传播算子的干扰估计,也属于一种子空间分解的算法。但是基于传播算子的干扰估计算法,在时间复杂度上相对奇异值分解法有较大的优势。不过基于传播算子的估计算法对单音干扰的估计较好,而对双音及多音窄带干扰的估计不理想。综上所述,本论文从干扰剔除和对消两个角度出发,对已有干扰剔除算法进行了改进；同时提出利用子空间分解理论来进行干扰估计,然后进行对消。提高了直扩通信系统的窄带干扰抑制能力,改善了系统的通信性能,增强了系统抗干扰的鲁棒性,具有一定的实际应用价值。
肖昌达,刘治国[6]（2009）在《基于卷积小波包变换的自适应多用户检测》文中指出为提高DS-CDMA多用户系统检测的效率,提出了基于卷积小波包变换的自适应算法。理论分析和仿真结果表明,该算法收敛速度快,且计算量增加较少,是一种高效的自适应检测算法。
张小飞[7]（2005）在《天线阵CDMA系统中的空时处理技术研究》文中研究说明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
张小飞,徐大专[8]（2004）在《基于小波包变换的自适应多用户检测》文中研究表明在分析传统自适应多用户检测的基础上,提出了一种基于小波包变换的自适应多用户检测算法.该算法用小波包变换进行前处理,然后再通过最小均方（LMS）算法实现自适应多用户检测.与通常的自适应多用户检测算法相比,该算法利用了小波包变换对小波空间进行分解,信号经小波包变换后自相关性会下降,收敛速度提高.同时在此分解过程中,根据信号与白噪声小波包变换完全不同的特性进行信号消噪.理论分析和仿真结果表明,该算法与传统LMS自适应多用户检测算法和基于小波变换的自适应多用户检测算法相比,算法收敛速度更快,且计算量较少,易于实时实现,还具有良好性能.同时仿真结果表明该算法收敛速度与小波基和分解级数的选择有关,分解级数越大,收敛速度越快;对于同一小波基系列,小波基正则性越好收敛速度越快.
郭黎利,殷复莲,卢满宏[9]（2009）在《DSSS/CDMA系统窄带干扰抑制技术概述》文中研究说明窄带干扰（NBI,Narrow-Band Interference）作为一类常见的共道干扰对扩频系统的影响不容忽视,虽然扩频系统本身具备一定的NBI对抗能力,但有效的NBI抑制技术可以显着提高系统性能.在过去的30年中,扩频系统NBI抑制技术的关注重心由单用户直扩（DSSS,Direct Sequence Spread Spectrum）系统扩展到多用户码分多址（CDMA,Code-Division Multiple-Access）系统.文章从预测技术、变换域技术、码辅助技术的角度对DSSS和CDMA系统NBI抑制技术的研究现状、分类比较以及发展趋势进行了全面概述.
杨莹[10]（2008）在《多载波CDMA的信道编码与信道估计技术的研究》文中研究指明WPT-CDMA与CMFB-CDMA是两种崭新的多载波CDMA系统,它们与传统利用IFFT/FFT变换的OFDM-CDMA系统相比,可以降低FFT-OFDM多载波调制带来的高旁瓣所引起的码间干扰,同时避免了因使用循环前缀所造成的信噪比损失,提高了传输效率,成为更适合应用在4G中的新技术。因此,研究能应用在这两种多载波CDMA系统下的各种关键技术就显得十分重要。本课题就是以WPT-CDMA与CMFB-CDMA系统下的多用户的图像数据传输为应用背景,主要研究了在多径的频率选择性瑞利衰落信道下,应用在这两种系统中的盲信道估计技术,鲁棒自适应波束形成理论以及结合LDPC信道编码与球形译码的联合检测算法。盲信道估计是利用接收信号自身特征提取信道信息,不需要导频信号节省了频率资源。在盲信道估计理论的研究中,本课题提出自适应可变阶的噪声子空间估计方法,解决了噪声子空间估计中存在的收敛性速度与误差稳定性的矛盾,同时引入模糊复系数盲辨识技术来纠正估计信道与实际信道间的偏差,提高了信道估计的准确度。在多用户的MIMO环境下自适应波束形成技术可以有效的提取期望用户的信息同时抑制干扰用户的信息,是3G技术中抑制多用户干扰的一种备选方案。在鲁棒自适应波束形成理论的研究中,针对传统CLMS算法在信号方向向量存在偏差以及采样样本数目比较少的情况下,出现收敛速度慢、输出性能下降、不稳定等问题。提出基于最差性能的鲁棒CLMS自适应波束形成算法,它提高了输出信干噪比,使权值向量更接近最优值。在LDPC信道编码与球形译码联合检测的研究中,针对下行链路中加性噪声对压缩的图像数据的损失,提出应用良好纠错能力的LDPC码进行信道编码,同时针对多用户间串扰以及频率选择性瑞利信道的影响,利用球形译码对两种多载波CDMA系统下的多用户图像数据进行多用户检测。所提出的算法使系统的误码率有了很大的改善。本课题的突出特点就是将上述改进的算法应用到WPT-CDMA与CMFB-CDMA两种崭新的MC-CDMA系统中,这也是论文的重要创新点。
