一、无线OFDM传输系统中的抗衰落技术（论文文献综述）
蒋红艳[1]（2021）在《湍流信道下的水下无线光通信关键性能研究》文中进行了进一步梳理海洋作为人类可持续性发展的重要基地,蕴含着丰富的资源,在经济、文化和军事等领域中的地位日益凸显。环境观测、科学研究、资源开采和国防建设等日益频繁的海洋活动以及自主式水下航行器、水下传感网络等技术的日益普及均对水下无线通信提出了更高的要求。相比传统水声通信,水下无线光通信（underwater wireless optical communication,UWOC）由于具有传输速率高、时延低等特性而受到人们的广泛关注,然而受水下信道吸收、散射和湍流效应影响,充分发挥其优势仍面临着诸多挑战。水下信道对光波的吸收和散射主要引起信号衰减和时延扩展。虽然现有文献针对吸收和散射效应已有较全面的分析,但是关于水下湍流则有待更深入的研究。水下湍流会造成光束漂移、光束扩展、光斑抖动和光强闪烁等影响,研究表明即使是短距离的水下无线光通信也存在此类湍流效应,从而大大降低通信性能。因此,研究水下湍流引起的信号衰落特性及其抑制方法对提高水下无线光通信的有效性和可靠性具有重要意义。本学位论文主要采用空间分集技术缓解水下湍流信道引起的信号衰落,并基于衰落模型对湍流信道下空间分集等增益合并（equal-gain combining,EGC）的水下无线光通信关键性能进行研究与分析,具体工作包括:1、针对弱湍流信道的衰落问题,使用正交幅度调制（quadrature amplitude modulation,QAM）和直流偏置光学正交频分复用（DC-biased optical orthogonal frequency division multiplexing,DCO-OFDM）提高频谱利用率和降低码间干扰;运用空间分集技术抑制信号衰落,给出了对数正态分布衰落信道模型下的QAM DCO-OFDM空间分集等增益合并的水下无线光通信性能。首先,假设吸收、散射造成信号衰减和湍流引起信号衰落相互独立,将水下信道对接收光强的影响表示为损耗系数（信道直流增益）和衰落系数的乘积,其中损耗系数采用光子追踪法进行蒙特卡洛（Monte Carlo,MC）仿真得到,衰落系数则表示为服从对数正态分布的随机变量。其次,基于各支路间相互独立的对数正态分布衰落系数加权和近似法推导了该系统平均误比特率（bit error rate,BER）和中断概率的解析表达式。最后,针对不同的湍流场景和分集数目,通过蒙特卡洛仿真验证了各表达式的准确性,并详细分析了该系统性能。结果表明:空间分集可有效降低系统的平均误比特率和中断概率。湍流越强,空间分集优势越明显。随着分集数目的增加,分集增益增大并趋向饱和。当闪烁指数为0.1、0.3、0.6和0.9时,2×4系统的分集增益分别约为为2.4d B、6.2d B、9.4d B和11.5d B。2、采用无载波幅度相位（carrierless amplitude and phase,CAP）调制简化系统实现并保证传输速率,且在空间分集的基础上使用低密度奇偶校验（low-density parity-check,LDPC）编码,进一步提高弱到强起伏湍流信道下的抗衰落能力的同时仍保持系统易于实现的特点,给出了广义伽马（generalized gamma,GG）分布衰落信道模型下的LDPC编码CAP空间分集等增益合并水下无线光通信性能。首先,基于各支路间相互独立的广义伽马分布衰落系数的特征函数（characteristic functions,CHFs）推导了该系统无编码时的平均误比特率,其解析表达式采用Meijer’s G或Fox’s H函数表示。其次,为了进一步提高对抗信号衰落的能力并降低信噪比需求,在空间分集的基础上引入LDPC编码,并介绍了准循环LDPC（quasi-cyclic LDPC,QC-LDPC）的编/译码算法以及初始化消息计算。最后,采用蒙特卡洛仿真对解析表达式的准确性进行了验证,并对使用LDPC编码后系统误比特率进行了仿真。比较和分析结果表明:LDPC编码和空间分集的结合可降低信噪比需求,同时明显提高抗衰落性能,很适用于较强湍流、高阶调制和功率受限的情况。闪烁指数为1.02时,LDPC编码的2×2空间分集4-CAP系统的编码增益约为10.3d B。3、考虑到DCO-OFDM和CAP需要添加直流偏置而导致功耗较高并且其性能因偏置不同而受到影响,采用无需偏置的非对称削波光正交频分复用（asymmetrically clipped optical OFDM,ACO-OFDM）提高功率效率。不同于第四章性能分析使用的特征函数法,第五章采用加权和近似法,更全面地评估系统性能。首先,基于相互独立的广义伽马分布衰落系数加权和的近似分布,推导了该系统的平均误比特率、中断概率和遍历容量,并且进一步利用高斯-拉盖尔积分公式和Fox’s H函数相关运算分别化简了平均误比特率和遍历容量的解析表达式。相比特征函数法而言,加权和近似法有利于推导中断概率和遍历容量并简化计算。然后,在不同的信道环境下,通过蒙特卡洛仿真验证各解析表达式的准确性并进行了分析与讨论。对不同调制阶数（4-QAM与16-QAM）和不同的解析方法（特征函数法与加权和近似法）对应的平均误比特率进行了对比,并仿真分析了具有相同闪烁指数、湍流信道模型分别采用对数正态分布和广义伽马分布时的分集增益差异,从而较全面而深入地评估了ACO-OFDM空间分集系统的性能。本文的研究结果为水下湍流信道下高速通信系统的设计、预判和评估提供理论支撑,在开展海洋活动的各项应用中有较广泛的应用前景和现实意义。
邰岩松[2]（2021）在《面向空地自组织协同的融合通信关键技术研究》文中提出空地协同网络由立体空间多功能节点构成,面对多样化任务,承载多类型的动态业务。根据空地自组织协同场景下的不同业务请求,需要多速率匹配与自适应物理资源调度机制实现多业务信息融合通信。针对这一问题,本论文研究面向空地自组织协同的融合通信技术,设计了支持多速率的物理层融合通信体制,基于典型空地协同物理信道进行了多速率通信性能分析,给出了融合通信体制下的MAC层架构设计,提出了一种面向多业务速率匹配的自适应资源调度算法。本论文主要研究内容与创新性贡献包括:（1）设计了面向空地协同通信场景下多业务需求的多速率融合通信体制。首先,在物理层完成了面向多业务的DSSS和OFDM通信体制设计,并基于不同的信道编码和数字调制策略实现了面向多业务需求的物理层多速率融合通信机制。其次,完成了空地协同场景下的无线信道建模,并在信道模型下完成了多速率融合通信系统性能分析,给出了不同通信速率下的系统误比特率曲线。（2）设计了基于多速率融合通信体制的MAC层架构。针对协同场景下的不同业务请求,在MAC层设计了业务需求分析、信道质量评估、多速率匹配以及资源调度等适配于多业务融合通信需求的调度模块,用于实现在不同信道质量以及动态业务请求下的多速率匹配和动态自适应资源调度,并分析了各个调度模块之间的具体工作流程。（3）提出了面向多业务速率匹配的自适应资源调度算法。本算法根据空地自组织协同场景下的不同业务请求,基于调度模块完成了该类型业务的速率、时延、以及误比特率分析,并结合当下信道质量的估计结果,完成了多速率匹配与动态自适应物理资源调度,满足了不同类型业务的通信需要,提高了信道资源利用率及系统传输效率。仿真结果证明了所提算法在速率匹配和资源调度上的有效性,通过合理的速率匹配与时隙资源调度,算法有效降低了高优先级业务的传输时延,与现有算法相比,在网络吞吐量和数据包投递率指标上均有所提高。本论文研究的多速率融合通信体制和自适应资源调度算法,对空地自组织协同等多维空间协同应用具有理论和现实意义。
