一、OFDM技术及其在蜂窝通信系统中的应用（论文文献综述）
付向聪[1]（2020）在《室内高速MIMO-OFDM系统接收机信号检测技术研究》文中认为近年来,随着人们生活和社会发展需要,传统无线通信技术已经难以满足人们的应用需求。以超高清视频、虚拟现实（Virtual Reality,VR）等为代表的新一代应用需求不断涌现,因此,更高吞吐率、更高可靠、更低时延的无线短距传输技术成为了新的研究热点。目前广泛采用的多天线正交频分复用（Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing,MIMO-OFDM）技术在解决超大容量数据传输时,对MIMO接收机信号检测技术提出了更高的要求。面向这些难点与挑战,本文从基础算法改进及其超大规模集成电路（Very Large Scale Integration,VLSI）架构设计两个层面为出发点,对室内高速MIMO-OFDM系统接收机信号检测技术进行了深入研究,全文的主要研究内容概述如下。首先,本文介绍了研究背景与意义和国内外研究现状,总结了MIMO接收机多天线信号检测技术所面临的难点问题;基于此,给出了MIMO-OFDM接收机信号检测系统研究所依据的典型室内信道特征及其系统架构;特别是,对面向高吞吐率、高可靠性、低时延的信号检测技术所面临的关键难点问题进行了分析。随后,针对室内复杂条件下大容量、低时延的短距传输问题,本文对近似ML的实数域K-Best检测算法中的信道预处理和树形搜索算法进行了研究,具体包括:首先鉴于实数域信道预处理计算复杂度过大,提出了以列向量l1范数为参考对信道矩阵成对的列向量进行顺序调整,使信噪比高的层先进行检测,从而达到更好的检测性能;进一步,将传统QR分解时的平方求根号运算和单位化除法运算转换为坐标旋转数字计算（Coordinate Rotation Digital Computer,CORDIC）,以降低运算的复杂度;最后,针对实数域K-Best搜索算法层数增加一倍的问题,依据改进信道矩阵预处理后R矩阵的特点提出了对相邻两层子节点进行同时展开,从而达到在实数域检测系统上降低检测时延的目的。最后,面向所提信道预处理算法和K-Best搜索算法的硬件实现,提出了其各个关键环节的优化和VLSI复用架构方案。相较于传统的信道矩阵预处理VLSI实现方案,本方案采用l1范数进行成对列向量排序可以节省18.6%的乘法器资源;同时,使用CORDIC单元对成对的列向量进行求模和单位化运算,从而避免了传统方法中的开根号和除法运算;进一步,在K-Best搜索环节使用查找表（Look-Up Table,LUT）进行并行子节点展开,从而比传统的节点列举法实现减少了K-1个时钟周期消耗;此外,通过对奇偶并行排序单元优化,较传统Z字型排序规则可降低50%的比较器级数,而较传统的奇偶并行排序单元可节省22.8%的比较器。综上所述,本文所提VLSI方案相较于传统实现,在MIMO信号检测的时延和复杂度上更具有优势,理论分析与仿真实验表明,室内高速MIMO-OFDM系统在接近最大似然（Maximum Likelihood,ML）检测性能、降低检测时延的同时可达将近2Gbps的吞吐率。
毛兴[2]（2020）在《卫星OFDM系统的同步与接入技术研究》文中指出OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）技术频谱利用率高,可有效对抗频率选择性衰落,适合非对称数据传输。OFDM技术应用于卫星移动通信系统,可提高频谱效率,增加系统容量。由于低轨卫星高速的移动特性,为了保持OFDM的正交性,卫星通信系统中需要采取相关措施抵抗频率与定时偏差影响,OFDM同步技术目前主要关注频偏估计与定时偏差估计的研究,而基于位置信息补偿、基于帧结构子载波间隔调整目前也是研究热点。