二、基于小波包变换的自适应多用户检测（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、基于小波包变换的自适应多用户检测（论文提纲范文）
（1）基于认知无线电的频谱感知与检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 认知无线电技术 |
| 1.2.1 认知无线电 |
| 1.2.2 认知无线电技术的应用 |
| 1.2.3 认知无线电技术的研究意义 |
| 1.2.4 认知无线电标准化进展 |
| 1.3 认知无线电网络 |
| 1.3.1 认知无线电网络概念 |
| 1.3.2 认知无线电网络研究现状 |
| 1.4 论文研究内容及创新 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 1.6 本章参考文献 |
| 第二章 认知无线电频谱感知及基本理论 |
| 2.1 频谱检测 |
| 2.1.1 频谱检测概述 |
| 2.1.2 经典的频谱检测技术 |
| 2.2 协作频谱感知 |
| 2.2.1 协作频谱感知类型 |
| 2.2.2 常见认知无线电网络衰落信道模型 |
| 2.2.3 常见认知无线电网络协作分集技术 |
| 2.3 频谱检测面临的困难和问题 |
| 2.4 卡尔曼滤波、留数理论、信息熵和信息不增性原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 2.6 参考文献 |
| 第三章 广义衰落信道多天线协作频谱检测技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 广义衰落信道 |
| 3.3 k-μ衰落信道 |
| 3.3.1 k-μ衰落信道模型 |
| 3.3.2 k-μ衰落信道单天线频谱感知性能分析 |
| 3.3.3 MRC分集k-μ衰落信道下频谱感知性能分析 |
| 3.3.4 SLC分集k-μ衰落信道下频谱感知性能分析 |
| 3.4 k-μ衰落信道下频谱感知仿真结果和分析 |
| 3.5 η-μ衰落信道 |
| 3.5.1 η-μ衰落信道模型 |
| 3.5.2 EGC分集η-μ衰落信道下频谱感知性能分析 |
| 3.6 η-μ衰落信道下频谱感知仿真结果和分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 3.8 参考文献 |
| 第四章 两步复合协作频谱感知与检测技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 两步复合协作频谱感知系统模型和算法 |
| 4.2.1 软数据协作频谱感知系统模型 |
| 4.2.2 硬决定协作频谱感知系统模型 |
| 4.2.3 两步复合协作频谱感知算法 |
| 4.3 SLC软数据协作频谱感知 |
| 4.4 硬决定合并协作频谱感知 |
| 4.4.1 逻辑OR硬决定合并协作方案 |
| 4.4.2 逻辑AND硬决定合并协作方案 |
| 4.4.3 逻辑MAJORITY硬决定合并协作方案 |
| 4.5 Nakagami-m衰落信道下频谱感知数值结果与分析 |
| 4.6 k-μ衰落信道下的两步复合协作 |
| 4.6.1 k-μ衰落信道下MRC分集接收的两步复合协作 |
| 4.6.2 k-μ衰落信道下SLC分集接收的两步复合协作 |
| 4.7 k-μ衰落信道下频谱感知数值结果与分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 4.9 参考文献 |
| 第五章 基于小波分析和压缩感知的非协作频谱检测技术研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 小波变换、小波包变换和小波包熵 |
| 5.2.1 小波变换 |
| 5.2.2 小波包变换 |
| 5.2.3 小波包熵 |
| 5.3 小波熵频谱感知 |
| 5.3.1 小波熵 |
| 5.3.2 小波熵频谱感知 |
| 5.3.3 小波熵和小波包熵比较分析 |
| 5.3.4 小波熵和小波包熵复杂度分析 |
| 5.3.5 小波分析频谱感知性能比较 |
| 5.4 小波熵频谱感知数值结果与分析 |
| 5.4.1 数值分析参数 |
| 5.4.2 数值结果与分析 |
| 5.5 卡尔曼滤波稀疏阶估计 |
| 5.5.1 稀疏阶估计向量模型 |
| 5.5.1.1 单测量向量模型 |
| 5.5.1.2 多测量向量模型 |
| 5.5.2 卡尔曼滤波稀疏阶估计 |
| 5.5.2.1 单测量向量稀疏阶估计 |