凌捷[3]（2020）在《非理想信道下大规模天线系统的性能分析及传输技术研究》文中认为为了应对不断增长的流量和更好的服务质量需求,保证用户可以使用更加稳定高效的传输服务,第五代移动通信系统（5th Generation Mobile Communication System,5G）需要能够达到频谱效率和能量效率等方面的新要求。大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）系统通过在基站端使用大量天线,可以大幅提升系统容量,提升能量效率,是5G的关键技术之一。在这样的背景下,本论文进行了相关的性能分析和传输技术研究,主要包括高移动性场景下大规模MIMO系统的性能分析,大规模分布式天线系统（Distributed Antenna Systems,DAS）中的导频分配方法和使用正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）的大规模MIMO系统中存在定时估计误差情况下的鲁棒符号检测算法。首先,本文介绍了研究背景,分析了国内外相关研究状况,之后对本文涉及到的相关背景知识进行了简要介绍,引出了本文的研究内容。之后,针对高速移动通信信道的快速变化将导致信道估计和跟踪的困难,引起按低速环境设计的通信系统性能大大下降的情况,论文研究了一种导频辅助的使用重复编码和空间复用的大规模MIMO系统的性能,通过使用重复编码,系统能够利用高速信道提供的多普勒分集改善性能。论文基于最小均方误差（Minimum Mean Squared Error,MMSE）信道估计,提出了一种等效信道模型和相应的系统模型。随后基于随机矩阵理论,推导了线性接收机的最大比合并（Maximal Ratio Combining,MRC）接收机、MMSE接收机和类MRC接收机的归一化可达和速率的渐近表达式。此外,论文根据类MRC接收机的误码率（Symbol Error Rate,SER）,推导了当重复次数和信噪比（Signal Noise Ratio,SNR）趋于无穷大时,使用类MRC接收机时可以达到的最大归一化多普勒分集阶数和最小编码增益损失及相应的条件。在理论分析的基础上,讨论了不同系统结构和信道参数对系统性能的影响。随后,本文介绍了一种存在导频污染的大规模分布式天线系统模型,在该模型的基础上对导频分配算法进行了研究。首先介绍了可以控制聚类获得的簇中样本数的受限K均值聚类算法和用于二分图匹配的Kuhn-Munkras算法,通过利用受限K均值聚类算法将用户划分入不同的簇,并利用KM算法进行用户和导频的匹配,本文提出一种基于受限K均值聚类的导频分配算法。之后,通过对大规模DAS系统相关结论的进一步分析,论文提出了一种低复杂度的基于贪心原理的导频分配算法。此后,论文对两种导频分配算法的复杂度进行了分析,并通过仿真将两种算法的性能与随机导频分配算法的性能进行了对比,由仿真结果,算法的有效性得到了验证。最后,考虑到多用户系统中,用户的地理位置不同会导致基站端天线与用户间的时延互不相同,使用正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）抗衰落时定时同步存在的定时估计误差会导致信号的旋转,本文基于存在定时估计误差的多用户大规模MIMO-OFDM系统模型,提出了一种基于K均值聚类算法的鲁棒符号检测算法,对算法的复杂度进行了分析,算法的有效性通过仿真得到了验证。
王渊[4]（2019）在《散射信道下物理层安全技术研究》文中提出散射通信由于其抗干扰能力强、越障能力强、传播信道可靠而被广泛应用于军事通信中。军事通信中通信系统的安全性至关重要,而原有无线通信中,侧重于分析链路层及以上的安全技术,不能完全保障通信系统的安全。因此人们将目光聚集于物理层,通过改进物理层的安全技术,确保无线信号的安全稳健传输。人工噪声法是物理层安全技术的重要方法,可通过人工噪声对合法用户与窃听用户的不同影响来获得安全容量。本文基于对流层散射信道下的通信系统,研究物理层安全技术。首先分析散射信道的特性,选取具有时频框架的SC-IFDM系统作为通信体制。在此基础上,研究了物理层安全技术,主要工作包括:1)分析乘性噪声安全方案的理论性能。本文将使用乘性噪声加密后的信号与原始信号的矢量差作为等效噪声,用信号功率与等效噪声的功率比作为窃听用户的信噪比,在此基础上从理论上分析了乘性噪声安全方案的性能。2)基于不同的分集方案研究乘性噪声安全方案的改进方法。首先,研究了散射通信中的分集方案,然后研究不同分集方案下的乘性人工噪声方案。研究结果表明,在变换域分集后加入乘性噪声,窃听系统达到安全速率所对应的信噪比提升约6dB;在变换域分集时使用两个乘性噪声,比只加变换域乘性噪声的安全速率略有提高。研究不同的序列对系统安全性的影响,仿真结果表明,选取ZC序列作为乘性噪声系统安全性能优于使用混沌序列作为乘性噪声。3)研究了基于极化MIMO系统的干扰插入加密算法。选用极化MIMO系统,既能提高散射信道的传输速率,又可以改善干扰插入安全算法的抗明文攻击能力。将极化MIMO系统中的传输信号进行二次加密,在插入干扰信号的同时,将该干扰信号与有效信号进行预编码,使二者充分组合后可达到增强安全性能的目的。使用信道矩阵作为默认的密钥,在信道增益大的子信道上传输信号,增益小的信道上发送干扰信号,最大化接收信号中有效信号的能量。研究结果表明,在与单天线系统发端发射功率一致的条件下,基于极化MIMO系统的干扰插入加密算法的安全性能比单天线系统的安全性能提升8dB,有效地增强了窃听系统的安全性。
张珊[5]（2019）在《DVB-T2系统信道估计和分集接收方法研究与实现》文中提出数字视频地面广播是数字电视广播中使用最广泛、最基本的传输形式,但同时,其传输条件最恶劣,干扰也最为严重。本文主要研究第二代欧洲数字视频地面广播（Second Generation Digital Video Broadcasting-Terrestrial,DVB-T2）系统,针对其高速移动应用环境下接收性能较差的问题,指出本文的两个研究方向:动态多径衰落信道下的信道估计和分集合并算法。本文首先详细介绍了无线信道的传播特性、时频双选择衰落信道的形成、DVBT2系统的帧结构以及导频类型,针对于DVB-T2中离散导频的插入模式,介绍了基于导频的正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）系统的信道估计算法,研究了最小平方（Least Squares,LS）估计算法、线性最小均方误差（Linear Minimum Mean Square Error,LMMSE）估计算法、二维维纳插值算法、时频加权插值算法等,同时仿真分析动态多径衰落信道下上述信道估计算法的性能。由于DVB-T2引入了多输入单输出（Multiple Input Single Output,MISO）技术,针对于DVB-T2 MISO模式下离散导频的特殊性,介绍适应其系统的信道估计算法同时提出了本文的改进算法,自适应时频加权信道估计,其在不增加导频数量的基础上对于时变信道的估计有较好的性能。随后,研究DVB-T2 MISO模式下的信号检测算法,研究比较得出,迫零（Zero Forcing,ZF）检测计算简单,但是性能较差,最小均方误差（Minimum Mean Square Error,MMSE）检测算法平衡了干扰抵制和噪声放大,性能稍好于迫零算法,最大似然（Maximum Likelihood,ML）检测性能最优,但是复杂度随着天线数目的增加而变大。接着,将DVB-T2的MISO模式推广到多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）模式下,介绍了两根接收天线下不同的合并策略,对比各个策略的复杂度和性能。比较得知,最大比合并（Maximal Ratio Combining,MRC）性能最优,但是复杂度也最高。文中最后针对于DVB-T2系统,进行了信道估计和分集合并的FPGA实现与验证。通过上述的研究和探讨,平衡算法的性能和可行性,确定了最后的硬件实现方案。信道估计采用LS算法和时频线性插值,并对支路的接收信号进行最大比合并。在Quartus II的平台下,采用Verilog语言实现,并且验证了设计电路的正确性。
