一、一種基于自適應(yīng)天線的OFDM自適應(yīng)比特分配算法（論文文獻綜述）
吳偉[1]（2019）在《毫米波MIMO無線通信系統(tǒng)中的混合波束成型技術(shù)研究》文中認為毫米波技術(shù)一直是消費類電子高速無線通信系統(tǒng)的前沿,也是當前高速WLAN系統(tǒng)和5G蜂窩通信系統(tǒng)的核心技術(shù)。雖然毫米波擁有巨大的帶寬優(yōu)勢,但是高路損易遮擋的傳播特性以及高頻器件的硬件設(shè)計和功耗成本制約了其發(fā)展。隨著學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界對毫米波技術(shù)的研究和開發(fā),配置大規(guī)模天線和少量RF鏈路的收發(fā)機架構(gòu)以及混合數(shù)字模擬波束成型技術(shù)被提出,毫米波MIMO通信系統(tǒng)的商用成為可能。這種混合波束成型技術(shù)在模擬域可以充分利用大規(guī)模天線的陣列增益補償鏈路預(yù)算的不足,而在數(shù)字域則可以充分利用毫米波信道的稀疏特性實現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)傳輸。本文針對毫米波MIMO無線通信系統(tǒng)中的混合波束成型技術(shù)展開研究。一方面,以毫米波無線電傳播和陣列天線的理論為基礎(chǔ),結(jié)合先進的信號處理技術(shù),包括大規(guī)模MIMO、干擾對齊（IA）和非正交多址接入（NOMA）等,設(shè)計有效的基帶處理算法。另一方面,以毫米波技術(shù)相關(guān)商業(yè)標準IEEE 802.15.3c、IEEE 802.11ad和3GPP 5G NR等為參考,結(jié)合RF特性和基帶信號處理技術(shù),提出實用可行的方案設(shè)計。論文的主要貢獻以及成果如下:首先,研究毫米波MIMO系統(tǒng)中的混合波束成型設(shè)計。針對單用戶MIMO系統(tǒng),提出一種無需CSI的盲混合波束成型設(shè)計。首先采用隨機梯度下降（SGD）算法以最大接收功率為優(yōu)化目標設(shè)計模擬波束矩陣,然后在等效基帶信道的基礎(chǔ)上通過冪迭代算法實現(xiàn)數(shù)字波束矩陣的設(shè)計。針對多用戶MIMO系統(tǒng),為避免采用可變速率編碼傳輸多流數(shù)據(jù)帶來的同步誤差和相位噪聲問題,從最優(yōu)BER設(shè)計的角度出發(fā),提出一種采用相同MCS條件的混合塊對角化-幾何均值分解（BD-GMD）設(shè)計。首先基于等效基帶信道互信息最大,并考慮空間自由度,推導(dǎo)出模擬波束矩陣,然后基于抑制用戶間干擾和用戶內(nèi)流間干擾實現(xiàn)數(shù)字波束矩陣的設(shè)計。在混合BD-GMD設(shè)計中,不僅推導(dǎo)出了理論閉式解,而且提出了一種低復(fù)雜度的有限反饋算法,并對復(fù)雜度做出了理論分析。其次,研究毫米波MIMO系統(tǒng)中的碼本設(shè)計和波束訓(xùn)練。針對碼本設(shè)計,提出一種低復(fù)雜度的兩級3D波束碼本設(shè)計,其中主碼本通過控制相位偏移數(shù)以保證波束增益,輔碼本通過控制“旋轉(zhuǎn)”因子以保證波束精度。針對單波束訓(xùn)練問題,提出一種通過天線選擇改變訓(xùn)練波束寬度和數(shù)量的低復(fù)雜度搜索算法,其中多級波束的選擇通過陣列相關(guān)性來決定。針對多波束訓(xùn)練問題,基于陣列天線和隨機矩陣理論,推導(dǎo)出一種有效的波束子集優(yōu)化方法,并證明了波束子集規(guī)模的最小值是信道傳播徑數(shù)。在此基礎(chǔ)上,通過限定參與波束訓(xùn)練的收發(fā)機單元（TXRU）數(shù)量,提出了兩種線性波束訓(xùn)練的方法,并給出了理論收斂的證明。最后,研究毫米波MIMO系統(tǒng)中的干擾抑制技術(shù)。以60GHz密集通信網(wǎng)絡(luò)和5G毫米波蜂窩網(wǎng)絡(luò)為典型場景,結(jié)合實際系統(tǒng)中的干擾問題,分別給出了基于IA和NOMA的混合波束成型設(shè)計方案。針對60GHz網(wǎng)絡(luò)中的全局弱干擾問題,首先分析了混合IA設(shè)計的可行條件,即節(jié)點的RF鏈路數(shù)要求不小于兩倍數(shù)據(jù)流數(shù),然后給出了聯(lián)合最大SINR和最小MSE的混合IA算法,最后提供了該算法在大規(guī)模天線系統(tǒng)下的干擾特性分析。針對5G毫米波蜂窩網(wǎng)絡(luò),考慮到傳統(tǒng)OMA機制處理多用戶干擾造成資源的浪費,提出結(jié)合NOMA機制和混合波束成型技術(shù)來有效利用毫米波傳播的高路損特性。此外,針對NOMA系統(tǒng)中的簇內(nèi)和簇間干擾問題,分別從用戶配對、混合設(shè)計以及功率分配三個方面給出了詳細的解決方案。
王灝[2]（2019）在《基于自適應(yīng)天線陣列的移動終端快速定位方法研究與實現(xiàn)》文中指出近幾年來,隨著移動通信技術(shù)的迅速發(fā)展和大規(guī)模應(yīng)用,移動通信終端數(shù)量猛增。為了滿足運營商提供LBS的需求和公共安全的需求,對移動終端進行快速和準確的定位一直是研究和應(yīng)用的重點技術(shù)方向之一?；谧赃m應(yīng)天線陣列的定位技術(shù)隨著陣列信號處理技術(shù)的不斷發(fā)展使用也越來越廣泛。本文主要研究了基于LTE上行信道DMRS序列、利用自適應(yīng)天線陣列實現(xiàn)對移動終端快速、準確定位的算法和技術(shù)。本文首先對自適應(yīng)天線陣列和第三方對移動終端定位的基本理論進行了分析。簡要地介紹了在第三方對移動終端進行DOA估計存在的兩個問題:相鄰小區(qū)用戶存在同頻干擾、目標用戶與干擾用戶不同步到達。隨后,詳述了DOA非盲估計的兩種經(jīng)典算法:固定步長的LMS算法、RLS算法,簡要介紹了多種變步長LMS算法的基本原理,并結(jié)合Sigmoid函數(shù)和log函數(shù)的特征提出了一種新的多參數(shù)變步長LMS算法,通過仿真實驗比較了多種LMS算法在階數(shù)為2的自適應(yīng)濾波器系統(tǒng)中的性能,檢驗了該算法收斂性。然后研究了LTE上行參考信號DMRS的性質(zhì)。針對移動終端的LTE上行DMRS序列發(fā)射模型,構(gòu)建了在第三方設(shè)備的接收模型,并對在第三方進行DOA非盲估計的實現(xiàn)方法進行了相應(yīng)的理論推導(dǎo)。利用了DMRS序列的自相關(guān)與互相關(guān)的特性,得到了接收信號的能量譜,根據(jù)能量譜峰值的位置提取出目標源DMRS所在的序列段,然后利用提出的變步長LMS算法進行DOA估計,并與傳統(tǒng)的MUSIC算法、固定步長LMS、基于對數(shù)函數(shù)的變步長LMS算法進行比較討論。最后將基于LTE系統(tǒng)的DOA非盲估計算法移植為C++語言在Visual Studio平臺上實現(xiàn),并使用Matlab產(chǎn)生的數(shù)據(jù)對移植后的算法進行了驗證,同時對移植后程序的資源開銷進行了預(yù)估,驗證了移植的可行性。
張芳[3]（2018）在《OFDM系統(tǒng)中動態(tài)子載波比特分配算法的研究》文中研究表明伴隨無線通信業(yè)務(wù)的迅猛發(fā)展,對通信的速度和質(zhì)量有了更高的需求,而無線頻譜資源的緊張阻礙了無線通信技術(shù)的發(fā)展。因此,如何利用有限的帶寬實現(xiàn)信息的可靠、高速傳輸是當前的首要問題。信道被正交頻分復(fù)用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技術(shù)分成若干相互獨立的子信道,然后利用自適應(yīng)技術(shù)依據(jù)各子信道的實際信道狀況,實現(xiàn)子信道上的動態(tài)比特、功率分配,以此充分利用頻帶資源,提高系統(tǒng)傳輸性能。本文針對OFDM系統(tǒng)中動態(tài)子載波比特分配問題,完成了以下工作:1.在單用戶OFDM系統(tǒng)的動態(tài)比特功率分配中,針對貪婪算法迭代次數(shù)多、運算復(fù)雜度高的缺點,提出了一種功率最大化準則下的改進貪婪算法。與貪婪算法相比,改進算法通過預(yù)分配和迭代分配兩部分來降低算法的計算量。在預(yù)分配中改進算法通過引入功率利用率函數(shù),對信道條件好的子信道預(yù)先加載一部分比特。然后,在迭代分配的過程中,引用分類排序的思想,用一張表格存儲子信道的功率變化情況,從而降低算法的復(fù)雜度。仿真結(jié)果表明,在其余條件相同的情況下,改進算法和Greedy算法的誤比特性能幾乎一致,但在運行時間方面改進算法更優(yōu)。從而說明改進算法在保證算法性能的同時,降低了算法的復(fù)雜度。2.在多用戶OFDM系統(tǒng)的動態(tài)子載波比特分配中,提出了一種高公平性自適應(yīng)資源分配新方案,解決了速率最大化準則下系統(tǒng)容量和用戶公平性的不兼容問題。該方案通過基于高公平性的子載波分配算法和基于模擬退火的人工蜂群算法的功率分配來實現(xiàn)。在子載波分配算法中,通過引入比例因子b,將子載波分為兩部分,首先選取bN個子載波分配給速率比例低的用戶,以保證用戶間的高公平性;然后將剩余子載波分配給信道增益最高的用戶,且每個用戶最多只能分配一個子載波,以提高系統(tǒng)容量。在功率分配中,利用基于模擬退火的改進人工蜂群算法實現(xiàn)在所有用戶之間的功率尋優(yōu),以此獲得更大的系統(tǒng)容量。仿真結(jié)果表明,所提出的方案不僅保證了用戶之間的高公平性,同時有效提高了系統(tǒng)的容量,進而證明了本文算法的有效性。