另一方面为了满足日益增长的物联网接入需求、降低大量地面终端的接入时延,卫星通信系统中稀缺的时频资源需要充分利用。因此,本文针对高多普勒频偏下的同步技术和接入技术进行了研究。本文首先分析了目前较为经典的OFDM同步技术,在此基础上提出一种抗频偏的加权序列同步方法,通过PN（Pseudo-Noise）序列与同步序列的加权,采用差分互相关与一系列频偏估计算法,能够得到更好的同步性能。参考基于位置信息估计上行定时提前量和多普勒频偏的算法,考虑残余频偏、卫星波束位置和终端运动速度影响,分析出Ka波段下卫星通信子载波间隔的最优化配置。在低轨卫星随机接入过程,研究了能实现快速接入的前导序列与控制信息联合发送算法,通过分析传统的联合发送、叠加训练序列传输方法,提出一种基于加权序列的隐含数据发送方法,该方法利用恒包络零自相关CAZAC（Const Amplitude Zero Auto-Corelation）序列的循环移位值表示信息数据,能够保证隐含数据与同步序列间的正交性,相比传统方法能够同时满足同步与数据传输需要。
唐博[3]（2020）在《正交频分复用系统的峰均功率比抑制算法研究》文中指出正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）是地面宽带无线通信系统的关键技术,也是卫星移动通信、下一代卫星导航系统以及遥感卫星系统等的研究热点。但是,OFDM具有高峰均功率比（Peak-to-Average Power Ratio,PAPR）的特性,会使得通信系统中的非线性组件特别是射频功率放大器产生非线性失真或功率效率降低。为了改善系统的线性与效率,需要对OFDM信号的峰均功率比进行抑制。关于峰均功率比抑制目前已经有不少研究,但是大多存在峰均比抑制水平与系统性能不能兼顾,或计算复杂度过高等问题。本文针对OFDM信号的幅度分布特点,在传统峰均功率比抑制算法的基础上,综合考虑峰均比抑制水平、误码率性能、带外失真以及计算复杂度等方面,提出基于剪切噪声压缩、低复杂度迭代限幅、剪切和压扩联合等几种算法,并进行了性能分析及仿真评估。本文的主要贡献包括如下四个方面。对OFDM信号包络动态的度量方法进行了测试评估。针对多载波信号常用的包络动态度量方法,即峰均功率比、立方度量以及新提出的失真分量度量,在射频功放功率回退的预测方面进行了对比分析测试,验证了这几种度量方法对信号幅度包络动态描述的一致性,并选取峰均功率比度量方式用于包络动态抑制的信号处理中。提出了一种基于剪切噪声压缩的峰均比抑制算法,及该算法的一种改进算法。在传统剪切限幅算法中,剪切后的信号通常需要进行滤波等处理,以满足发射频谱模板的要求。但这通常会使信号峰值回升,降低峰均比抑制性能。针对该问题,本文提出了一种基于剪切噪声压缩的峰均比抑制算法,以及其改进算法。该算法通过对剪切噪声的幅度压缩来改善峰值回升问题。改进算法通过引入预设的常数归一化因子,以降低信号处理的计算复杂度。仿真结果表明,相对于传统剪切限幅算法,本文提出的剪切噪声压缩算法及其改进算法的峰均功率比抑制水平和误码率性能都更优。提出了一种低复杂度迭代限幅算法。传统的迭代剪切与滤波技术通过迭代运算,来改善剪切技术中的峰值回升问题。但是,迭代操作通常会导致信号处理时延大,计算复杂度高。针对这一问题,本文提出一种低复杂度迭代限幅算法。该算法用剪切噪声压缩处理取代了传统迭代方法中的频域滤波单元,降低了计算复杂度。仿真结果表明,相对于传统迭代剪切与滤波技术及其主要改进算法,本文提出的低复杂度迭代限幅算法能实现更好的峰均比抑制水平和误码率性能。提出了两种基于剪切限幅技术与信号压扩技术的联合算法。这两种算法都仅在发射机中进行信号处理,而不需要接收机进行额外的信号恢复操作,有利于降低系统设计复杂性。其中,基于剪切的联合算法首先通过剪切单元对信号幅度进行限幅处理,然后采用改进的压扩技术对剪切限幅后的信号进行处理;基于压扩的联合算法通过对压扩函数曲线和剪切曲线的特点分析,对压扩函数进行改进设计,使其在压扩过程中具备压缩大信号幅度同时保持小信号不变的特点。仿真结果表明,无论相对传统的压扩技术还是剪切技术,本文提出的两种联合算法均具有峰均比抑制和误码率性能优势。