王志鹏[6]（2018）在《基于高次差分概率的时变信道估计方法研究》文中提出在无线通信系统中,因终端的移动性造成无线信道的时变衰落特性,因多径传播,造成了接收端的码间干扰。无线传输信道作为无线系统中不可或缺的一部分,信道估计是无线移动通信系统中的重点,其估计的精度与估计的效率直接影响到无线系统的整体性能。随着5G的到来,无线信号传输速率越来越高,信道带宽越来越大,无线信号在时域和频域的衰落越发明显。系统的复杂度变高,计算量与计算延时随之加大,能耗问题也将会越发突出。因此,研究一种计算量小,复杂程度不高的信道估计方法是解决以上问题的有效途径之一。本文首先分析了5G通信技术载频提高对其信道估计带来的挑战,并归纳总结了盲信道估计、半盲信道估计以及基于导频信号的信道估计三类经典方法的指数特性;分析了信号在无线衰落信道中的传播方式以及传播特性,通过仿真分析归纳总结了信道衰落所服从的统计特性,推导了常用的迫零均衡技术以及最小均方误差均衡技术。针对现有估计技术计算量大的缺点,在对移动无线信道特征深入研究后,分析了空间信道衰落的增益大小,其差分统计以及高次差分统计的特征,提出了一种新的信道估计方法,并对该方法中出现平行点以及深衰落区域过度跟踪的原因进行了分析,提出了两种改进策略,减少了仿真中的平行点,改善了深衰落区域过度跟踪的情况,通过仿真实验进行对比,证明了改进的方法的确能有效解决问题;分析了估计误差对信道估计带来的干扰,并针对其影响,结合信号发送速率对每个时隙的发送信号结构进行相应的规定,设计了相应数据传送帧结构,并仿真了传输帧结构在不同移动与传输速率下的最佳长度。
牛红威[7]（2016）在《基于WFRFT的混合载波系统的资源分配算法研究》文中进行了进一步梳理近些年,伴随着科技创新的迅速发展,人们对于通信业务的需求不再局限于最初的简单通话和文字传输,对于丰富的多媒体和互联网大数据等业务的需求也在不断增加。而且,随着通信系统应用场景的多样化和无线通信资源的饱和化,需要对当前的通信技术有着更高的要求,如新型载波调制体制、自适应资源分配等技术正在逐步进入到人们的研究视野中,进而用来克服复杂的信道环境,提升系统的整体性能,增大资源的频带利用率。本文的主要研究场景是在高速移动环境下的时频双选信道,包括由多径干扰引起的时间弥散和由多普勒频移引起的频率弥散,这种双弥散特性导致的ISI/ICI将严重损害传统的OFDM、SC-FDE、基于切换的混合载波调制系统的性能,而且传统载波体制最多提供时域和频域两种形式的发送信号,不能确保其最佳适应时变的信道环境。因此本文的主要研究对象是一种基于加权类分数傅立叶变换（Weighted-type Fractional Fourier Transform,WFRFT）的新型载波体制――混合载波（Hybrid Carrier,HC）调制体制,它致力于将传统的SC、OFDM信号通过加权的方式整合在一起,使得信号在基于Jakes模型所构建的时频双选信道下较传统载波体制表现出更好的性能,有更好的抗时频双弥散能力。与此同时,在多样化的应用场景下,还将深入讨论HC系统最佳变换阶次的求解问题,即在给定信道条件下寻求最适合传输的发送信号。为了应对人们日益增多的业务需求,移动通信不断地进行推广与扩展,导致无线通信资源日趋紧张,因此本文的另一研究重点是如何合理地分配和利用无线资源。当前针对OFDM系统资源分配的研究已经比较成熟,而对于HC系统来说并没有,故以类似OFDM系统的分配思想对HC系统进行资源分配,进而增大资源的频带利用率是本文的主要研究方向。在实际通信系统中,资源分配主要分为子载波、比特、功率分配三个方面。本文将重点研究实用的单用户比特和功率分配问题,且研究领域由传统的频域分配扩展到分数域分配。
孙清华[8]（2016）在《大规模MIMO BDMA系统链路自适应方法研究》文中研究指明随着移动通信设备的普及、多媒体数据流量业务需求的爆炸式增长,面向2020年以后的5G移动通信系统必须支持高达每秒数百兆甚至上千兆比特的数据传输速率,传统MIMO技术已经无法满足未来5G系统对频谱效率和功率效率的更高要求。随着无线通信技术的高速发展以及人们对更高系统容量、更优传输质量的期待,大规模多输入多输出（Massive MIMO）技术以其极具吸引力的特性受到了国内外学者的广泛关注。大规模MIMO无线传输技术,通过在基站侧配置大规模阵列天线,提供更多的空间自由度来服务更多的用户,可以有效提高系统频谱效率和链路可靠性。本论文针对基于波束域空分多址（BDMA）的大规模MIMO无线通信系统,研究其波束域传输方法,在波束域信道模型的基础上对链路自适应方法展开研究。首先,研究大规模MIMO BDMA系统下行链路不同接收算法下的链路自适应性能。利用大规模MIMO波束域信道的空间特性,以系统和速率最大化为准则进行空分多用户调度,将多用户MIMO链路分解为若干多个并行的单用户MIMO链路,每个用户利用互不重叠的波束集合同时与基站进行通信,多个用户在波束域空分多址传输同时可以降低用户间干扰。在此基础上,以系统误码字率（CWER）低于给定值同时最大化系统频谱效率为目标,研究信道质量指示（CQI）反馈对链路自适应性能的影响。针对单小区多用户场景,推导了两种不同的接收算法下每个资源粒子上的信干噪比表达式,利用等效信噪比选择合适的CQI反馈,并提出了一种简单的改进CQI选择方法更新CQI参数。仿真结果表明,在大规模MIMO BDMA系统中,采用链路自适应方法可以保证系统误码字率不超过给定值,同时获得较好的频谱性能,而且通过改进的CQI选择方法更新CQI,能够进一步提高通信系统的频谱效率。然后,研究大规模MIMO BDMA系统基于互信息的链路自适应方法。该自适应方法的设计目标是以误码字率不超过给定阈值为前提,根据互信息动态地选择合适的调制与编码方式（MCS）,充分利用无线信道的传输能力。在波束域信道模型的基础上,考虑单小区多用户大规模MIMO无线通信系统下行链路,推导了无干扰MIMO链路的互信息计算表达式,研究互信息计算的下界公式降低互信息计算的复杂度,并将互信息计算扩展到有用户间干扰MIMO链路的情况。通过在接收端计算所有时频资源上的平均互信息,与获取的互信息阈值比较并选择合适的CQI反馈回基站。从误码字率和频谱效率两个方面对提出的基于互信息的链路自适应方法进行评估,仿真结果表明,在大规模MIMO BDMA系统中,基于互信息的链路自适应方法可以在保证误码字率不超过给定阈值的前提下,获得较好的频谱效率。