王竟鑫[4]（2017）在《OFDM系統(tǒng)中自適應(yīng)比特功率分配算法的研究》文中指出隨著無線通信業(yè)務(wù)的多樣化,傳統(tǒng)的頻譜利用技術(shù)并不能保證通信傳輸?shù)母咝院涂煽啃?。同時,頻域資源的稀缺已經(jīng)成為限制無線通信技術(shù)發(fā)展的重要因素。所以,在有限的帶寬面前,如何可靠地實現(xiàn)信息的高速傳輸已經(jīng)成為當下亟需解決的問題。而正交頻分復(fù)用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技術(shù)將實際的信道劃分成了許多并行的子信道,所以可以根據(jù)不同子信道的實時信道狀況,利用自適應(yīng)比特功率分配技術(shù)為各個子信道分配不同數(shù)量的信息比特和發(fā)送功率,從而可以更加充分地利用頻譜資源,最終實現(xiàn)提升整個通信系統(tǒng)傳輸性能的目的。本文通過對OFDM系統(tǒng)自適應(yīng)比特功率分配技術(shù)的研究,主要完成了以下工作:1.首先對無線信道的信道屬性以及OFDM技術(shù)進行了詳細的分析,然后對比OFDM傳統(tǒng)的靜態(tài)比特功率分配方案,重點分析了OFDM系統(tǒng)的自適應(yīng)比特功率分配方案。2.在單用戶OFDM系統(tǒng)中,通過對貪婪算法的深入研究,本文基于邊緣自適應(yīng)準則提出了一種復(fù)雜度降低的改進單用戶自適應(yīng)比特功率分配算法,并且提出的改進算法主要由預(yù)分配和迭代分配兩部分組成。在預(yù)分配中,改進算法根據(jù)每個子信道的信道條件預(yù)先分配部分信息比特;而在迭代分配中,改進算法通過增大內(nèi)存開銷的方法來減少算法的計算次數(shù)和比較次數(shù)。仿真結(jié)果表明,在相同的仿真環(huán)境下,改進算法的仿真效果和貪婪算法的仿真效果基本一致,但改進算法的運行時間更短,從而說明提出的改進單用戶比特功率分配算法具有更低的時間復(fù)雜度。3.在多用戶OFDM系統(tǒng)中,針對速率自適應(yīng)準則不能兼顧系統(tǒng)容量和用戶公平度的問題,本文提出了一種采用子信道分配和功率分配兩步來解決該問題的新方案。該方案主要通過基于公平度的子信道分配算法和基于懲罰函數(shù)的功率分配算法來實現(xiàn)。在子信道分配算法中,當滿足公平度約束時就提高系統(tǒng)的容量,否則就提升用戶的公平度。但是,在子信道分配完成后還是不能較好地兼顧系統(tǒng)容量和用戶公平度。所以,在功率分配算法中,又基于懲罰函數(shù)提出了一種新的功率尋優(yōu)策略,并且該策略利用基于模擬退火思想的改進人工蜂群算法來實現(xiàn)系統(tǒng)容量和用戶公平度的折中。從仿真結(jié)果中可以看出,本文所提出的多用戶自適應(yīng)比特功率分配方案不僅可以有效地提升系統(tǒng)容量,同時也可以實現(xiàn)給定的用戶公平度約束,從而證明了所提方案的有效性。
陶金[5]（2016）在《基于自適應(yīng)MIMO-WPDM系統(tǒng)的信噪比估計研究》文中研究說明未來無線通信面臨的主要難題是如何用有限的頻譜資源實現(xiàn)最大速率傳輸,為克服這一難題需要采取一些先進的技術(shù)手段。結(jié)合了MIMO技術(shù)的WPDM系統(tǒng)（簡稱MIMO-WPDM系統(tǒng)）,不僅可以實現(xiàn)變帶寬的高速數(shù)據(jù)傳輸,還可以顯著地增加信道容量并提高頻譜效率,是解決未來無線通信主要難題的有效技術(shù)手段之一。采用了自適應(yīng)傳輸技術(shù)的MIMO-WPDM系統(tǒng),能夠根據(jù)信道狀況自適應(yīng)地調(diào)整傳輸方式,從而實現(xiàn)更加可靠、有效的通信。然而,在自適應(yīng)傳輸?shù)南嚓P(guān)技術(shù)中都需要利用信噪比（Signal-to-Noise Ratio,SNR）參數(shù),這些參數(shù)信息在實際的通信系統(tǒng)中需要通過估計獲得,可見,有效的SNR估計對自適應(yīng)MIMO-WPDM系統(tǒng)來說是具有重要意義的。本文就多載波系統(tǒng)的信噪比估計問題分別對適用于高斯信道和無線衰落信道的幾種典型SNR估計算法進行了介紹,通過仿真發(fā)現(xiàn),這些算法在各自假設(shè)的信道環(huán)境下可以有效地估計出SNR,但當信道環(huán)境不能滿足算法要求時,估計性能會嚴重惡化。接下來本文根據(jù)WPDM系統(tǒng)子載波結(jié)構(gòu)的緊支性,選取接收信號支撐區(qū)間外的部分求其能量作為對應(yīng)子載波噪聲能量的平均值,進而估計出各子載波的信噪比,最后得到系統(tǒng)的平均信噪比,在時間和頻率選擇性衰落信道中的仿真結(jié)果表明,在準確地檢測出支撐區(qū)間端點并選取合理的噪聲區(qū)間后,提出的算法可以較為準確地估計出SNR,且估計范圍廣,估計性能受信道衰落特性影響較小。此外,針對MIMO系統(tǒng)的信噪比估計問題,介紹了一種基于QR分解的SNR估計算法,但該算法的性能取決于信道估計的結(jié)果;接著對SIMO系統(tǒng)的基于子空間的SNR估計算法進行了擴展,將其推廣到了MIMO-WPDM系統(tǒng)中,該算法通過對噪聲子空間所對應(yīng)的特征值求其統(tǒng)計平均得到噪聲功率的估計值,進而估計出每路天線上接收信號的SNR,仿真表明該算法估計性能穩(wěn)定,在無線衰落信道中具有較低的估計誤差,且系統(tǒng)的天線規(guī)模越大估計出的誤差越小。
王宇飛[6]（2010）在《MIMO-OFDM系統(tǒng)天線和子載波聯(lián)合分配問題研究》文中進行了進一步梳理在未來的寬帶無線通信系統(tǒng)中,存在兩個最嚴峻的挑戰(zhàn)：多徑衰落信道和帶寬效率。OFDM通過將頻率選擇性多徑衰落信道在頻域內(nèi)轉(zhuǎn)化成平坦信道,從而減小了多徑衰落的影響。這種多載波傳輸技術(shù),其多載波之間相互正交,可以高效地利用頻譜資源。MIMO技術(shù)充分開發(fā)空間資源,利用多個天線實現(xiàn)多發(fā)多收,在空間中產(chǎn)生獨立的并行信道同時傳輸多路數(shù)據(jù)流,在不需要增加頻譜資源和天線發(fā)送功率的情況下,有效的增加了系統(tǒng)的傳輸速度,提高了信道容量。天線和子載波聯(lián)合分配的意思是系統(tǒng)調(diào)度器能夠根據(jù)不同用戶的無線信道衰落特性自適應(yīng)地為每個用戶選擇天線和子載波來進行信息的傳輸。天線和子載波聯(lián)合分配可以充分利用獨立多用戶環(huán)境中固有的分集增益,即多用戶分集,系統(tǒng)的傳輸效率和頻譜利用率將會顯著提高。本課題屬于基礎(chǔ)理論研究,旨在針對現(xiàn)有的MIMO-OFDM系統(tǒng)的天線和子載波聯(lián)合分配算法存在的不足,即普通的遍歷方法用時太長,基于遺傳算法的MIMO-OFDM系統(tǒng)自適應(yīng)天線和子載波分配容易陷入局部最優(yōu),提出一種基于粒子群算法的MIMO-OFDM系統(tǒng)自適應(yīng)天線和子載波聯(lián)合分配算法,實現(xiàn)了快速、準確找到天線和子載波的最優(yōu)聯(lián)合分配方式的效果,使系統(tǒng)能夠充分利用獨立多用戶環(huán)境中固有的分集增益,提高信道容量?？偨Y(jié)本文的工作主要有以下幾個方面：1.歸納總結(jié)了MIMO-OFDM系統(tǒng)自適應(yīng)天線和子載波聯(lián)合分配算法、粒子群算法及遺傳算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀；分析了目前的天線和子載波聯(lián)合分配算法的缺點。2.針對基于遺傳算法天線和子載波聯(lián)合分配算法易陷入局部最優(yōu)的缺陷,提出了一種“基于粒子群算法的天線和子載波聯(lián)合分配算法”,將生成的隨機向量作為最初的天線和子載波分配方案,將系統(tǒng)的容量作為適應(yīng)度函數(shù),通過迭代尋求最優(yōu)的天線和子載波聯(lián)合分配方案。仿真結(jié)果表明,在發(fā)送數(shù)據(jù)速率和誤碼率一定的條件下,本文提出的改進算法能更有效的自適應(yīng)對天線和子載波進行聯(lián)合分配,增大整個系統(tǒng)的信道容量。3.針對基于粒子群算法的自適應(yīng)天線和子載波聯(lián)合分配算法用C語言編程處理后,8×8天線的最優(yōu)分配方案確定時間只需0.017S,16×16天線的最優(yōu)分配方案確定時間只需0.031S,能夠滿足時隙要求和實際的硬件運算速度,有實際實現(xiàn)的可能。
李海波[7]（2010）在《MIMO-OFDM無線通信系統(tǒng)中資源調(diào)度算法的研究》文中指出隨著無線通信技術(shù)的迅速發(fā)展,為了滿足人們對移動通信新的要求,在下一代（B3G或4G）通信中將使用新的關(guān)鍵技術(shù)——正交頻分復(fù)用（OFDM）和多輸入多輸出（MIMO）。OFDM技術(shù)通過在頻域內(nèi)將頻率選擇性信道轉(zhuǎn)變?yōu)槠教剐诺?減小多徑衰落的影響。而MIMO技術(shù)能在空間產(chǎn)生獨立的并行信道,同時傳輸多路數(shù)據(jù)流,這樣就能有效提高系統(tǒng)傳輸速率,即由MIMO提供的空間復(fù)用技術(shù)能在不增加系統(tǒng)帶寬的情況下,提高頻譜效率。OFDM和MIMO有別于其它技術(shù)的獨特優(yōu)勢符合人們對于通信的要求,將MIMO與OFDM結(jié)合,就能提高系統(tǒng)的傳輸效率。無線資源管理的目標就是在有限帶寬的條件下,為網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的無線用戶終端提供業(yè)務(wù)質(zhì)量保證。本文主要研究了MIMO-OFDM系統(tǒng)中的資源調(diào)度相關(guān)算法,在已有調(diào)度算法的基礎(chǔ)上,進行相應(yīng)的改進以提高系統(tǒng)性能。本文主要分為兩個方面的內(nèi)容,第一部分是介紹無線移動通信環(huán)境、OFDM和MIMO相關(guān)的理論知識：首先分析了移動通信的發(fā)展過程及相關(guān)技術(shù),之后介紹了OFDM、MIMO的系統(tǒng)原理關(guān)鍵技術(shù)及OFDMA的無線資源描述。第二部分是關(guān)于資源調(diào)度算法的研究：首先介紹了自適應(yīng)技術(shù)及其在OFDM系統(tǒng)的應(yīng)用,解釋了經(jīng)典的注水原理,分析對比了應(yīng)用在OFDM系統(tǒng)中的經(jīng)典資源調(diào)度算法的原理和性能。應(yīng)用LINEAR算法來實現(xiàn)子載波和功率的分配,來完成對OFDMA系統(tǒng)中的資源調(diào)度的研究,從而證明了系統(tǒng)容量和公平性的關(guān)系。針對系統(tǒng)容量性能,并對LINEAR算法提出改進,使系統(tǒng)在復(fù)雜度一定的情況下,容量得到提高,同時兼顧公平性。其次把用在OFDM系統(tǒng)中的Chow算法應(yīng)用在MIMO-OFDM系統(tǒng)中,完成對MIMO-OFDM系統(tǒng)中資源調(diào)度的研究,證實多天線系統(tǒng)分集增益的優(yōu)勢。并對自適應(yīng)Chow算法提出分組改進,使系統(tǒng)在誤碼率、比特能量分配沒有損失的前提下,減少了計算的復(fù)雜度,節(jié)省了計算時間,這對自適應(yīng)調(diào)制具有重要的意義。