赵水静[4]（2019）在《大规模MIMO-OFDM系统的双稀疏信道建模与估计方法研究》文中提出随着移动业务数据的爆炸性增长,通信系统需满足更大的容量和更高的传输速率。由于大规模MIMO（Multiple input multiple output）系统能从多天线阵列的波束赋形和空间复用得到更大的增益和系统容量,故使得大规模MIMO技术成为下一代无线通信的一个重要研究方向。以毫米波大规模MIMO系统为例,由于传输频率高,极易受到阴影的影响,散射体的数量有限,故其不遵循传统的富散射模型。根据大规模MIMO系统在时域和角域均稀疏的传输特性,建立统计信道模型和设计信道的估计方法就显得尤为重要。本文基于大规模MIMO系统建立了时域角域双稀疏多径信道模型,并用基于压缩感知和迭代重测的超分辨率方法进行信道估计。主要的研究工作概括如下:（1）基于无线通信的物理信道,分析了大规模MIMO系统的角域特性,得出窄带MIMO信道的角域表示。然后研究了不同角度信号的空间特征图的相关性,角域窗口对天线间隔的依赖性,窄带MIMO信道的角域增益及抗干扰性,仿真结果表明随着系统中天线的增多,角度域的分辨力及抗干扰能力都得到增强。最后建立了大规模MIMO宽带系统中时域角域双稀疏的多径信道模型,以此作为后续研究信道估计方法的基础。（2）设计了基于压缩感知的双稀疏多径信道的估计方法。在大规模MIMO宽带系统中,信道为时域且角域稀疏,本文利用OMP算法分别对时域和角域进行去噪。实验结果表明,考虑信道传输时时域和角域的双稀疏性,通过两次去噪,比传统的仅考虑时域稀疏的信道估计方法性能更优,抑制噪声的能力更强。另外还仿真分析了不同稀疏度和不同天线数对信道恢复性能的影响。（3）设计了基于迭代重测的超分辨率双稀疏信道估计方案。在MIMO-OFDM系统中,每个子载波信道可视为窄带信道。本文采用最优化方法,将路径角度的估计值从初始在角域网格上,逐渐修正到其实际角域位置,实现超分辨率信道估计。且信道增益太小的位置通常仅为噪声,通过迭代地修剪,估计的稀疏度水平将逼近实际路径数量。仿真结果表明,该算法在一定的条件下会进一步增加信道估计的精度。
赵立群[5]（2019）在《长期演进增强系统中资源管理相关算法设计》文中研究表明LTE-Advanced（LTE-A）系统,通过持续演进为用户提供更快速、更便捷的移动网络服务。在未来的移动网络中,除了数量庞大的用户设备将要接入蜂窝网络以外,不断增长的服务也需要在传输时区别对待以达到其要求的服务质量。然而,在系统资源有限的情况下,当前网络的传输能力仍然远远落后于市场需求。因此LTE-A系统采用了一些创新性的解决方案提升网络的性能,例如异构蜂窝网络技术、无线回程技术、D2D（device to device）技术等。然而,这些新技术的引入使网络结构发生了变化并带来了新的问题,例如资源块分配不合理造成的用户服务质量下降、单个小区内信道复用造成的干扰问题、D2D技术的引入引发的频谱划分问题、异构网络中由于基站发射功率不同造成的负载均衡问题等。现有的资源分配算法已经不适用于LTE-A系统。如果不能很好地解决这些问题,网络的传输性能将会受到影响。因此,智能的资源管理技术作为一种有效提升网络传输性能的方法被广大学者深入研究。本文主要研究LTE-A系统中的资源管理技术,目的是通过合理的资源分配优化网络传输性能。研究的主要内容有:干扰控制、调度算法、负载均衡、吞吐量优化、服务质量控制、频谱划分算法、接入控制算法。根据研究对象从局部到整体顺序,主要工作归纳如下。