赵阳[9]（2015）在《航空信道下CI/OFDM与TDCS关键技术研究》文中研究表明随着航空运输的飞速发展,航空通信在日常生活和军事应用中占据越来越重要的地位。现有的航空通信技术越来越难以满足航空通信系统对大容量、高效、高可靠性通信的需求。本文将陆地无线通信系统中较为成熟的正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术引入航空通信系统,研究能较好应用于航空通信信令传输系统的基于正交频分复用的变换域通信系统（Orthogonal Frequency Division Multiplexing-Transform Domain Communication System,OFDM-TDCS）技术和应用于数据传输系统的载波干涉正交频分复用（Carrier Interferometry-Orthogonal Frequency Division Multiplexing,CI/OFDM）技术。首先,在第一章中简要介绍了航空通信技术的应用和研究背景,并重点阐述了OFDM技术的相关背景和技术特点,以及应用于航空通信的可行性。接下来,在第二章中,讨论了航空无线通信信道的衰落特点,介绍了信道模型。然后简要介绍了OFDM-TDCS技术和CI/OFDM技术,对发送信号波形的特点进行了分析,指出了其应用于航空通信中的优势。本文第三章研究了将编码OFDM-TDCS系统应用到航空通信信令传输系统的关键技术,包括发送信号波形设计和接收信号检测技术。在航空信道下的详尽仿真结果表明:在极低信噪比下,编码OFDM-TDCS系统可以获得很好的误比特率性能。考虑到OFDM-TDCS系统的频谱效率较低,本文进一步比较研究了提高频谱效率的OFDM-TDCS系统,包括采用未编码OFDM-TDCS系统和采用正交循环码移键控（Quadrature Cyclic Code Shift Keying,QCCSK）调制和接收机对应检测方案的算法改进。仿真结果表明:采用QCCSK调制的编码OFDM-TDCS系统可以获得两倍于原系统的频谱效率,在相同的b0E N下,可以获得一定的误比特性能增益。最后,针对快时变的两径巡航信道,本文根据时域信道矩阵的稀疏特性,对编码OFDM-TDCS系统的接收机信号检测方案进行了改进,提出了一种基于时域接收信号的信号检测算法,仿真结果显示:这种算法在保证较低计算复杂度的前提下,能提供可靠的传输性能。本文第四章将非连续CI/OFDM（Non-Contiguous-CI/OFDM,NC-CI/OFDM）技术应用到航空通信数据传输系统,提出了一种适用于复杂干扰环境的CI扩展方式,并针对性地设计了接收机信号检测算法。该算法对数据符号的CI扩展方法逼近非干扰下的原始CI扩展,克服了现有的NC-CI/OFDM系统不适用于随机、离散分布的干扰环境,在各种干扰环境下都能保持较低的峰均功率比（Peak to Average Power Ratio,PAPR）。为了提高系统数据传输性能,本文进一步提出了一种基于迭代平均的导频设计方式,通过仿真验证了这种导频设计方式以损失部分PAPR性能为代价,获得了较大的误比特率性能增益。最后,通过在航空信道的各个场景模型和典型干扰环境下的仿真,验证了本文所提出的NC-CI/OFDM系统可以在航空信道下获得较好的传输性能。最后,论文第五章对全文进行总结,指出了下一步的有意义的研究方向。
陈志敏[10]（2015）在《高效调制的多载波传输研究》文中研究指明频谱资源短缺一直是无线通信业关注的焦点问题,而且无线数据通信速率随着用户对高质量信息服务的需求而逐渐提高,进一步加剧了该频谱资源危机。为了应对该问题,大量的研究工作集中于提高通信系统的频谱利用率和能量利用率。因此,作为无线通信系统的基础研究内容,高效调制技术以及其多载波实现方式提供了一种高频谱和能量利用率的有效解决方案。基于高效调制通信技术,本文主要讨论其多载波通信系统的实现和优化,包括混合多载波信号的分离以及高级解调方法,从而保证在提高系统频谱利用率的同时还具备优良的通信性能。本文首先给出并分析了高效调制信号的统一表达式,根据调制参数的不同,分别阐述了高效调制信号的不同调制表示形式。为了有效解调高效调制信号,介绍了基于冲击滤波器的解调方法。然后通过分析高效调制信号的功率谱形状特征,充分挖掘其非中心对称特性来指导发送成形滤波器的设计。基于独占加共享的非矩形频谱划分模式,搭建多载波高效调制传输系统,并根据解调方法的不同,本文重点讨论了以下几种通信系统的实现方案：1)基于数字冲击滤波器组的多载波高效调制通信系统借鉴于正弦干扰抑制思想,重新设计了单载波高效调制系统中的数字冲击滤波器,并且通过在旁路载频处设置陷波零点,使得原数字冲击滤波器同时具有冲击和陷波特性,从而有效抑制旁路信号干扰,提高多路高效调制信号的解调性能。本文进一步基于该冲击-陷波滤波器组搭建了多载波高效调制系统,实现了无保护间隔条件下的3路EBPSK调制信号的带内混合发送,并通过该滤波器组实现混合信号的有效分离和解调。2)基于窄带滤波器的多载波高效调制通信系统通过对冲击滤波器进行理想条件下的电路建模,分析给出了高效调制信号可以实现冲击解调的原因,即当输入信号的工作频率位于滤波器频率响应曲线过渡带的最大斜率位置时,输入信号的相位变化会带来输出信号幅度的剧烈变化,且该幅度变化会随着过渡带斜率的增加而越发明显,我们将其称为滤波器的“斜率鉴相”特性。然后在高效调制传输系统的接收端采用大然满足“斜率鉴相”条件的FIR窄带滤波器,利用该窄带滤波器陡峭的左右过渡带进行两路高效调制信号的冲击解调。仿真显示,该FIR窄带滤波器的左右过渡带均可以有效实现信号的幅度冲击效果,因此我们搭建了基于窄带滤波器的多载波高效调制系统,并与传统基于IIR数字冲击滤波器组的高效调制通信系统进行了性能对比,结果表明,FIR窄带滤波器可以实现两路高效调制信号的分离解调,且比IIR数字冲击滤波器的性能更加稳定可靠。3)基于随机跳时MPPSK （TH-MPPSK）的高效调制通信系统通过随机序列控制MPPSK调制信号的相位跳变位置,提出了一种新的高效调制方法,即跳时MPPSK （TH-MPPSK）调制,并据此搭建了多载波多元高效调制传输系统。而且,通过充分考虑调制信号的随机相位跳变位置的相关特性,提出了3种有效的解调方法,包括多载波联合检测（MJD）算法,逐码元检测（OBD）及其改进的逐码元检测算法（IOBD）。仿真结果表明,在低信噪比情况下,可以采用复杂度高但性能最优的多载波联合检测（MJD）算法,而在高信噪比情况下,可以采用复杂度较低的逐码元检测（OBD）及其改进的逐码元检测算法（IOBD）。而且,子载波数的增加不会带来系统性能的剧烈下降,因此,多载波TH-MPPSK调制信号可以实现非正交密集多载波传输。最后分析了高效调制通信系统在平坦瑞利衰落信道中的性能,并指出简单的信道均衡技术不能有效改善信道衰落对该系统的影响。由于多天线技术（MIMO）可以通过空间分集技术来抵抗多径衰落的影响,从而有效改善系统性能,因此我们在高效调制通信系统中引入了多天线技术来抑制多径、同信道和码间的干扰,并且进一步提高频谱利用率,提升系统容量。结合MIMO技术,信道均衡以及本文所提出的3种高效调制信号的解调算法,我们对基于多天线技术的高效调制通信系统进行了仿真分析,结果表明通过采用TH-MPPSK调制方式以及MJD解调算法可以有效抵抗信道衰落特性,在无编码以及其它抗衰落技术的条件下,依然可以实现信息的有效传输。
二、无线OFDM传输系统中的抗衰落技术（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、无线OFDM传输系统中的抗衰落技术（论文提纲范文）
（1）湍流信道下的水下无线光通信关键性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 课题背景及研究意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.2.1 水下无线光通信系统 |
| §1.2.2 水下湍流信道特性 |
| §1.2.3 水下抗衰落技术 |
| §1.3 本论文主要工作 |