張然然[8]（2009）在《下一代無線通信系統(tǒng)的自適應(yīng)傳輸技術(shù)研究》文中提出為了提高無線通信系統(tǒng)的有效性和可靠性,自適應(yīng)傳輸技術(shù)被廣泛引入下一代無線通信系統(tǒng)的研究和設(shè)計中。一方面,隨著人們對未來無線通信系統(tǒng)的可靠性、可支持移動速度和單位比特性價比等方面不斷提出更高要求,研究者不僅要關(guān)注自適應(yīng)調(diào)制技術(shù)的高效性,更對算法的可靠性和實現(xiàn)復(fù)雜度有了更高的追求。另一方面,認知無線電（CR,Cognitive Radio）技術(shù)的出現(xiàn)完全打破了傳統(tǒng)的頻譜授權(quán)機制對無線通信系統(tǒng)頻譜使用的桎梏,與頻譜共享、動態(tài)頻譜接入（DSA,Dynamic Spectrum Access）等概念緊密地結(jié)合在一起。本文在對自適應(yīng)傳輸領(lǐng)域的經(jīng)典理論和算法進行認真的討論和分析的基礎(chǔ)上,對高多普勒頻率條件下的MIMO-OFDM系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)制技術(shù)、信道狀態(tài)信息（CSI,Channel Station Information）不精確條件下的MIMO自適應(yīng)調(diào)制技術(shù)以及CR系統(tǒng)中的OFDMA自適應(yīng)資源分配技術(shù)進行了深入研究,從系統(tǒng)的有效性、可靠性和計算復(fù)雜度等多個角度對其中的自適應(yīng)傳輸算法進行分析,對所涉及的關(guān)鍵問題進行深入討論,使自適應(yīng)傳輸技術(shù)能夠更好地滿足未來無線通信系統(tǒng)的各種應(yīng)用需求,更適合在實際系統(tǒng)和環(huán)境中的應(yīng)用。論文的主要工作和創(chuàng)新之處在于:首先,對高多普勒頻率條件下的MIMO-OFDM系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)制技術(shù)進行了研究。通過分析MIMO-OFDM系統(tǒng)等效信道的特點和規(guī)律,提出了基于馬爾科夫（Markov）模型的自適應(yīng)調(diào)制算法,并對算法的性能、實現(xiàn)的復(fù)雜度做了數(shù)值和仿真分析。針對傳統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)制算法可靠性方面的不足,所提算法在考慮不理想CSI影響的情況下改善MIMO-OFDM系統(tǒng)的性能。一方面,可以顯著提高系統(tǒng)有效信息速率和吞吐量,同時在信道多普勒頻率較高造成CSI質(zhì)量惡化的情況下,所提算法仍能夠滿足系統(tǒng)誤比特率（BER,Bit Error Rate）的要求;另一方面,所提算法的實現(xiàn)復(fù)雜度明顯低于傳統(tǒng)的利用信道預(yù)測器的自適應(yīng)調(diào)制算法。其次,對不精確CSI條件下的魯棒MIMO自適應(yīng)調(diào)制技術(shù)進行了研究,提出了三種全新的魯棒自適應(yīng)調(diào)制算法。首先提出了魯棒貪婪算法。相比傳統(tǒng)的貪婪算法,所提出的魯棒貪婪算法可以在CSI不精確的條件下為MIMO系統(tǒng)提供穩(wěn)定的BER性能,即便CSI誤差較大,所提算法仍然可以滿足系統(tǒng)BER要求。然后,針對魯棒貪婪算法實現(xiàn)復(fù)雜度較高的問題,提出了魯棒貪婪算法的簡化算法,極大地降低了算法復(fù)雜度。接下來,提出了一種最大化信息傳輸速率的魯棒算法,使系統(tǒng)的傳輸可靠性和頻譜效率都顯著提高。再次,本文研究了CR系統(tǒng)中的OFDMA自適應(yīng)資源分配技術(shù)。提出了三種新的自適應(yīng)資源分配算法來優(yōu)化CR系統(tǒng)下行鏈路的性能。第一種算法為CR系統(tǒng)下行鏈路的最優(yōu)自適應(yīng)資源分配算法,分析了CR用戶對授權(quán)用戶的干擾并給出了設(shè)置干擾限制的方法,在此基礎(chǔ)上將功率和干擾受限的最大化系統(tǒng)容量的自適應(yīng)資源分配問題轉(zhuǎn)化為線性不等式約束的凸優(yōu)化問題,并借助最優(yōu)化理論給出了解決方案。第二種算法在總功率和BER受限的條件下實現(xiàn)下行CR系統(tǒng)中最優(yōu)的子載波、比特和功率分配,可以理解為第一種算法在實際系統(tǒng)中的具體實現(xiàn)方法。第三種算法為最小化發(fā)射功率的下行CR系統(tǒng)資源分配算法,在用戶信息傳輸速率和干擾受限的條件下最小化系統(tǒng)發(fā)射功率。
李國才[9]（2009）在《寬帶MIMO系統(tǒng)若干關(guān)鍵技術(shù)研究》文中提出移動通信業(yè)務(wù)的高速發(fā)展，以及移動網(wǎng)絡(luò)和互聯(lián)網(wǎng)的加速融合，使得對下一代寬帶移動通信系統(tǒng)的需求日益迫切。寬帶多輸入多輸出（MultipleInput Multiple Output，MIMO）技術(shù)能夠充分開發(fā)空間資源，在不增加頻譜資源和天線發(fā)送功率的情況下，成倍地提高信道容量。因此，寬帶MIMO已經(jīng)被確定為下一代移動通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。眾多研究機構(gòu)和學(xué)者已經(jīng)投入到寬帶MIMO系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)研究中，并已經(jīng)取得了相當?shù)某晒鐚拵IMO無線傳播信道建模、信道測量、寬帶MIMO系統(tǒng)容量和系統(tǒng)性能分析、載波同步、信道編碼、空-時均衡和空-時檢測等。然而，寬帶MIMO通信系統(tǒng)中還面臨大量實現(xiàn)問題亟待研究解決。為了進一步加快開發(fā)高頻譜利用率、高可靠性、易實現(xiàn)的寬帶MIMO通信系統(tǒng)以滿足新一代移動通信需求，本文在及時跟蹤寬帶MIMO技術(shù)研究領(lǐng)域國內(nèi)外發(fā)展動向的基礎(chǔ)上，針對寬帶MIMO系統(tǒng)的下列四個關(guān)鍵技術(shù)進行了深入的研究，并取得了一些新的研究成果。首先，本文研究了多輸入多輸出-正交頻分多工（Multiple Input MultipleOutput-Orthogonal Frequency Division Multiplexing，MIMO-OFDM）系統(tǒng)的容量和發(fā)射分集MIMO-OFDM系統(tǒng)方案。在MIMO-OFDM系統(tǒng)信道模型的基礎(chǔ)上，分析了MIMO-OFDM空頻編碼（Space-Frequency Coding，SFC）和復(fù)用方案下系統(tǒng)容量和性能。重點討論了一種適合下一代無線通信系統(tǒng)的級聯(lián)空頻編碼系統(tǒng)方案，該方案可以實現(xiàn)從普通MIMO空時編碼到寬帶MIMO-OFDM空頻編碼的直接映射擴展。仿真實驗結(jié)果表明MIMO-OFDM是寬帶MIMO的低復(fù)雜度、高效率實現(xiàn)。其次，為了提高MIMO-OFDM通信系統(tǒng)的傳輸性能。本文提出了一種空頻分組碼的自適應(yīng)調(diào)制方案，并優(yōu)化了基于天線選擇發(fā)射分集的自適應(yīng)功率分配策略。本文首先研究了自適應(yīng)調(diào)制（Adaptive Modulation，AM）MIMO-OFDM系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、自適應(yīng)調(diào)制算法在MIMO-OFDM系統(tǒng)中的應(yīng)用。研究了自適應(yīng)M階正交幅度調(diào)制（M-ary Quadrature Amplitude Modulation，M-QAM）方案，給出了基于最大頻譜效率的最優(yōu)功率和調(diào)制分配的封閉解。在此基礎(chǔ)上研究了普通MIMO系統(tǒng)和MIMO-OFDM系統(tǒng)特征波束形成結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)傳輸方案，并且分別在功率和最大化速率條件下給出比特、功率分配算法。仿真表明自適應(yīng)調(diào)制提高了系統(tǒng)的頻譜利用率，優(yōu)化了系統(tǒng)的性能。然后結(jié)合自適應(yīng)調(diào)制技術(shù)和發(fā)射分集技術(shù)，針對MIMO-OFDM系統(tǒng)研究了基于空頻分組編碼發(fā)射分集和基于空間復(fù)用的自適應(yīng)調(diào)制系統(tǒng)方案，依靠自適應(yīng)比特和功率分配算法，達到在平均傳輸速率約束條件下最小化傳輸功率。研究表明，自適應(yīng)調(diào)制MIMO-OFDM傳輸系統(tǒng)可以顯著提高傳統(tǒng)MIMO-OFDM系統(tǒng)的誤比特率性能。與多載波實現(xiàn)方案不同，近年來，單載波寬帶均衡技術(shù)也因其所固有的優(yōu)點引起了研究者的注意。本文針對寬帶MIMO系統(tǒng)均衡技術(shù)，分時域均衡（Time Domain Equalization，TDE）和頻域均衡（Frequency DomainEqualization，F(xiàn)DE）兩個部分分別進行了研究。