第一,研究了空中接口MAC层的调度问题,目的是将系统中的资源块合理地分配给系统中的每项服务并保证其QoS（quality-of-service）。当前的资源分配算法主要依据服务的头数据包等待时间、队列的长度信息以及信道质量信息确定每项服务在资源块上的分配优先级。然而这些算法并不能保证服务的服务质量。因此,本文设计了一种全新的调度算法,该算法将系统中的服务分为实时服务和非实时服务两类并优先为实时服务分配资源块。为了保证服务质量并进行流量控制,算法使用令牌桶控制每一次调度中数据的发送量,即某个资源块是否分配给一个服务完全由该项服务的QoS需求决定。实验表明,与其它算法相比,本文提出的算法提高了实时服务的传输速率并降低了时延和丢包率,但是非实时服务的吞吐量有所下降。第二,研究了D2D蜂窝网络中由于信道复用造成的干扰问题。为了解决单个小区中蜂窝设备与D2D设备之间的干扰问题,设计了一种基于图染色问题的信道分配算法,该算法具有复杂度较低、易于实现的优点。首先,算法利用干扰图描述网络中任意两条链路复用信道时产生的干扰。接下来,该算法根据当前信道分配情况为链路选择最优的信道进行分配。此外,为了验证提出算法的有效性,将D2D蜂窝网络中的信道分配问题转化为图的健壮性着色问题并求出近似最优解作为提出算法的对比基准。实验结果表明本文提出的算法不仅提高了网络的吞吐量并且提高了网络中设备之间的公平性。第三,使用泊松点分布模型对网络传输性能进行分析并提出了两个资源分配算法。第一个算法解决了D2D蜂窝网络中的频谱划分问题。将吞吐量最大化问题转化为以信道的信号与干扰加噪声比为限制条件的频谱划分问题并求解。实验表明,提出的算法能够最大化网络的吞吐量。第二个算法主要研究中继蜂窝网络中的时隙划分问题。结合用户的QoS需求以及回程链路的传输能力,设计了一种中继与宏基站时分工作的帧结构。目的是通过为回程链路、直连链路以及接入链路分配适当的时隙资源达到控制服务QoS需求并提升网络吞吐量。实验表明提出的算法提升了网络的吞吐量并减小了用户的中断概率。第四,提出了一种接入控制算法以解决多小区环境下基站资源消耗不平衡带来的负载均衡问题。传统的接入控制算法仅仅依据信道质量造成了小区间负载分布不均衡状况。因此,我们结合基站的资源消耗情况与用户的信道质量设计了一种接入控制算法。提出的接入控制算法考虑了回程链路的资源消耗情况以及中继与基站时分工作的特性,实现了小区之间的负载均衡。实验表明,提出的算法在保证吞吐量较高的同时也实现了小区之间的负载均衡。
梁彦军[6]（2019）在《面向D2D用户的NOMA系统功率分配及干扰管理研究》文中研究指明目前正处于一个互联网与物联网同步高速发展的一个时代。在这样的背景下,下一代通信网络除了要满足超高速的传输需求外,还需要应对来自于联网设备的大规模普及以及在不同的应用场景下,用户不断增加的网络需求对现有的通信网络提出的更多挑战。为了应对现有以及将来网络通信中有可能出现的一系列问题,在本文中针对以下几个方面进行探索解决方案。首先是如何对现有的基站进行减负,即通过其他通信途径来减少通信基站所承担的无线通信负担,目前研究并且在应用上较为广泛的包括femtocell和D2D通信等。然后是通过一定的技术手段提高现有的蜂窝通信系统频谱利用效率,增大现有的通信网络容量,研究重点着眼于非正交多址接入技术。最后是在现有的通信环境下如何做到最大化的避免用户间干扰,提升通信系统用户隐私安全性保证,在本文中的研究重点将在于搭建通信系统模型过程中建立高效的资源分配策略,及对用户功率控制方案的详细分析研究。在本文我的工作核心也是基于以上几个方面进行了深入的研究探索,在下一代移动通信网络中,我研究的主要工作内容包括对D2D通信网络以及NOMA通信技术进行了展开研究,重点集中于研究如何采用NOMA技术来完成通信的网络系统模型的搭建,NOMA通信中用户配对方式对通信系统性能方面的影响,以及在不同的配对方式下NOMA系统采用的算法研究。