| 第二章 海洋湍流理论 |
| §2.1 引言 |
| §2.2 海洋湍流功率谱 |
| §2.3 光波传输理论 |
| §2.3.1 Born近似 |
| §2.3.2 Rytov近似 |
| §2.3.3 广义惠更斯-菲涅尔原理 |
| §2.3.4 随机相位屏法 |
| §2.4 海洋湍流中光波特征参量 |
| §2.4.1 空间相干长度 |
| §2.4.2 闪烁指数 |
| §2.5 水下湍流信道模型 |
| §2.5.1 对数正态分布 |
| §2.5.2 指数-对数分布 |
| §2.5.3 韦布尔分布 |
| §2.5.4 伽马-伽马分布 |
| §2.5.5 广义伽马分布 |
| §2.6 本章小结 |
| 第三章 对数正态分布衰落下的DCO-OFDM空间分集UWOC |
| §3.1 引言 |
| §3.2 OFDM基本原理 |
| §3.3 系统方案 |
| §3.3.1 DCO-OFDM原理 |
| §3.3.2 信道模型 |
| §3.4 性能分析 |
| §3.4.1 信噪比推导 |
| §3.4.2 平均误比特率推导 |
| §3.4.3 中断概率推导 |
| §3.5 结果与讨论 |
| §3.5.1 模型验证 |
| §3.5.2 误比特率 |
| §3.5.3 分集增益 |
| §3.5.4 中断概率 |
| §3.6 本章小结 |
| 第四章 广义伽马分布衰落下的CAP空间分集UWOC |
| §4.1 引言 |
| §4.2 CAP系统方案 |
| §4.3 平均误比特率推导 |
| §4.4 QC-LDPC的应用 |
| §4.5 结果与讨论 |
| §4.5.1 模型验证 |
| §4.5.2 无LDPC编码的误比特率 |
| §4.5.3 采用LDPC编码的误比特率 |
| §4.6 本章小结 |
| 第五章 广义伽马分布衰落下的ACO-OFDM空间分集UWOC |
| §5.1 引言 |
| §5.2 系统方案和原理 |
| §5.3 性能分析 |
| §5.3.1 信噪比推导 |
| §5.3.2 平均误比特率推导 |
| §5.3.3 中断概率推导 |
| §5.3.4 遍历容量推导 |
| §5.4 结果与讨论 |
| §5.4.1 模型验证 |
| §5.4.2 误比特率 |
| §5.4.3 分集增益 |
| §5.4.4 中断概率 |
| §5.4.5 遍历容量 |
| §5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| §6.1 本文工作总结 |
| §6.2 不足与未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读博士期间的主要研究成果 |
（2）面向空地自组织协同的融合通信关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 空地协同通信的发展趋势 |
| 1.2.1 空地点对点通信 |
| 1.2.2 空地星型网络通信 |
| 1.2.3 空地自组织协同 |
| 1.3 融合通信及其关键技术 |
| 1.3.1 融合通信概述 |
| 1.3.2 融合通信中的关键技术 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 章节安排 |
| 第二章 面向空地协同的融合通信系统分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 空地无线信道模型 |
| 2.2.1 无线信道衰落 |
| 2.2.2 空地无线信道模型 |
| 2.3 空地协同通信需求分析及方案选择 |
| 2.3.1 控制业务通信方案选择 |
| 2.3.2 数据业务通信方案选择 |
| 2.4 融合通信系统设计指标与框架 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 面向多业务的空地自组织融合通信系统设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 融合通信系统物理层设计 |
| 3.2.1 面向多业务的DSSS通信设计 |
| 3.2.2 面向多业务的OFDM通信设计 |
| 3.2.3 仿真与性能分析 |
| 3.2.4 物理层帧结构 |
| 3.3 融合通信系统MAC层设计 |
| 3.3.1 融合通信系统MAC层框架 |
| 3.3.2 融合通信系统MAC层工作机制 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 面向多业务速率匹配的自适应资源调度算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 MR-ARS算法设计思想 |
| 4.3 MR-ARS算法帧结构 |
| 4.4 MR-ARS算法流程 |
| 4.5 MR-ARS算法复杂度分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 融合通信仿真与结果分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 NS-3 仿真平台介绍 |
| 5.3 仿真场景及参数 |
| 5.4 仿真结果及分析 |
| 5.4.1 平均端到端时延 |
| 5.4.2 网络吞吐量 |
| 5.4.3 数据包投递率 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目 |
（3）非理想信道下大规模天线系统的性能分析及传输技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文工作和成果 |
| 1.4 文章结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关背景知识介绍 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多普勒扩展 |
| 2.3 MIMO技术概述 |
| 2.3.1 多天线系统 |
| 2.3.2 单用户MIMO |
| 2.3.3 多用户MIMO |
| 2.3.4 大规模MIMO |
| 2.4 机器学习概述 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 高速场景下大规模MIMO系统的频谱效率 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 非理想CSI下使用重复编码的等效大规模MIMO系统模型 |
| 3.2.1 帧结构 |
| 3.2.2 信道模型 |
| 3.2.3 传输导频时的系统模型 |
| 3.2.4 MMSE信道估计 |
| 3.2.5 非理想CSI下的等效系统模型 |
| 3.3 MRC,MMSE,类MRC接收机的容量分析 |
| 3.3.1 MRC接收机的渐近可达和速率 |
| 3.3.2 MMSE接收机的渐近可达和速率 |
| 3.3.3 类MRC接收机的渐近可达和速率 |
| 3.3.4 高速场景下重复编码的性能 |
| 3.3.5 归一化可达和速率的渐近分析结果 |
| 3.3.6 系统参数对归一化可达和速率的影响 |
| 3.4 类MRC接收机的多普勒分集阶数和编码增益损失 |
| 3.4.1 类MRC检测的平均误码率 |
| 3.4.2 类MRC检测的多普勒分集阶数 |