對于寬帶MIMO時域均衡，本文提出了一種最小均方誤差（MinimumMean Square Error，MMSE）類盲均衡算法的凸組合策略。本文首先通過對寬帶MIMO系統(tǒng)克服符號間干擾（Inter Symbol Interference,ISI）的自適應(yīng)時域均衡技術(shù)的研究，給出了寬帶MIMO系統(tǒng)的均衡方案。本文主要研究了單載波MIMO系統(tǒng)中時域線性均衡器（Time Domain-Linear Equalization，TD-LE）及判決反饋均衡器（Time Domain-Decision Feedback Equalization，TD-DFE）算法及對應(yīng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，并對其進行仿真驗證和性能分析。針對恒模均衡（Constant Modulus，CM）算法收斂速度慢，收斂性能好，剩余誤差大，而判決引導(dǎo)（Decision Directed，DD）算法的收斂速度快，穩(wěn)態(tài)性能好，啟動易發(fā)散的特點，我們提出了一種MMSE類盲均衡算法的凸組合策略和其錨定訓(xùn)練過程。同常規(guī)算法分析比較表明該方案具有收斂速度快穩(wěn)態(tài)性能好的特點。最后，本文在寬帶MIMO系統(tǒng)中對上述自適應(yīng)均衡算法進行了仿真和比較。研究結(jié)果表明，應(yīng)用自適應(yīng)時域均衡能利用信道頻率分集，降低誤碼率，提高寬帶MIMO系統(tǒng)性能。對于寬帶MIMO頻域均衡，本文研究了寬帶MIMO頻域均衡及相關(guān)干擾抑制問題，研究了一種基于干擾雙向預(yù)測的抑制窄帶干擾的算法。本文首先研究了單載波頻域均衡（SC-FDE）的基本原理、信號塊結(jié)構(gòu)。然后分析了單載波頻分多址系統(tǒng)（SC-FDMA）原理和結(jié)構(gòu)。接下來分析對比了正交頻分多工（OFDM）系統(tǒng)和單載波頻域均衡（SC-FDE）系統(tǒng)各自的特點和系統(tǒng)性能。然后針對寬帶MIMO系統(tǒng)，研究了MIMO SC-FDE系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，特別研究了MIMO系統(tǒng)SC-FDE線性均衡（LE）算法。最后研究了一種基于干擾雙向預(yù)測的抑制窄帶干擾的算法。該算法基于寬帶MIMO SC-FDE系統(tǒng)數(shù)據(jù)塊結(jié)構(gòu)，在頻域均衡器的輸出端，根據(jù)窄帶干擾波形的相關(guān)特性，設(shè)計了干擾預(yù)測器。該預(yù)測器在兩個方向上對中間傳輸數(shù)據(jù)塊中的窄帶干擾進行預(yù)測，預(yù)測的結(jié)果用于消除數(shù)據(jù)疊加的干擾波形，從而達到抑制窄帶干擾的目的。研究結(jié)果表明，自適應(yīng)頻域均衡技術(shù)能夠以較低的算法復(fù)雜度實現(xiàn)寬帶MIMO均衡，是上行鏈路的較好解決方案。
孫玉鳳[10]（2009）在《MIMO/OFDM自適應(yīng)調(diào)制算法的研究》文中研究說明本文主要的研究方向是MIMO/OFDM系統(tǒng)中的自適應(yīng)調(diào)制算法,MIMO/OFDM是多輸入多輸出正交頻分復(fù)用系統(tǒng),是結(jié)合了MIMO和OFDM這兩種技術(shù)優(yōu)勢的新型系統(tǒng)。OFDM充分的利用了正交性使得系統(tǒng)可以在一定頻帶內(nèi)傳輸更多的數(shù)據(jù),MIMO則是利用多天線增加系統(tǒng)容量或者傳輸數(shù)據(jù)的可靠性,自適應(yīng)調(diào)制就是根據(jù)信道情況自適應(yīng)的選擇調(diào)制方式,在MIMO/OFDM中就是根據(jù)每個子載波的信道情況選擇合適調(diào)制方法。自適應(yīng)調(diào)制的算法就是在滿足一定目標的條件下,對其它因素進行最優(yōu)化的處理。這個目標和可以進行優(yōu)化的因素就是系統(tǒng)的自由度。MIMO/OFDM的自由度有空間,時間,頻率三個方面,要滿足的目標是爭取利用最少的資源實現(xiàn)最大化的數(shù)據(jù)傳輸。本文通過分析已經(jīng)存在的自適應(yīng)調(diào)制的算法,結(jié)合MIMO/OFDM系統(tǒng)對算法進行改進,滿足速率最大化或功率最小化的目標,然后使用matlab進行系統(tǒng)仿真,分析算法給系統(tǒng)帶來的性能提升。將多輸入多輸出環(huán)境下的編碼方法和改進的算法同時應(yīng)用于MIMO/OFDM系統(tǒng)中,這樣的結(jié)合使得系統(tǒng)比單獨使用自適應(yīng)算法有著更高的傳輸質(zhì)量和傳輸容量,系統(tǒng)的優(yōu)勢變大,能夠更加容易的滿足人們對移動通信的要求。
二、一種基于自適應(yīng)天線的OFDM自適應(yīng)比特分配算法（論文開題報告）
（1）論文研究背景及目的
此處內(nèi)容要求：
首先簡單簡介論文所研究問題的基本概念和背景，再而簡單明了地指出論文所要研究解決的具體問題，并提出你的論文準備的觀點或解決方法。
寫法范例：
本文主要提出一款精簡64位RISC處理器存儲管理單元結(jié)構(gòu)并詳細分析其設(shè)計過程。在該MMU結(jié)構(gòu)中,TLB采用叁個分離的TLB,TLB采用基于內(nèi)容查找的相聯(lián)存儲器并行查找,支持粗粒度為64KB和細粒度為4KB兩種頁面大小,采用多級分層頁表結(jié)構(gòu)映射地址空間,并詳細論述了四級頁表轉(zhuǎn)換過程,TLB結(jié)構(gòu)組織等。該MMU結(jié)構(gòu)將作為該處理器存儲系統(tǒng)實現(xiàn)的一個重要組成部分。
（2）本文研究方法
調(diào)查法：該方法是有目的、有系統(tǒng)的搜集有關(guān)研究對象的具體信息。
觀察法：用自己的感官和輔助工具直接觀察研究對象從而得到有關(guān)信息。
實驗法：通過主支變革、控制研究對象來發(fā)現(xiàn)與確認事物間的因果關(guān)系。
文獻研究法：通過調(diào)查文獻來獲得資料，從而全面的、正確的了解掌握研究方法。
實證研究法：依據(jù)現(xiàn)有的科學(xué)理論和實踐的需要提出設(shè)計。
定性分析法：對研究對象進行“質(zhì)”的方面的研究，這個方法需要計算的數(shù)據(jù)較少。
定量分析法：通過具體的數(shù)字，使人們對研究對象的認識進一步精確化。
跨學(xué)科研究法：運用多學(xué)科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進行研究。
功能分析法：這是社會科學(xué)用來分析社會現(xiàn)象的一種方法，從某一功能出發(fā)研究多個方面的影響。
模擬法：通過創(chuàng)設(shè)一個與原型相似的模型來間接研究原型某種特性的一種形容方法。
三、一種基于自適應(yīng)天線的OFDM自適應(yīng)比特分配算法（論文提綱范文）
（1）毫米波MIMO無線通信系統(tǒng)中的混合波束成型技術(shù)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 60GHz毫米波WLAN系統(tǒng) |
| 1.2.2 5G毫米波蜂窩系統(tǒng) |
| 1.3 論文的研究工作及結(jié)構(gòu)安排 |
| 1.3.1 研究內(nèi)容及創(chuàng)新點 |
| 1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu) |
| 第二章 毫米波MIMO無線通信系統(tǒng) |
| 2.1 毫米波MIMO系統(tǒng)架構(gòu) |
| 2.1.1 為什么在毫米波頻段使用MIMO技術(shù) |
| 2.1.2 毫米波MIMO與傳統(tǒng)MIMO的不同 |
| 2.1.3 毫米波MIMO系統(tǒng)的主要架構(gòu) |
| 2.2 毫米波MIMO信道建模 |
| 2.2.1 無線傳播模型 |
| 2.2.2 陣列天線模型 |
| 2.2.3 MIMO信道模型 |
| 2.3 混合波束成型技術(shù) |
| 2.3.1 理想CSI下的混合波束成型設(shè)計 |
| 2.3.2 基于混合波束成型的信道估計 |
| 2.3.3 基于碼本的波束訓(xùn)練 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第三章 毫米波MIMO系統(tǒng)中的混合波束成型設(shè)計 |
| 3.1 單用戶毫米波MIMO系統(tǒng)的混合設(shè)計 |
| 3.1.1 引言 |
| 3.1.2 系統(tǒng)模型 |
| 3.1.3 問題分析 |
| 3.1.4 盲混合設(shè)計 |
| 3.1.5 具體實施 |
| 3.1.6 性能分析 |
| 3.2 多用戶毫米波MIMO系統(tǒng)的混合設(shè)計 |
| 3.2.1 引言 |
| 3.2.2 系統(tǒng)模型 |
| 3.2.3 問題分析 |
| 3.2.4 混合BD-GMD設(shè)計 |
| 3.2.5 復(fù)雜度分析 |
| 3.2.6 性能分析 |
| 3.3 本章小結(jié) |
| 第四章 毫米波MIMO系統(tǒng)中的碼本設(shè)計與波束訓(xùn)練 |
| 4.1 3D波束碼本設(shè)計 |
| 4.1.1 引言 |
| 4.1.2 系統(tǒng)模型 |
| 4.1.3 問題分析 |
| 4.1.4 碼本設(shè)計 |
| 4.1.5 復(fù)雜度分析 |
| 4.1.6 性能分析 |
| 4.2 子連接混合架構(gòu)下的單波束訓(xùn)練 |
| 4.2.1 引言 |
| 4.2.2 系統(tǒng)模型 |
| 4.2.3 問題分析 |
| 4.2.4 基于天線選擇的波束訓(xùn)練 |
| 4.2.5 復(fù)雜度分析 |
| 4.2.6 性能分析 |
| 4.3 子連接混合架構(gòu)下的多波束訓(xùn)練 |
| 4.3.1 引言 |
| 4.3.2 系統(tǒng)模型 |
| 4.3.3 問題分析 |
| 4.3.4 基于子集優(yōu)化的線性波束訓(xùn)練 |