然后,搭建D2D通信系统融合到蜂窝通信网络中的系统模型,对该模型进行相应的问题规划,主要集中于在该模型下提高系统吞吐量并抑制系统中用户之间的干扰,其中几种表现较好并应用广泛的资源分配算法,如博弈算法,最佳算法。应用这些算法进行系统的仿真,得到系统性能参数,并针对表现较好的最佳算法进一步的改进,提出一种新的双边剔除算法。最后,在研究上述两项技术后,我们设计一种可以容纳NOMA技术模型的D2D通信方案,即面向于D2D用户的NOMA通信技术策略,建立D2D与NOMA相融合的系统通信模型,在该模型中提出了用户簇的概念以针对NOMA技术中相对应的概念,尝试利用在第三章中提出的改进后的双边剔除算法进行仿真,最后经过Matlab仿真后得出的数据也显示该算法在降低算法复杂度的同时,极大的增加了在相同条件下允许接入该通信系统中的D2D用户簇数量,并且系统性能表现出更好的稳定性。
陈旻琦[7]（2018）在《非授权频段蜂窝通信下行信道接入机制》文中研究指明本文研究了非授权频段蜂窝通信技术的下行信道接入机制。非授权频段蜂窝通信技术旨在通过载波聚合技术把只工作在授权频段的蜂窝技术（如LTE）拓展到频谱资源丰富的非授权频段（比如5GHz）,实现数据速率与系统容量的提升来满足新型设备和技术,如增强现实技术（AR）,虚拟现实技术（VR）,4K分辨率高清视频等业务的数据速率需求。不同于传统蜂窝系统可以独享的授权频段,非授权频段采用基于竞争的资源共享方案。对于已部署在5GHz非授权频段工作的系统（如Wi-Fi）而言,非授权频段蜂窝系统与已有系统的和谐共存是它面临的最大挑战。本文研究蜂窝系统与Wi-Fi在非授权频段共存的场景。根据欧洲电信标准化协会（ETSI）规定,工作在非授权频段的系统需要遵循先听后说（LBT）的机制来保证各个系统间的和谐共存。本文对基于帧和基于负载的LBT机制进行理论分析与仿真验证,选择合适于此共存场景下的LBT机制来同时兼顾Wi-Fi的性能与非授权频段蜂窝系统的性能。在此机制下,通过前导信号的设计进一步提升Wi-Fi对于干扰,即非授权频段蜂窝系统的检测能力。最后,进一步改进前导信号,使得前导信号不仅可以被Wi-Fi系统识别出,还可被蜂窝系统中的其他小区识别,这样一来同一运营商的小区就可以通过网络规划以及干扰管理,协调属于它的用户设备接入信道,充分提高非授权频段的利用率,提高区域频谱效率。
王成[8]（2016）在《LTE网络中小区间干扰抑制方案的研究》文中研究指明第四代移动通信技术（4G）的迅猛发展给人们的生活带来了翻天覆地的变化,经过十几年的不断演变与发展,4G在我国已经正式大范围的商用了。由于频谱资源的紧张,移动通信中小区的复用因子已经达到极限,小区间的干扰问题一直存在。因此,网络优化工作对于通信从业者来说是一项长期而艰巨的任务。现阶段,小区间的干扰抑制技术方案都或多或少的存在一些不足,因此改进这些不足对4G移动通信的发展具有重要意义。本文首先分析对比了传统软频率复用（SFR）方案中基于距离和基于信号干扰噪声比（SINR）值用户划分准则的优缺点,然后将两者的优点相互综合,提出了综合改进用户划分方案,通过搭建系统仿真平台对综合改进方案进行模拟仿真,模拟仿真表明该方案在用户可接入率、系统容量和信噪比等指标上具有较大改进效果,证明了改进方案的科学性、有效性与合理性。本文的主要研究内容包括：（1）介绍了蜂窝通信理论的发展。通过技术的不断改进与发展,目前已经发展到4G通信系统（注：此4G通信系统是我国通信业界广泛认可的,但其技术指标并未达到国际电信联盟的要求,不能算是真正意义上的4G通信系统,为了论述方便,故采用此种表述方式,请读者知悉）,通信质量不断提升,业务种类不断丰富。详细阐述了4G中长期演进（LTE）制式的通信系统的技术特点和所涉及到的两大底层技术正交频分复用（OFDM）和多输入多输出（MIMO）技术,分析了现阶段LTE系统中小区间干扰抑制方案的研究现状以及存在问题。（2）着重描写了小区间干扰协调方案的研究现状,分析对比了FFR方案和SFR方案在用户可接入率、系统容量和信噪比等指标上的优缺点,通过搭建系统级仿真平台来研究和改进方案。（3）分析了传统SFR方案的基于距离和基于SINR值用户划分的方案后提出了一种综合改进方案,对方案进行了系统仿真测试,得出了该方案能够在充分利用频谱资源和降低干扰的同时提升系统性能的结论。