| 3.4.3 类MRC检测的编码增益损失 |
| 3.4.4 数值结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 大规模DAS系统中导频分配方案 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 大规模DAS系统的容量 |
| 4.2.1 上行多用户大规模DAS系统模型 |
| 4.2.2 大规模DAS系统容量 |
| 4.3 基于受限K均值聚类的导频分配 |
| 4.3.1 受限K均值聚类 |
| 4.3.2 Kuhn-Munkras算法 |
| 4.3.3 基于受限K均值聚类的导频分配算法 |
| 4.4 基于贪心原理的导频分配算法 |
| 4.5 算法性能 |
| 4.5.1 算法复杂度分析 |
| 4.5.2 数值结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于机器学习的抑制相位旋转的符号检测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 存在符号定时误差的多用户大规模MIMO-OFDM系统模型 |
| 5.3 基于K均值聚类的符号检测算法 |
| 5.3.1 算法步骤 |
| 5.3.2 改进的算法步骤 |
| 5.4 算法性能 |
| 5.4.1 算法复杂度分析 |
| 5.4.2 数值结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 程序清单 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录3 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（4）散射信道下物理层安全技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现 |
| 1.2.1 散射通信 |
| 1.2.2 物理层安全通信 |
| 1.3 论文的工作与安排 |
| 第二章 散射信道下通信系统及物理层安全关键技术 |
| 2.1 对流层散射信道特性分析 |
| 2.1.1 对流层散射信道 |
| 2.1.2 散射信道的特性 |
| 2.1.3 散射信道仿真模型 |
| 2.2 单载波通信系统 |
| 2.2.1 SC-FDM技术 |
| 2.2.2 极化MIMO系统 |
| 2.2.3 物理层帧结构 |
| 2.3 物理层安全理论 |
| 2.3.1 窃听信道模型 |
| 2.3.2 物理层安全的性能评价指标 |
| 2.3.3 物理层安全技术 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 基于乘性噪声的物理层安全算法 |
| 3.1 散射通信系统的分集方案 |
| 3.1.1 分集接收原理 |
| 3.1.2 散射通信系统的分集方案 |
| 3.1.3 仿真性能分析 |
| 3.2 基于乘性噪声的物理层安全算法 |
| 3.2.1 基于乘性噪声的物理层安全算法原理 |
| 3.2.2 仿真性能分析 |
| 3.3 基于变换域分集的乘性噪声安全方案 |
| 3.3.1 基于变换域分集的乘性噪声物理层安全方案 |
| 3.3.2 基于变换域分集的乘性噪声物理层安全算法性能分析 |
| 3.3.3 仿真性能与分析 |
| 3.4 基于频域分集的乘性噪声安全方案 |
| 3.4.1 基于频域分集的乘性噪声安全方案 |
| 3.4.2 基于频域分集的乘性噪声物理层安全技术研究 |
| 3.4.3 仿真性能分析 |
| 3.5 双噪声安全方案 |
| 3.5.1 系统性能分析 |
| 3.5.2 仿真分析 |
| 3.6 不同的加权序列 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 物理层干扰插入加密算法 |
| 4.1 变换域干扰插入加密算法 |
| 4.1.1 插入符号位置生成算法 |
| 4.1.2 算法安全性分析 |
| 4.1.3 算法性能仿真 |
| 4.2 频域干扰插入加密算法 |
| 4.2.1 插入符号生成算法 |
| 4.2.2 算法安全性分析 |
| 4.2.3 算法性能分析 |
| 4.3 极化MIMO系统中噪声插入加密算法 |
| 4.3.1 极化MIMO加密算法流程 |
| 4.3.2 算法安全性分析 |
| 4.3.3 仿真性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文主要工作与贡献 |
| 5.2 论文后续工作与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）DVB-T2系统信道估计和分集接收方法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 地面数字电视系统技术演进与发展 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 OFDM信道估计研究现状 |
| 1.2.2 分集合并研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容与篇章结构 |
| 第二章 广播无线信道传播特性与DVB-T2系统基础 |
| 2.1 无线信道的传播特性 |
| 2.1.1 时延扩展与信道相干带宽 |
| 2.1.2 多普勒扩展和信道相干时间 |
| 2.2 欧洲DVB-T2系统模型与帧结构 |
| 2.2.1 系统性能及模块介绍 |
| 2.2.2 DVB-T2信号帧结构及导频 |
| 2.3 本文提出的信道估计和分集合并方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 DVB-T2系统接收机信道估计方案 |
| 3.1 系统研究模型 |
| 3.2 SISO信道估计 |
| 3.2.1 导频点信道估计算法 |
| 3.2.2 非导频点的信道插值 |
| 3.2.3 算法仿真结果及分析 |
| 3.3 MISO信道估计 |
| 3.3.1 时频线性插值算法 |
| 3.3.2 维纳滤波算法 |
| 3.3.3 本文提出的自适应时频加权信道估计算法 |
| 3.3.4 算法仿真结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 DVB-T2系统信号检测与分集合并 |
| 4.1 信号检测算法 |
| 4.1.1 迫零检测 |
| 4.1.2 最小均方误差信号检测 |
| 4.1.3 最大似然检测 |
| 4.2 分集合并算法研究 |
| 4.2.1 分集技术 |
| 4.2.2 合并算法研究 |
| 4.3 算法性能仿真与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 信道估计与分集合并FPGA实现 |
| 5.1 信道估计和分集合并整体电路方案 |
| 5.2 信道估计和分集合并模块设计 |
| 5.2.1 信道估计模块 |
| 5.2.2 数据存储模块 |
| 5.2.3 除法单元 |
| 5.2.4 分集合并模块 |
| 5.3 FPGA电路仿真验证 |
| 5.3.1 FPGA电路仿真测试方案 |
| 5.3.2 FPGA电路仿真测试结果 |