| 4.3.5 復(fù)雜度分析 |
| 4.3.6 性能分析 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第五章 毫米波MIMO系統(tǒng)中基于混合波束成型的干擾抑制 |
| 5.1 60GHz毫米波通信網(wǎng)絡(luò)中的干擾抑制 |
| 5.1.1 引言 |
| 5.1.2 系統(tǒng)模型 |
| 5.1.3 問題分析 |
| 5.1.4 基于IA的混合設(shè)計 |
| 5.1.5 性能分析 |
| 5.2 5G毫米波蜂窩系統(tǒng)中的干擾抑制 |
| 5.2.1 引言 |
| 5.2.2 系統(tǒng)模型 |
| 5.2.3 問題分析 |
| 5.2.4 基于NOMA的混合設(shè)計 |
| 5.2.5 性能分析 |
| 5.3 本章小結(jié) |
| 第六章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 論文總結(jié) |
| 6.2 展望 |
| 縮略語說明 |
| 附錄1 引理3.1的證明 |
| 附錄2 引理4.1的證明 |
| 附錄3 定理4.1的證明 |
| 附錄4 定理4.2的證明 |
| 附錄5 定理4.3的證明 |
| 附錄6 定理5.2的證明 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文 |
| 攻讀學(xué)位期間提交的發(fā)明專利 |
| 攻讀學(xué)位期間參與的科研項目 |
（2）基于自適應(yīng)天線陣列的移動終端快速定位方法研究與實現(xiàn)（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 縮略詞 |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 課題研究背景及意義 |
| 1.2 DOA估計的發(fā)展狀況 |
| 1.3 論文組織結(jié)構(gòu) |
| 第二章 自適應(yīng)天線陣列與移動終端定位的理論基礎(chǔ) |
| 2.1 引言 |
| 2.2 接收陣列模型 |
| 2.2.1 均勻直線陣列模型 |
| 2.2.2 均勻圓形陣列模型 |
| 2.3 第三方DOA非盲估計存在的問題 |
| 2.3.1 相鄰小區(qū)用戶同頻干擾問題 |
| 2.3.2 目標用戶與干擾用戶到達不同步問題 |
| 2.4 LTE上行物理層鏈路 |
| 2.4.1 LTE多址接入技術(shù) |
| 2.4.2 LTE上行物理層幀結(jié)構(gòu)和資源塊 |
| 2.4.3 LTE上行物理信道概述 |
| 第三章 DOA非盲估計算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 LMS算法 |
| 3.3 RLS算法 |
| 3.4 變步長LMS算法 |
| 3.4.1 SVSLMS |
| 3.4.2 G-SVSLMS |
| 3.4.3 基于雙曲函數(shù)的變步長LMS算法 |
| 3.4.4 基于對數(shù)函數(shù)的變步長LMS算法 |
| 3.5 新的變步長LMS算法 |
| 第四章 基于LTE系統(tǒng)的第三方移動終端快速定位 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 LTE上行DMRS序列的性質(zhì)與生成方法 |
| 4.2.1 ZC序列 |
| 4.2.2 DMRS的生成方法 |
| 4.2.3 LTE上行的DMRS序列 |
| 4.3 LTE上行參考信號發(fā)射模型 |
| 4.4 第三方接收端處理模型 |
| 4.5 LTE系統(tǒng)下LG-SVSLMS算法的參數(shù)取值 |
| 4.5.1 LG-SVSLMS算法參數(shù)取值 |
| 4.5.2 LG-SVSLMS算法與傳統(tǒng)MUSIC算法 |
| 4.6 LTE系統(tǒng)下LG-SVSLMS算法的仿真分析 |
| 4.6.1 單源多徑信號同步達到 |
| 4.6.2 多源多徑信號同步達到 |
| 4.6.3 單源多徑信號非同步達到 |
| 4.6.4 多源多徑信號非同步達到 |
| 第五章 LTE系統(tǒng)下DOA非盲估計算法的移植與驗證 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 DOA非盲估計算法的移植 |
| 5.2.1 數(shù)據(jù)類型設(shè)計 |
| 5.2.2 函數(shù)設(shè)計 |
| 5.3 DOA非盲估計算法的驗證與優(yōu)化 |
| 5.3.1 驗證方案 |
| 5.3.2 優(yōu)化方案 |
| 第六章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 總結(jié) |
| 6.2 展望 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
（3）OFDM系統(tǒng)中動態(tài)子載波比特分配算法的研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注釋表 |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 OFDM動態(tài)子載波比特分配的研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 課題的意義 |
| 1.4 本文內(nèi)容安排 |
| 第2章 OFDM技術(shù) |
| 2.1 OFDM技術(shù)的基本原理 |
| 2.1.1 OFDM的時域分析 |
| 2.1.2 OFDM的頻域分析 |
| 2.2 OFDM技術(shù)的實現(xiàn) |
| 2.2.1 串并轉(zhuǎn)換 |
| 2.2.2 傅立葉變換 |
| 2.2.3 保護間隔和循環(huán)前綴 |
| 2.2.4 數(shù)字調(diào)制 |
| 2.3 OFDM關(guān)鍵技術(shù) |
| 2.3.1 峰均比抑制技術(shù) |
| 2.3.2 信道估計技術(shù) |
| 2.3.3 同步技術(shù) |
| 2.3.4 自適應(yīng)技術(shù) |
| 2.4 OFDM技術(shù)的優(yōu)缺點 |
| 2.5 OFDM系統(tǒng)資源分配方案 |
| 2.5.1 OFDM系統(tǒng)中的靜態(tài)子載波比特分配 |
| 2.5.2 OFDM系統(tǒng)中的動態(tài)子載波比特分配 |
| 2.6 動態(tài)比特功率分配的理論基礎(chǔ)——注水定理 |
| 2.7 動態(tài)資源分配的優(yōu)化準則 |
| 2.7.1 單用戶OFDM動態(tài)比特功率分配的優(yōu)化準則 |
| 2.7.2 多用戶OFDM動態(tài)子載波功率分配算法優(yōu)化準則 |
| 2.8 本章小結(jié) |
| 第3章 單用戶OFDM動態(tài)比特功率分配算法的研究 |
| 3.1 單用戶OFDM動態(tài)比特功率分配的系統(tǒng)模型 |
| 3.2 幾種典型的單用戶OFDM動態(tài)比特功率分配算法 |
| 3.2.1 貪婪算法 |
| 3.2.2 Chow算法 |
| 3.2.3 Fisher算法 |
| 3.3 改進的單用戶動態(tài)比特功率分配算法 |
| 3.3.1 改進算法的實現(xiàn) |
| 3.3.2 改進算法的具體步驟及復(fù)雜度分析 |
| 3.4 仿真與性能分析 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 多用戶OFDM動態(tài)子載波比特分配算法的研究 |
| 4.1 多用戶OFDM動態(tài)子載波比特功率分配的系統(tǒng)模型 |
| 4.2 典型的多用戶OFDM動態(tài)子載波比特分配算法 |
| 4.2.1 Shen算法 |
| 4.2.2 Wong算法 |
| 4.2.3 兩步算法 |
| 4.3 改進的多用戶動態(tài)優(yōu)化算法 |
| 4.3.1 子載波分配 |
| 4.3.2 功率分配部分 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第5章 總結(jié) |
| 5.1 本文主要工作與創(chuàng)新點 |
| 5.2 論文后續(xù)研究展望 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果 |
（4）OFDM系統(tǒng)中自適應(yīng)比特功率分配算法的研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注釋表 |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 課題的研究背景 |
| 1.1.1 無線移動通信的發(fā)展歷史 |
| 1.1.2 OFDM技術(shù)的發(fā)展歷史和應(yīng)用概況 |
| 1.1.3 鏈路自適應(yīng)技術(shù)中的OFDM自適應(yīng)傳輸 |
| 1.2 OFDM自適應(yīng)比特功率分配算法的研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 單用戶OFDM自適應(yīng)比特功率分配算法研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 多用戶OFDM自適應(yīng)比特功率分配算法研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 課題研究的目的與意義 |
| 1.4 本文的工作與組織結(jié)構(gòu) |
| 第2章 無線通信中的OFDM技術(shù) |
| 2.1 無線信道的信道特征 |
| 2.1.1 路徑損耗衰落與陰影衰落 |
| 2.1.2 多徑效應(yīng)與多普勒效應(yīng) |
| 2.1.3 頻率選擇性多徑衰落信道 |
| 2.2 OFDM技術(shù)的基本原理 |
| 2.2.1 OFDM技術(shù)的時域分析 |
| 2.2.2 OFDM技術(shù)的頻域分析 |