| 5.5.2.2 多测量向量稀疏阶估计 |
| 5.5.2.3 稀疏信号稀疏阶估计意义 |
| 5.6 稀疏信号稀疏阶估计数值结果和分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 5.8 参考文献 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 |
（2）变换域通信系统关键技术研究（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 研究背景及意义 |
| 1.2 变换域通信系统发展以及研究现状 |
| 1.2.1 国外研究发展 |
| 1.2.2 国内研究发展 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 变换域通信系统的基本原理及其模型 |
| 2.1 变换域通信系统模型 |
| 2.1.1 频谱感知与谱估计 |
| 2.1.2 幅度谱成型 |
| 2.1.3 随机相位映射以及幅度调整 |
| 2.1.4 时域基础调制波形生成与存储 |
| 2.1.5 圆周移位键控 |
| 2.1.6 相关解调 |
| 2.2 变换域系统关键技术分析 |
| 2.2.1 谱估计技术 |
| 2.2.2 TDCS调制技术分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于分簇结构的TDCS及其性能优化 |
| 3.1 基于分簇结构的TDCS |
| 3.1.1 分簇结构 |
| 3.1.2 分簇策略 |
| 3.2 功率差序列集设计的下界 |
| 3.3 性能分析 |
| 3.3.1 AWGN信道下的性能分析 |
| 3.3.2 多径信道下的性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 分数傅里叶变换域通信系统 |
| 4.1 分数傅里叶变换概述 |
| 4.1.1 分数傅里叶变换性质 |
| 4.1.2 常用信号的分数傅里叶变换 |
| 4.1.3 分数傅里叶变换的离散计算 |
| 4.2 分数阶傅里叶通信系统模型 |
| 4.2.1 基于分数傅里叶变换的频谱估计 |
| 4.2.2 FrFT-TDCS系统调制技术分析 |
| 4.2.3 FrFT-TDCS系统多址接入 |
| 4.3 分数傅里叶系统性能分析 |
| 4.3.1 单用户性能分析 |
| 4.3.2 多用户性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 变换域通信系统实现 |
| 5.1 NI软件无线电平台简介 |
| 5.1.1 系统构架 |
| 5.1.2 测试台硬件 |
| 5.2 系统关键模块设计 |
| 5.2.1 频谱感知 |
| 5.2.2 帧格式设计 |
| 5.2.3 系统同步 |
| 5.2.4 其它相关模块设计 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.3.1 系统参数 |
| 5.3.2 测试环境 |
| 5.3.3 测试结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结 |
| 6.1 本文贡献 |
| 6.2 下一步研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（3）DSSS系统窄带干扰抑制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 盲分离技术 |
| 1.2.2 时域预测技术 |
| 1.2.3 变换域技术 |
| 1.2.4 码辅助技术 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 组织结构 |
| 第二章 典型窄带干扰信号分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 典型窄带干扰信号 |
| 2.2.1 音频干扰 |
| 2.2.2 BPSK窄带干扰 |
| 2.2.3 自回归(AR)干扰 |
| 2.3 窄带干扰信号对DSSS系统的干扰性能分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于盲分离的窄带干扰抑制技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于盲分离的窄带干扰抑制模型及条件数的影响 |
| 3.3 基于FastICA的盲分离窄带干扰抑制 |