| 5.3.3 电路资源消耗 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）基于高次差分概率的时变信道估计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 盲信道估计研究现状 |
| 1.2.2 半信道估计研究现状 |
| 1.2.3 基于导频信号的信道估计方法研究现状 |
| 1.3 研究内容及结构安排 |
| 第二章 无线衰落信道与均衡技术 |
| 2.1 无线衰落信道发展历程 |
| 2.2 信号在无线衰落信道中的传播 |
| 2.3 无线衰落信道的传播模型 |
| 2.3.1 大尺度传播模型 |
| 2.3.2 小尺度衰落模型 |
| 2.3.3 瑞利分布和莱斯分布 |
| 2.4 对抗衰落的常用技术 |
| 2.4.1 迫零均衡 |
| 2.4.1.1 存在信道加性噪声时误码率的理论值 |
| 2.4.1.2 算法表达式 |
| 2.4.2 最小均方误差均衡 |
| 2.4.3 空间分集 |
| 2.4.3.1 基本原理 |
| 2.4.3.2 接收合并技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于先验概率的信道估计方法提案 |
| 3.1 无线信道模型 |
| 3.1.1 信道模型的数学表示 |
| 3.1.2 接收信号的数学表示 |
| 3.2 信道的特征 |
| 3.3 基于先验差分概率的信道估计方法 |
| 3.3.1 模型与参数设定 |
| 3.3.2 方法叙述 |
| 3.4 发送数据结构 |
| 3.4.1 mk的最佳长度 |
| 3.5 仿真实验 |
| 3.5.1 仿真性能评估 |
| 3.5.2 仿真参数实验条件 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于高次差分概率的方法改进 |
| 4.1 数据发送帧结构的改进 |
| 4.1.1 mk的最佳长度 |
| 4.2 方法改进I |
| 4.3 改进方法I仿真验证 |
| 4.3.1 仿真参数实验条件 |
| 4.4 方法改进II |
| 4.5 方法改进II仿真验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 未来工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）基于WFRFT的混合载波系统的资源分配算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景 |
| 1.2 课题研究的目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 不同载波体制的研究现状 |
| 1.3.2 资源分配的研究现状 |
| 1.4 本文的主要研究工作和内容安排 |
| 第2章 基于加权类分数傅立叶变换的混合载波系统 |
| 2.1 傅立叶变换 |
| 2.2 加权类分数傅立叶变换理论基础 |
| 2.2.1 经典、广义WFRFT的定义 |
| 2.2.2 WFRFT的基本性质 |
| 2.3 混合载波调制系统 |
| 2.3.1 传统的载波调制技术 |
| 2.3.2 混合载波调制技术的提出 |
| 2.3.3 加权类分数傅立叶变换域 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 混合载波系统在时频双选信道下的性能研究 |
| 3.1 时频双选信道特性及建模 |
| 3.1.1 基于Jakes模型构建时频双选信道 |
| 3.1.2 双选信道的时频能量分布 |
| 3.2 单载波、多载波、混合载波系统在不同信道下的性能比较 |
| 3.2.1 时间弥散信道下系统性能分析 |
| 3.2.2 频率弥散信道下系统性能分析 |
| 3.2.3 时频双弥散信道下系统性能分析 |
| 3.3 求解混合载波系统的最佳变换阶次 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 混合载波系统的自适应资源分配算法研究 |
| 4.1 系统的自适应资源分配算法 |
| 4.1.1 算法基础 |
| 4.1.2 几种资源分配算法的性能比较 |
| 4.1.3 一种改进的资源分配算法 |
| 4.2 系统的自适应子载波、比特、功率分配 |
| 4.2.1 多用户系统的子载波分配 |
| 4.2.2 单载波、多载波、混合载波系统的比特、功率分配 |
| 4.3 分数域资源分配 |
| 4.3.1 频选信道下的频域资源分配 |
| 4.3.2 双选信道下的分数域资源分配 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）大规模MIMO BDMA系统链路自适应方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 本论文专用术语的注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 MIMO技术 |
| 1.3 大规模MIMO技术 |
| 1.4 链路自适应技术 |
| 1.5 论文的内容安排 |
| 1.6 数学符号约定 |
| 第二章 大规模MIMO波束域空分多址传输方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 大规模MIMO波束域信道 |
| 2.3 BDMA传输方法 |
| 2.3.1 系统模型 |
| 2.3.2 用户调度 |
| 2.3.3 波束域下行链路传输 |
| 2.4 下行链路数据传输过程 |
| 2.4.1 时隙物理资源 |
| 2.4.2 下行链路传输 |
| 2.5 链路自适应技术 |
| 2.5.1 自适应调制编码 |
| 2.5.2 CQI反馈 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 大规模MIMO BDMA下行链路自适应方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.3 自适应调制编码 |
| 3.3.1 等效信噪比映射 |
| 3.3.2 CQI计算 |
| 3.3.3 改进的CQI选择方法 |
| 3.4 MMSE接收算法下的自适应调制编码 |
| 3.4.1 基于MMSE接收算法下的SINR计算 |
| 3.5 MMSE SQRD接收算法下的自适应调制编码 |
| 3.5.1 基于QR分解MMSE检测算法的SINR计算 |
| 3.6 仿真结果 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 大规模MIMO BDMA基于互信息的链路自适应方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.3 互信息计算 |
| 4.3.1 无干扰MIMO链路互信息计算 |
| 4.3.2 有干扰MIMO链路互信息计算 |
| 4.4 基于互信息的CQI反馈 |
| 4.4.1 互信息阈值获取 |
| 4.4.2 CQI反馈 |
| 4.5 仿真结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 全文总结 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（9）航空信道下CI/OFDM与TDCS关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 航空通信背景 |