| 2.3 OFDM技術(shù)的實現(xiàn) |
| 2.3.1 串并轉(zhuǎn)換 |
| 2.3.2 調(diào)制與解調(diào)的數(shù)字化 |
| 2.3.3 保護間隔和循環(huán)前綴 |
| 2.3.4 OFDM系統(tǒng)參數(shù)的選擇 |
| 2.4 OFDM系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù) |
| 2.4.1 信道估計技術(shù) |
| 2.4.2 時頻同步技術(shù) |
| 2.4.3 信道編碼與交織技術(shù) |
| 2.4.4 峰均比抑制技術(shù) |
| 2.4.5 自適應(yīng)比特功率分配技術(shù) |
| 2.5 OFDM技術(shù)的優(yōu)缺點 |
| 2.6 本章小結(jié) |
| 第3章 OFDM系統(tǒng)自適應(yīng)比特功率分配方案的分析 |
| 3.1 OFDM系統(tǒng)的靜態(tài)比特功率分配方案 |
| 3.2 OFDM系統(tǒng)的自適應(yīng)比特功率分配方案 |
| 3.2.1 自適應(yīng)比特功率分配的依據(jù) |
| 3.2.2 自適應(yīng)比特功率分配的實現(xiàn) |
| 3.2.3 自適應(yīng)比特功率分配的評價標準 |
| 3.3 自適應(yīng)比特功率分配的理論基礎(chǔ) |
| 3.3.1 注水定理 |
| 3.3.2 調(diào)制方案的選擇 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第4章 單用戶OFDM自適應(yīng)比特功率分配算法的研究 |
| 4.1 單用戶OFDM自適應(yīng)比特功率分配的系統(tǒng)模型 |
| 4.2 單用戶OFDM自適應(yīng)比特功率分配算法的準則 |
| 4.2.1 速率自適應(yīng)準則 |
| 4.2.2 邊緣自適應(yīng)準則 |
| 4.3 單用戶OFDM自適應(yīng)比特功率分配的典型算法 |
| 4.3.1 貪婪算法 |
| 4.3.2 Chow算法 |
| 4.3.3 Fisher算法 |
| 4.3.4 其他算法 |
| 4.4 一種復(fù)雜度降低的改進單用戶自適應(yīng)比特功率分配算法 |
| 4.4.1 預(yù)分配理論推導(dǎo) |
| 4.4.2 迭代分配理論推導(dǎo) |
| 4.4.3 改進算法的詳細步驟 |
| 4.4.4 改進算法的復(fù)雜度分析 |
| 4.5 仿真對比與性能分析 |
| 4.5.1 仿真參數(shù)設(shè)置 |
| 4.5.2 仿真與性能分析 |
| 4.6 本章小結(jié) |
| 第5章 多用戶OFDM自適應(yīng)比特功率分配算法的研究 |
| 5.1 多用戶OFDM自適應(yīng)比特功率分配的系統(tǒng)模型 |
| 5.2 多用戶OFDM自適應(yīng)比特功率分配算法的準則 |
| 5.2.1 多用戶速率自適應(yīng)準則 |
| 5.2.2 多用戶邊緣自適應(yīng)準則 |
| 5.3 多用戶OFDM自適應(yīng)比特功率分配的典型算法 |
| 5.3.1 基于速率自適應(yīng)準則的典型算法 |
| 5.3.2 基于邊緣自適應(yīng)準則的典型算法 |
| 5.4 一種基于公平度的子信道分配算法 |
| 5.4.1 子信道分配算法的優(yōu)化模型 |
| 5.4.2 子信道分配算法的步驟 |
| 5.5 一種基于懲罰函數(shù)的功率分配算法 |
| 5.5.1 功率分配算法的優(yōu)化模型 |
| 5.5.2 人工蜂群算法的介紹 |
| 5.5.3 模擬退火算法的介紹 |
| 5.5.4 功率分配算法的步驟 |
| 5.6 子信道和功率分配算法的復(fù)雜度分析 |
| 5.7 仿真對比與性能分析 |
| 5.7.1 仿真參數(shù)設(shè)置 |
| 5.7.2 仿真與性能分析 |
| 5.8 本章小結(jié) |
| 第6章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 本文工作的總結(jié) |
| 6.2 下一步研究的展望 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果 |
（5）基于自適應(yīng)MIMO-WPDM系統(tǒng)的信噪比估計研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 MIMO-WPDM技術(shù) |
| 1.2.2 自適應(yīng)傳輸技術(shù) |
| 1.2.3 信噪比估計技術(shù) |
| 1.3 本文主要內(nèi)容及章節(jié)安排 |
| 2 自適應(yīng)MIMO-WPDM系統(tǒng)基礎(chǔ)理論 |
| 2.1 MIMO技術(shù) |
| 2.1.1 MIMO系統(tǒng)模型 |
| 2.1.2 空時編碼技術(shù) |
| 2.2 WPDM技術(shù) |
| 2.2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu) |
| 2.2.2 子載波的構(gòu)造 |
| 2.3 自適應(yīng)MIMO-WPDM系統(tǒng) |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 3 信噪比估計的算法研究 |
| 3.1 AWGN信道中的信噪比估計算法 |
| 3.1.1 最小二乘信噪比估計算法 |
| 3.1.2 最大似然信噪比估計算法 |
| 3.1.3 最小均方誤差信噪比估計算法 |
| 3.1.4 M2M4信噪比估計算法 |
| 3.1.5 算法仿真與性能分析 |
| 3.2 無線衰落信道中的信噪比估計算法 |
| 3.2.1 SISO-Boumard算法 |
| 3.2.2 Ren算法 |
| 3.2.3 一種雙同步頭估計算法 |
| 3.2.4 改進的DASS算法 |
| 3.2.5 算法仿真與性能分析 |
| 3.3 一種基于支撐區(qū)間的信噪比估計方法 |
| 3.3.1 基本原理 |
| 3.3.2 算法仿真與分析 |
| 3.4 本章小節(jié) |
| 4 基于MIMO系統(tǒng)的信噪比估計的算法研究 |
| 4.1 系統(tǒng)模型 |
| 4.2 基于QR分解的信噪比估計算法 |
| 4.3 基于子空間的信噪比估計算法 |
| 4.4 基于子空間的擴展算法 |
| 4.5 算法仿真與性能分析 |
| 4.6 本章小結(jié) |
| 5 MIMO-WPDM系統(tǒng)中的自適應(yīng)傳輸 |
| 5.1 自適應(yīng)比特功率分配 |
| 5.1.1 注水分配算法 |
| 5.1.2 算法仿真 |
| 5.2 自適應(yīng)調(diào)制 |
| 5.2.1 簡單分組比特分配算法 |
| 5.2.2 算法仿真 |
| 5.3 自適應(yīng)天線選擇 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 6 總結(jié)與展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻 |
| 個人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的研究成果 |
（6）MIMO-OFDM系統(tǒng)天線和子載波聯(lián)合分配問題研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 論文的研究背景和意義 |
| 1.2 課題研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 多用戶自適應(yīng)OFDM子載波分配 |
| 1.2.2 多天線MIMO-OFDM子載波分配 |
| 1.2.3 粒子群算法國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.4 遺傳算法國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 課題研究內(nèi)容及論文安排 |
| 第2章 MIMO-OFDM技術(shù)概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 OFDM技術(shù)簡介 |
| 2.2.1 OFDM系統(tǒng)模型 |
| 2.2.2 OFDM技術(shù)特點 |
| 2.3 MIMO原理介紹 |
| 2.4 MIMO-OFDM系統(tǒng)的原理 |
| 2.4.1 MIMO和OFDM系統(tǒng)組合的必要性 |
| 2.4.2 MIMO-OFDM系統(tǒng)結(jié)構(gòu) |
| 2.4.3 MIMO-OFDM的系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)計 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第3章 MIMO-OFDM自適應(yīng)天線與子載波分配 |
| 3.1 MIMO-OFDM中的自適應(yīng)技術(shù)介紹 |
| 3.2 自適應(yīng)資源分配算法 |
| 3.2.1 貪婪算法 |
| 3.2.2 注水算法 |
| 3.3 多用戶OFDM子載波分配 |
| 3.4 天線選擇技術(shù) |
| 3.5 自適應(yīng)天線選擇和子載波分配 |
| 3.6 本章小結(jié) |
| 第4章 基于優(yōu)化算法的MIMO-OFDM系統(tǒng)天線和子載波聯(lián)合分配 |
| 4.1 遺傳算法的基本原理 |
| 4.1.1 選擇算子 |
| 4.1.2 交叉算子 |
| 4.1.3 變異算子 |
| 4.2 基于遺傳算法的天線和子載波聯(lián)合分配的實現(xiàn) |
| 4.3 粒子群算法基本原理 |
| 4.4 基于PSO算法的天線和子載波聯(lián)合分配算法的實現(xiàn) |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第5章 基于優(yōu)化算法的MIMO-OFDM系統(tǒng)自適應(yīng)天線和子載波聯(lián)合分配仿真實驗 |