| 3.3.1 基于负熵的FastICA盲分离窄带干扰抑制 |
| 3.3.2 基于峭度的FastICA盲分离窄带干扰抑制 |
| 3.4 基于RobustICA的盲分离窄带干扰抑制算法 |
| 3.5 仿真结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 时域预测窄带干扰抑制技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 时域预测窄带干扰抑制模型 |
| 4.3 APA窄带干扰抑制 |
| 4.4 变步长APA窄带干扰抑制 |
| 4.5 解相关变阶APA窄带干扰抑制 |
| 4.5.1 DPA算法窄带干扰抑制 |
| 4.5.2 变阶数DPA算法窄带干扰抑制 |
| 4.6 仿真结果与分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于小波包变换的窄带干扰抑制技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 小波包变换基本原理 |
| 5.2.1 小波包变换 |
| 5.2.2 非抽取小波包变换 |
| 5.3 基于频移非抽取的小波包变换窄带干扰抑制技术 |
| 5.4 小波包变换音频干扰抑制 |
| 5.5 受干扰子带自适应干扰抑制算法 |
| 5.6 仿真结果与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（4）基于变换域窄带干扰抑制技术研究及FPGA实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的目的和意义 |
| 1.2 窄带干扰抑制技术的研究现状和发展趋势 |
| 1.2.1 时域预测抑制技术 |
| 1.2.2 变换域窄抑制技术 |
| 1.2.3 码辅助抑制技术 |
| 1.3 论文的主要内容和章节安排 |
| 第二章 扩频通信技术 |
| 2.1 扩频通信系统概述 |
| 2.1.1 扩频通信基础理论 |
| 2.1.2 处理增益和干扰容限 |
| 2.1.3 扩频通信的工作方式 |
| 2.1.4 扩频系统的主要特点和用途 |
| 2.2 DSSS的工作原理及关键技术 |
| 2.2.1 直接序列扩频技术 |
| 2.2.2 m伪随机序列 |
| 2.3 窄带干扰类型 |
| 2.3.1 音频干扰模型 |
| 2.3.2 低速率数字窄带信号模型 |
| 2.3.3 AR窄带信号模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于FFT变换域窄带干扰抑制技术研究 |
| 3.1 变换域窄带干扰抑制基本原理 |
| 3.2 基于FFT变换的窄带干扰抑制技术 |
| 3.2.1 窗函数的应用 |
| 3.2.2 重叠复用 |
| 3.2.3 阀值算法 |
| 3.3 Matlab仿真及结果分析 |
| 3.3.1 仿真模型建立 |
| 3.3.2 仿真结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于小波包变换窄带干扰抑技术研究 |
| 4.1 小波变换基本理论 |
| 4.1.1 连续小波变换 |
| 4.1.2 离散小波变换 |
| 4.1.3 多分辨率分析 |
| 4.1.4 Mallat算法 |
| 4.2 小波包变换干扰抑制技术 |
| 4.3 自适应干扰门限算法 |
| 4.4 仿真结果对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于FFT变换域窄带干扰抑制算法的FPGA实现 |
| 5.1 FPGA技术 |
| 5.1.1 FPGA芯片结构 |
| 5.1.2 FPGA开发流程 |
| 5.1.3 FPGA高级设计技术 |
| 5.2 系统电路设计 |
| 5.2.1 系统模块划分 |
| 5.2.2 海明窗电路 |
| 5.2.3 FFT/IFFT硬件结构 |
| 5.2.4 干扰门限模块电路 |
| 5.3 硬件测试结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历及攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（5）直扩通信系统中窄带干扰抑制技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文背景及意义 |
| 1.2 扩频通信干扰抑制技术研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容及章节安排 |