| 1.1.2 OFDM技术研究背景 |
| 1.2 研究内容与贡献 |
| 1.3 本论文的结构安排 |
| 第二章 航空信道与OFDM技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 航空信道 |
| 2.2.1 航空信道简介 |
| 2.2.2 航空信道建模 |
| 2.3 OFDM传输技术 |
| 2.3.1 OFDM-TDCS传输技术 |
| 2.3.2 CI/OFDM传输技术 |
| 2.3.3 总结 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 OFDM-TDCS信令传输技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 OFDM-TDCS系统整体设计 |
| 3.2.1 发送机设计 |
| 3.2.2 接收机设计 |
| 3.3 提高频谱效率的方法 |
| 3.3.1 未编码OFDM-TDCS系统 |
| 3.3.2 采用QCCSK调制的OFDM-TDCS系统 |
| 3.4 针对时变信道的算法改进 |
| 3.4.1 信道矩阵特性 |
| 3.4.2 基于时域接收信号的信号检测 |
| 3.5 仿真性能分析 |
| 3.5.1 收发机干扰环境一致仿真 |
| 3.5.2 收发机干扰环境不一致仿真 |
| 3.5.3 提高频谱效率方法的仿真 |
| 3.5.4 快时变信道算法改进的仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于CI/OFDM的数据传输技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 NC-CI/OFDM系统整体设计 |
| 4.2.1 发送机设计 |
| 4.2.2 接收机设计 |
| 4.3 仿真性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 附表 |
（10）高效调制的多载波传输研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略语及英中对照表 |
| 符号及变量定义 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 本文主要工作和组织结构 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 组织结构 |
| 第二章 基于高效调制的通信系统分析 |
| 2.1 高效调制信号 |
| 2.2 高效调制系统的接收机结构 |
| 2.2.1 数字冲击滤波器 |
| 2.2.2 系统接收机结构 |
| 2.3 高效调制信号的特性分析 |
| 2.3.1 功率谱分析 |
| 2.4 发送滤波器的设计 |
| 2.4.1 滤波器中心频率选择 |
| 2.4.2 发送滤波器窗函数的设计 |
| 2.4.3 发送滤波器中心偏调后的解调性能 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于冲击-陷波滤波器组的多载波高效调制信号解调 |
| 3.1 新频谱划分模式下的多载波实现 |
| 3.1.1 子载波间参数约束关系及系统框图 |
| 3.2 数字冲击滤波器的扩展 |
| 3.2.1 滤波器冲击部分的参数计算 |
| 3.2.2 陷波部分参数的计算 |
| 3.3 设计实例及实验仿真 |
| 3.3.1 冲击-陷波滤波器设计 |
| 3.3.2 系统性能仿真 |
| 3.4 本章总结 |
| 第四章 基于窄带滤波器的多载波高效调制信号解调 |
| 4.1 冲击滤波器的电路建模 |
| 4.2 FIR窄带滤波器的“斜率鉴相”特性 |
| 4.3 基于窄带滤波器的双载波高效调制通信系统 |
| 4.3.1 系统参数设置 |
| 4.3.2 系统性能仿真 |
| 4.4 FIR窄带滤波器与IIR冲击滤波器性能对比 |
| 4.4.1 系统误码性能对比 |
| 4.4.2 FIR窄带滤波器的优越性 |
| 4.5 本章总结 |
| 第五章 跳时MPPSK信号的多载波传输系统研究 |
| 5.1 MPPSK调制 |
| 5.2 线谱来源及消除 |
| 5.3 跳时MPPSK调制 |
| 5.4 多载波TH-MPPSK调制信号的解调 |
| 5.4.1 数字信号的最佳接收 |
| 5.4.2 多载波TH-MPPSK信号的解调算法 |
| 5.4.3 逐码元解调算法(OBD) |
| 5.4.4 改进的逐码元解调算法(IOBD) |
| 5.4.5 多载波联合解调算法(MJD) |
| 5.5 算法仿真分析 |
| 5.5.1 3种解调算法的性能仿真 |
| 5.5.2 TH-MPPSK调制参数对MJD性能的影响 |
| 5.6 本章总结 |
| 第六章 多载波多元高效调制在MIMO系统中的应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 Rayleigh衰落下的多载波多元高效调制通信系统 |
| 6.2.1 系统模型 |
| 6.2.2 信道均衡 |
| 6.2.3 3种算法的误码率性能仿真及分析 |
| 6.3 基于多载波多元高效调制的MIMO通信系统 |
| 6.3.1 单发射天线多接收天线信号模型 |
| 6.3.2 多发射天线单接收天线信号模型 |
| 6.3.3 多发射天线多接收天线信号模型 |
| 6.4 系统性能仿真及分析 |
| 6.5 本章总结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 主要创新 |
| 7.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介(包括论文和成果清单） |
四、无线OFDM传输系统中的抗衰落技术（论文参考文献）
- [1]湍流信道下的水下无线光通信关键性能研究[D]. 蒋红艳. 桂林电子科技大学, 2021
- [2]面向空地自组织协同的融合通信关键技术研究[D]. 邰岩松. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]非理想信道下大规模天线系统的性能分析及传输技术研究[D]. 凌捷. 南京邮电大学, 2020(02)
- [4]散射信道下物理层安全技术研究[D]. 王渊. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [5]DVB-T2系统信道估计和分集接收方法研究与实现[D]. 张珊. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [6]基于高次差分概率的时变信道估计方法研究[D]. 王志鹏. 大连工业大学, 2018(02)
- [7]基于WFRFT的混合载波系统的资源分配算法研究[D]. 牛红威. 哈尔滨工业大学, 2016(02)
- [8]大规模MIMO BDMA系统链路自适应方法研究[D]. 孙清华. 东南大学, 2016(02)
- [9]航空信道下CI/OFDM与TDCS关键技术研究[D]. 赵阳. 电子科技大学, 2015(03)
- [10]高效调制的多载波传输研究[D]. 陈志敏. 东南大学, 2015(08)