| 5.1 實驗條件 |
| 5.2 基于優(yōu)化算法的自適應(yīng)天線和子載波聯(lián)合分配的實現(xiàn) |
| 5.2.1 8X8天線的自適應(yīng)天線和子載波聯(lián)合分配的實現(xiàn) |
| 5.2.2 16X16天線的自適應(yīng)天線和子載波聯(lián)合分配的實現(xiàn) |
| 5.3 本章小結(jié) |
| 結(jié)論 |
| 參考文獻 |
| 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和取得的科研成果 |
| 致謝 |
（7）MIMO-OFDM無線通信系統(tǒng)中資源調(diào)度算法的研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 論文研究背景 |
| 1.2 論文研究意義 |
| 1.3 無線移動通信的發(fā)展簡介 |
| 1.3.1 第三代(3G)移動通信的發(fā)展 |
| 1.3.2 后三代(B3G)移動通信的研發(fā)現(xiàn)狀及其核心技術(shù) |
| 1.3.3 第四代(4G)移動通信的研發(fā)現(xiàn)狀及其關(guān)鍵技術(shù) |
| 1.4 多載波傳輸技術(shù)及多輸入多輸出技術(shù) |
| 1.4.1 多載波傳輸技術(shù) |
| 1.4.2 多輸入多輸出(MIMO)技術(shù) |
| 1.4.3 MIMO-OFDM技術(shù) |
| 第2章 MIMO-OFDM系統(tǒng)簡介 |
| 2.1 無線移動通信環(huán)境 |
| 2.1.1 移動通信中的衰落 |
| 2.1.2 無線信道的傳播特性 |
| 2.2 OFDM技術(shù)及原理 |
| 2.2.1 OFDM系統(tǒng)結(jié)構(gòu) |
| 2.2.2 OFDM信號的頻帶利用率 |
| 2.2.3 OFDM系統(tǒng)的調(diào)制解調(diào) |
| 2.2.4 保護間隔和循環(huán)前綴 |
| 2.2.5 OFDMA資源描述 |
| 2.3 MIMO技術(shù)及原理 |
| 2.3.1 MIMO信道模型 |
| 2.3.2 自適應(yīng)功率分配MIMO信道容量的表示與分析 |
| 2.4 MIMO-OFDM技術(shù) |
| 2.4.1 系統(tǒng)信號模型 |
| 2.4.2 MIMO-OFDM關(guān)鍵技術(shù) |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第3章 OFDM系統(tǒng)下資源調(diào)度的研究 |
| 3.1 自適應(yīng)調(diào)制OFDM系統(tǒng)介紹 |
| 3.1.1 單用戶自適應(yīng)調(diào)制的OFDM系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型 |
| 3.1.2 多用戶自適應(yīng)調(diào)制的OFDM系統(tǒng)模型 |
| 3.2 自適應(yīng)分配的理論基礎(chǔ) |
| 3.2.1 信道容量 |
| 3.2.2 功率分配的理論基礎(chǔ)——注水定理 |
| 3.2.3 OFDM中自適應(yīng)技術(shù)的分類 |
| 3.3 單用戶OFDM自適應(yīng)分配算法 |
| 3.3.1 經(jīng)典算法 |
| 3.3.2 Hughes-Hartogs梯度分配算法及仿真分析 |
| 3.4 多用戶OFDM自適應(yīng)分配算法 |
| 3.4.1 多用戶自適應(yīng)分配原理 |
| 3.4.2 LINEAR算法 |
| 3.4.3 LINEAR算法的改進 |
| 3.4.4 仿真分析及結(jié)論 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 MIMO-OFDM系統(tǒng)下資源調(diào)度的研究 |
| 4.1 自適應(yīng)MIMO-OFDM系統(tǒng) |
| 4.1.1 自適應(yīng)調(diào)制 |
| 4.1.2 自適應(yīng)子信道分配和天線選擇 |
| 4.2 應(yīng)用Chow算法對MIMO-OFDM系統(tǒng)進行資源調(diào)度 |
| 4.2.1 基于奇異值分解(SVD)的自適應(yīng)調(diào)制 |
| 4.2.2 改進Chow算法來實現(xiàn)自適應(yīng)分配 |
| 4.2.3 仿真分析及結(jié)論 |
| 4.3 本章小結(jié) |
| 第5章 總結(jié) |
| 5.1 論文總結(jié) |
| 5.2 下一步工作 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
（8）下一代無線通信系統(tǒng)的自適應(yīng)傳輸技術(shù)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目錄 |
| 符號說明 |
| 1 第一章 緒論 |
| 1.1 概述 |
| 1.2 下一代無線通信系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 MIMO技術(shù)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 OFDM技術(shù)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.3 CR技術(shù)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.4 自適應(yīng)傳輸技術(shù)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 本課題的來源和研究意義 |
| 1.3.1 課題研究內(nèi)容與來源 |
| 1.3.2 課題研究意義 |
| 1.4 論文的主要內(nèi)容和研究成果 |
| 參考文獻 |
| 2 第二章 基于MARKOV模型的自適應(yīng)調(diào)制算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系統(tǒng)模型 |
| 2.2.1 OFDM發(fā)射和接收過程 |
| 2.2.2 MIMO發(fā)射和接收過程 |
| 2.2.3 MIMO-OFDM等效系統(tǒng) |
| 2.3 算法描述 |
| 2.3.1 MIMO-OFDM系統(tǒng)的Markov信道模型 |
| 2.3.2 BER受限條件下的自適應(yīng)調(diào)制算法 |
| 2.3.3 模式選擇矩陣 |
| 2.4 仿真結(jié)果 |
| 2.4.1 仿真1:與傳統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)制算法的性能比較 |
| 2.4.2 仿真3:模式選擇矩陣不匹配于傳輸過程時的性能 |
| 2.4.3 仿真3:預(yù)訓(xùn)練時間的影響 |
| 2.4.4 仿真4:計算復(fù)雜度比較 |
| 2.5 小結(jié) |
| 參考文獻 |
| 3 第三章 魯棒的MIMO自適應(yīng)調(diào)制技術(shù) |
| 3.1 引言 |
| 3.2 魯棒貪婪算法 |
| 3.2.1 自適應(yīng)MIMO系統(tǒng)模型 |
| 3.2.2 不精確CSI條件下的等效SNR分析 |
| 3.2.3 魯棒貪婪算法 |
| 3.2.4 仿真結(jié)果 |
| 3.2.5 結(jié)論 |
| 3.3 魯棒貪婪算法的簡化算法 |
| 3.3.1 優(yōu)化問題分析 |
| 3.3.2 算法描述 |
| 3.3.3 仿真結(jié)果 |
| 3.3.4 結(jié)論 |
| 3.4 魯棒自適應(yīng)調(diào)制算法 |
| 3.4.1 優(yōu)化問題分析 |
| 3.4.2 算法描述 |
| 3.4.3 仿真結(jié)果 |
| 3.4.4 結(jié)論 |
| 3.5 小結(jié) |
| 參考文獻 |
| 4 第四章 認知無線電系統(tǒng)中的自適應(yīng)資源分配 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 CR系統(tǒng)下行鏈路中的最優(yōu)自適應(yīng)資源分配算法 |
| 4.2.1 系統(tǒng)模型 |
| 4.2.2 對授權(quán)用戶的干擾限制分析 |
| 4.2.3 最優(yōu)自適應(yīng)資源分配算法 |
| 4.2.4 仿真結(jié)果 |
| 4.2.5 結(jié)論 |
| 4.3 最大化信息傳輸速率的下行CR系統(tǒng)資源分配算法 |
| 4.3.1 優(yōu)化問題描述 |
| 4.3.2 最優(yōu)的子載波分配方案 |
| 4.3.3 功率和比特加載方案 |
| 4.3.4 仿真結(jié)果 |
| 4.3.5 結(jié)論 |
| 4.4 最小化發(fā)射功率的下行CR系統(tǒng)資源分配算法 |
| 4.4.1 系統(tǒng)模型 |
| 4.4.2 WGSA算法 |
| 4.4.3 DIPA算法 |
| 4.4.4 仿真結(jié)果 |
| 4.4.5 結(jié)論 |
| 4.5 小結(jié) |
| 參考文獻 |
| 5 第五章 總結(jié)與展望 |
| 5.1 論文的主要工作 |
| 5.2 下一步的研究計劃 |
| 致謝 |
| 作者在攻讀博士期間發(fā)表和已錄用的論文 |
| 作者在攻讀博士期間申請的專利 |
（9）寬帶MIMO系統(tǒng)若干關(guān)鍵技術(shù)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 無線移動通信的發(fā)展現(xiàn)狀 |
| 1.2 未來無線移動通信的發(fā)展 |
| 1.2.1 下一代無線移動通信的技術(shù)需求和演進路線 |
| 1.2.2 3GPP LTE/LTE-Advanced演進路線 |
| 1.2.3 3GPP2 AIE/UMB/UMB+的演進路線 |
| 1.2.4 IEEE移動WiMAX(802.16m)的演進路線 |
| 1.3 下一代無線移動通信的關(guān)鍵技術(shù)-寬帶MIMO |