| 第二章 基于小波包变换的窄带干扰抑制 |
| 2.1 小波变换理论 |
| 2.1.1 连续小波变换及其离散化 |
| 2.1.2 二进小波变换的快速算法与频域分割 |
| 2.2 小波包变换 |
| 2.3 基于小波包变换的窄带干扰的抑制 |
| 2.3.1 基于熵准则的窄带干扰抑制 |
| 2.3.2 基于能量聚集度准则的窄带干扰抑制 |
| 2.4 小波包变换在直扩系统中窄带干扰抑制的技术 |
| 2.4.1 直接序列扩频通信系统接收信号模型 |
| 2.4.2 扩频接收信号小波包分解过程 |
| 2.4.3 扩频接收信号小波包变换域处理 |
| 2.4.4 小波包逆变换重构扩频通信接收信号 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于小波包变换的自适应特征阈值算法研究 |
| 3.1 基于能量分布规律的自适应特征阈值算法 |
| 3.1.1 扩频接收信号的小波包变换能量分布 |
| 3.1.2 自适应特征阈值的设定 |
| 3.1.3 自适应特征阈值算法描述 |
| 3.2 自适应特征阈值算法仿真与分析 |
| 3.2.1 单音干扰仿真 |
| 3.2.2 双音干扰仿真 |
| 3.2.3 窄带高斯白噪声干扰仿真 |
| 3.2.4 误码率仿真 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于子空间分解的干扰对消研究 |
| 4.1 干扰对消算法原理 |
| 4.2 基于矩阵奇异值分解的干扰对消 |
| 4.2.1 矩阵的奇异值分解理论 |
| 4.2.2 扩频接收信号与窄带干扰模型 |
| 4.2.3 扩频接收信号奇异值分解 |
| 4.3 基于传播算子的干扰估计与对消 |
| 4.3.1 传播算子的定义 |
| 4.3.2 基于传播算子的干扰波形和相位信息估计 |
| 4.4 算法时间复杂度分析 |
| 4.5 仿真分析 |
| 4.5.1 奇异值分解算法的干扰对消仿真 |
| 4.5.2 传播算子估计算法的干扰对消仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结分析与展望 |
| 5.1 三种抑制算法的性能比较分析 |
| 5.2 研究工作总结 |
| 5.3 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文目录 |
（7）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 |
（8）基于小波包变换的自适应多用户检测（论文提纲范文）
| 1 自适应MMSE多用户检测 |
| 2 基于小波包变换的自适应多用户检测算法 |
| 2.1 小波包变换 |
| 2.2 小波域去噪 |
| 2.3 基于小波包变换的自适应多用户检测算法 |
| 3 算法性能分析 |
| 3.1 最佳 (维纳) 解 |
| 3.2 收敛速度 |
| 3.3 复杂性分析 |
| 4 仿真实验和分析 |
| 5 结论 |
（9）DSSS/CDMA系统窄带干扰抑制技术概述（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 DSSS/CDMA系统NBI抑制技术简介 |
| 2.1 DSSS与CDMA系统NBI抑制技术属性 |
| 2.2 DSSS与CDMA系统NBI抑制分类 |
| 3 DSSS系统NBI抑制技术 |
| 3.1 预测技术 |
| 3.1.1 线性预测技术线性预测技术利用了宽带信号 |
| 3.1.2 DF技术 |
| 3.1.3 非线性预测技术 |
| 3.2 变换域技术 |
| 3.3 码辅助技术 |
| 4 CDMA系统NBI抑制技术 |
| 4.1 预测技术 |
| 4.2 变换域技术 |
| 4.3 码辅助技术 |
| 5 各类NBI抑制技术比较 |
| 5.1 DSSS与CDMA系统NBI抑制技术比较 |
| 5.2 DSSS系统NBI抑制技术比较 |
| 5.3 CDMA系统NBI抑制技术比较 |
| 6 有意义的未来研究方向 |
| 7 总结 |
（10）多载波CDMA的信道编码与信道估计技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的背景及立题的意义 |
| 1.2 多载波调制理论与发展 |
| 1.2.1 多载波调制的优点 |
| 1.2.2 多载波调制的类型 |
| 1.3 MC-CDMA系统存在的关键问题 |
| 1.3.1 信道估计 |
| 1.3.2 MIMO环境下的自适应波束形成 |
| 1.3.3 信道编码 |
| 1.4 课题主要研究内容 |
| 第2章 两种MC-CDMA系统模型及SPIHT编码 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于小波包变换的MC-CDMA系统 |
| 2.2.1 小波包变换与多抽样滤波器组 |
| 2.2.2 基于小波包的WPT-CDMA系统模型 |
| 2.3 基于余弦调制滤波器组的MC-CDMA系统 |
| 2.3.1 M带滤波器组和复用转换器的完全重构条件 |
| 2.3.2 CMFB的设计 |
| 2.3.3 基于CMFB的MC-CDMA系统模型 |
| 2.4 基于层次树的集分(SPIHT)算法 |
| 2.5 本章小节 |
| 第3章 多载波CDMA系统中的盲信道估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 自适应可变阶的HFRANS算法 |
| 3.2.1 传统HFRANS算法 |
| 3.2.2 基于梯度的自适应可变步阶的HFRANS算法 |
| 3.2.3 基于最优步阶的HFRANS算法 |
| 3.2.4 自适应可变阶的HFRANS算法 |
| 3.3 盲信道估计及模糊复系数盲辨识 |
| 3.3.1 WPT-CDMA系统的盲信道估计 |
| 3.3.2 CMFB-CDMA系统的盲信道估计 |
| 3.4 仿真实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 多载波CDMA系统中自适应波束形成理论 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于最陡下降准则的鲁棒CLMS波束形成算法 |
| 4.2.1 MUSIC算法估计波达方向角 |
| 4.2.2 鲁棒CLMS波束形成算法 |
| 4.3 两种MC-CDMA系统中的自适应波束器的结构模型 |
| 4.3.1 基于WPT-CDMA系统的自适应波束形成的结构模型 |
| 4.3.2 基于CMFB-CDMA系统的自适应波束形成的结构模型 |
| 4.4 仿真实验及性能分析 |
| 4.4.1 WPT-CDMA系统下的鲁棒CLMS算法仿真 |
| 4.4.2 CMFB-CDMA系统下的鲁棒CLMS算法仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 多载波CDMA系统的信道编码 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 LDPC码的和积译码算法 |
| 5.2.1 Message-Passing 算法集的基本原理 |
| 5.2.2 和积译码算法 |
| 5.3 两种带有LDPC编码多载波系统下行链路的数学模型 |
| 5.3.1 WPT-CDMA下行链路模型 |
| 5.3.2 CMFB-CDMA下行链路模型 |
| 5.4 实验结果及性能分析 |
| 5.4.1 白噪声信道下的LDPC码译码仿真 |
| 5.4.2 MC-CDMA系统下的加入LDPC与球形译码后的检测性能 |
| 5.4.3 WPT-CDMA与CMFB-CDMA系统下行链路的图像传输性能 |
| 5.4.4 带LDPC码的CMFB-CDMA系统上行链路的图像传输性能 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学位论文 |
| 致谢 |
四、基于小波包变换的自适应多用户检测（论文参考文献）
- [1]基于认知无线电的频谱感知与检测技术研究[D]. 初广前. 北京邮电大学, 2019(01)
- [2]变换域通信系统关键技术研究[D]. 罗渠. 电子科技大学, 2019(01)
- [3]DSSS系统窄带干扰抑制算法研究[D]. 王兰. 解放军信息工程大学, 2016(05)
- [4]基于变换域窄带干扰抑制技术研究及FPGA实现[D]. 张超凡. 江西理工大学, 2012(07)
- [5]直扩通信系统中窄带干扰抑制技术的研究[D]. 朱立为. 广西师范大学, 2012(10)
- [6]基于卷积小波包变换的自适应多用户检测[J]. 肖昌达,刘治国. 舰船电子对抗, 2009(04)
- [7]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)
- [8]基于小波包变换的自适应多用户检测[J]. 张小飞,徐大专. 应用基础与工程科学学报, 2004(04)
- [9]DSSS/CDMA系统窄带干扰抑制技术概述[J]. 郭黎利,殷复莲,卢满宏. 电子学报, 2009(10)
- [10]多载波CDMA的信道编码与信道估计技术的研究[D]. 杨莹. 哈尔滨工业大学, 2008(07)