| 1.3.1 MIMO技術(shù)及研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.2 MIMO-OFDM系統(tǒng)發(fā)射分集及研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.3 自適應(yīng)調(diào)制MIMO-OFDM及研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.4 自適應(yīng)均衡MIMO技術(shù)及研究現(xiàn)狀 |
| 1.4 本論文的主要工作 |
| 1.5 課題研究的意義及論文結(jié)構(gòu) |
| 第二章 MIMO-OFDM系統(tǒng)及空頻編碼 |
| 2.1 MIMO-OFDM系統(tǒng)基帶信號模型 |
| 2.2 MIMO-OFDM信道模型 |
| 2.3 MIMO-OFDM空頻編碼性能 |
| 2.4 MIMO-OFDM空頻編碼級聯(lián)方案 |
| 2.4.1 SFBC/STBC MIMO-OFDM系統(tǒng)模型 |
| 2.4.2 V-BLAST/GLSTBC MIMO-OFDM系統(tǒng)模型 |
| 2.4.3 SFTC MIMO-OFDM系統(tǒng)模型 |
| 2.5 仿真實驗結(jié)果和分析 |
| 2.6 本章小結(jié) |
| 第三章 自適應(yīng)調(diào)制MIMO-OFDM系統(tǒng) |
| 3.1 自適應(yīng)調(diào)制系統(tǒng)原理 |
| 3.1.1 多進制幅度正交調(diào)制及其判決門限 |
| 3.1.2 基于最大頻譜效率的最優(yōu)功率和比特分配 |
| 3.2 基于信道分解的MIMO-OFDM自適應(yīng)調(diào)制比特和功率分配 |
| 3.2.1 普通MIMO虛擬子信道模型 |
| 3.2.2 MIMO-OFDM虛擬子信道模型 |
| 3.2.3 特征值波束形成結(jié)構(gòu)自適應(yīng)調(diào)制MIMO-OFDM |
| 3.2.4 實驗仿真結(jié)果 |
| 3.3 V-BLAST 自適應(yīng)調(diào)制MIMO-OFDM |
| 3.3.1 系統(tǒng)模型 |
| 3.3.2 實驗仿真結(jié)果 |
| 3.4 STBC/SFBC自適應(yīng)調(diào)制MIMO-OFDM |
| 3.4.1 系統(tǒng)模型 |
| 3.4.2 實驗仿真結(jié)果 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第四章 寬帶MIMO自適應(yīng)空時均衡 |
| 4.1 自適應(yīng)空時均衡MIMO系統(tǒng)模型 |
| 4.1.1 寬帶MIMO信道模型 |
| 4.1.2 寬帶MIMO空-時均衡 |
| 4.2 寬帶MIMO線性均衡(LE) |
| 4.2.1 MIMO線性均衡器(LE)結(jié)構(gòu) |
| 4.2.2 線性均衡器(LE)自適應(yīng)算法 |
| 4.2.3 仿真實驗和結(jié)果 |
| 4.3 寬帶MIMO判決反饋均衡(DFE) |
| 4.3.1 判決反饋均衡器(DFE)結(jié)構(gòu) |
| 4.3.2 判決反饋均衡器(DFE)自適應(yīng)算法 |
| 4.3.3 仿真實驗和結(jié)果 |
| 4.4 基于凸組合的盲均衡算法 |
| 4.4.1 盲均衡算法研究現(xiàn)狀 |
| 4.4.2 凸組合概述 |
| 4.4.3 基于凸組合的盲均衡算法 |
| 4.4.4 性能分析和仿真結(jié)果 |
| 4.5 寬帶MIMO凸組合盲均衡 |
| 4.5.1 基于凸組合的MIMO系統(tǒng)均衡結(jié)構(gòu) |
| 4.5.2 仿真實驗結(jié)果和分析 |
| 4.6 本章小結(jié) |
| 第五章 寬帶MIMO自適應(yīng)頻域均衡 |
| 5.1 單載波頻域(SC-FDE)自適應(yīng)均衡原理 |
| 5.1.1 基于圓卷積的頻域自適應(yīng)均衡原理 |
| 5.1.2 SC-FDE線性均衡系統(tǒng) |
| 5.1.3 SC-FDE系統(tǒng)容量 |
| 5.1.4 SC-FDE信號峰值平均功率比PAPR性能 |
| 5.1.5 SC-FDE系統(tǒng)塊結(jié)構(gòu) |
| 5.2 SISO SC-FDE系統(tǒng) |
| 5.2.1 SC-FDE系統(tǒng)結(jié)構(gòu) |
| 5.2.2 單載波頻分多址(SC-FDMA)系統(tǒng)結(jié)構(gòu) |
| 5.2.3 仿真實驗結(jié)果和分析 |
| 5.3 MIMO SC-FDE系統(tǒng) |
| 5.3.1 MIMO SC-FDE線性均衡器 |
| 5.3.2 仿真實驗結(jié)果和分析 |
| 5.4 基于干擾雙向預(yù)測的MIMO SC-FDE窄帶干擾抑制 |
| 5.4.1 部分頻帶干擾模型 |
| 5.4.2 基于干擾雙向預(yù)測的干擾抑制算法 |
| 5.4.3 仿真實驗結(jié)果和分析 |
| 5.6 本章小結(jié) |
| 第六章 總結(jié)與展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻 |
| 攻博期間取得的研究成果 |
（10）MIMO/OFDM自適應(yīng)調(diào)制算法的研究（論文提綱范文）
| 提要 |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 移動通信的發(fā)展 |
| 1.2 MIMO和OFDM綜述 |
| 1.3 本文的主要內(nèi)容和基本結(jié)構(gòu) |
| 第二章 無線環(huán)境和OFDM基本原理 |
| 2.1 無線環(huán)境 |
| 2.1.1 無線信道衰落特征 |
| 2.1.2 衰落信道的統(tǒng)計模型 |
| 2.2 OFDM基本原理 |
| 2.2.1 用DFT實現(xiàn)OFDM |
| 2.2.2 保護間隔和循環(huán)前綴 |
| 2.2.3 OFDM的特點 |
| 2.3 本章小結(jié) |
| 第三章 MIMO/OFDM基本原理 |
| 3.1 MIMO原理 |
| 3.1.1 空間復(fù)用 |
| 3.1.2 空間分集 |
| 3.1.3 MIMO的應(yīng)用 |
| 3.2 MIMO/OFDM技術(shù) |
| 3.2.1 實現(xiàn)MIMO/OFDM的關(guān)鍵技術(shù) |
| 3.2.2 MIMO/OFDM系統(tǒng)模型 |
| 3.3 本章小結(jié) |
| 第四章 自適應(yīng)技術(shù)和算法 |
| 4.1 自適應(yīng)技術(shù)的實現(xiàn) |
| 4.2 OFDM中的自適應(yīng)技術(shù) |
| 4.2.1 信道容量 |
| 4.2.2 注水分布 |
| 4.2.3 OFDM中自適應(yīng)技術(shù)的分類 |
| 4.3 經(jīng)典算法 |
| 4.3.1 固定門限自適應(yīng)調(diào)制算法 |
| 4.3.2 貪婪算法 |
| 4.3.3 Chow算法 |
| 4.3.4 多用戶的自適應(yīng)分配算法 |
| 4.4 MIMO/OFDM中的自適應(yīng)技術(shù) |
| 4.4.1 自適應(yīng)調(diào)制 |
| 4.4.2 性能對比 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第五章 MIMO/OFDM中的自適應(yīng)算法 |
| 5.1 Chow算法 |
| 5.1.1 改進算法 |
| 5.1.2 算法仿真分析 |
| 5.2 固定門限的自適應(yīng)比特分配算法 |
| 5.2.1 改進算法 |
| 5.2.2 算法仿真分析 |
| 5.3 空時編碼在MIMO/OFDM中的應(yīng)用 |
| 5.3.1 空時編碼 |
| 5.3.2 系統(tǒng)模型 |
| 5.3.3 性能分析 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 第六章 總結(jié)和展望 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 摘要 |
| Abstract |
四、一種基于自適應(yīng)天線的OFDM自適應(yīng)比特分配算法（論文參考文獻）
- [1]毫米波MIMO無線通信系統(tǒng)中的混合波束成型技術(shù)研究[D]. 吳偉. 北京郵電大學(xué), 2019(01)
- [2]基于自適應(yīng)天線陣列的移動終端快速定位方法研究與實現(xiàn)[D]. 王灝. 東南大學(xué), 2019(06)
- [3]OFDM系統(tǒng)中動態(tài)子載波比特分配算法的研究[D]. 張芳. 重慶郵電大學(xué), 2018(01)
- [4]OFDM系統(tǒng)中自適應(yīng)比特功率分配算法的研究[D]. 王竟鑫. 重慶郵電大學(xué), 2017(04)
- [5]基于自適應(yīng)MIMO-WPDM系統(tǒng)的信噪比估計研究[D]. 陶金. 重慶理工大學(xué), 2016(05)
- [6]MIMO-OFDM系統(tǒng)天線和子載波聯(lián)合分配問題研究[D]. 王宇飛. 哈爾濱工程大學(xué), 2010(07)
- [7]MIMO-OFDM無線通信系統(tǒng)中資源調(diào)度算法的研究[D]. 李海波. 東北大學(xué), 2010(03)
- [8]下一代無線通信系統(tǒng)的自適應(yīng)傳輸技術(shù)研究[D]. 張然然. 北京郵電大學(xué), 2009(03)
- [9]寬帶MIMO系統(tǒng)若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 李國才. 電子科技大學(xué), 2009(11)
- [10]MIMO/OFDM自適應(yīng)調(diào)制算法的研究[D]. 孫玉鳳. 吉林大學(xué), 2009(09)
標簽：自適應(yīng)論文; ofdm論文; mimo論文; 算法復(fù)雜度論文; 信道估計論文;