李从改[9]（2016）在《多小区无线蜂窝通信系统中的鲁棒波束成形算法研究》文中认为在无线通信系统中,为了实现更大范围的覆盖和更高的数据传输速率,各小区均采用全频率复用。然而,全频率复用导致相邻小区使用同样频率资源的用户彼此间产生较大干扰,降低了用户服务质量,严重影响系统的性能。因此,小区间干扰抑制技术是多小区系统研究的关键技术之一。为了实现小区间干扰抑制,多小区的基站可以通过相互协调或协作的方式来消除或降低相邻小区的干扰。其中,协作波束成形技术是多小区协作传输的一种典型方法。协作基站之间根据共享的信道状态信息,寻找合理的信号处理和编码技术以达到理想的协作增益。由于实际系统中,基站获得的是存在未知误差的非理想信道信息,针对不同的信道误差模型,设计鲁棒的波束成形算法是多小区协作传输的一个关键研究内容。本文根据不同的通信场景,深入研究多小区理想与非理想信道条件下协作传输的波束成形算法。在理想信道条件下,表征两小区的多输入单输出（MISO）干扰信道的可达速率界的Pareto界能够通过线性波束成形算法实现。达到Pareto界的最优波束成形向量是迫零波束成形和最大比传输波束成形向量的线性组合。基于Pareto界,本文研究每个基站功率约束条件下的信漏噪比最大化问题,给出了一种分布式的波束成形算法。基站仅利用本地的信道状态信息,通过一系列的分析与转化,推导出一种实数参量化算法。该实数参量化算法可以从两小区扩展到多小区MISO干扰信道的场景。仿真结果表明:本文的分布式参量化算法是Pareto最优的;与已有文献提出的迭代算法相比较,该算法具有更低的算法复杂度。在非理想信道条件下,本文针对多小区MISO系统设计鲁棒的预编码算法。假设在多小区MISO系统中,协作基站仅共享信道状态信息,研究有界误差存在条件下的最坏情况的性能优化问题。在多小区MISO干扰信道中,把有基站功率约束的加权总均方误差最小化问题作为优化目标,提出了一种分布式预编码方法。通过重新描述均方误差的上确界并采用Lagrangian方法获得了优化问题的最优解。仿真结果表明,该鲁棒性算法保证了最坏情况的总速率性能,与已有的基于信干噪比的算法相比,具有更低的计算复杂度。在此基础上,本文研究了多小区MISO干扰广播信道中最坏情况的性能优化问题。基于泄漏准则,总均方误差最小化问题可以改写成一系列子问题,其中每个子问题均可转化成仅利用本地信道状态信息的半正定规划问题,提出了一种分布式的预编码方法。在此基础上,通过修正均方误差,引入小区间泄漏项代替传统的均方误差中的小区间干扰,构造了最小化最大均方误差优化问题的分布式解法。仿真结果表明,对于每个用户而言,小区间泄漏与小区间干扰相当,误比特率性能验证了该分布式预编码的鲁棒性。在非理想信道条件下,本文针对多小区多输入多输出（MIMO）干扰信道,研究了鲁棒的收发机设计方法。首先,考虑信道状态信息存在有界误差的情况,本文设计了鲁棒的波束成形算法。在基站发送单流数据的情况下,考虑基站功率约束的最大化最小信干噪比,设计基于用户公平性的波束成形算法。首先提出了一种块对角化辅助的鲁棒波束成形算法（BDA算法）。利用块对角化预编码简化初始的优化问题,然后推导出了一种交替优化的迭代算法求解简化后的优化问题,并分析了BDA算法的收敛性和计算复杂度。通过仿真验证了BDA算法的收敛性,并从误码率和最小信干噪比角度展示了该设计方案的鲁棒性。由于BDA算法要求每个基站发送天线的数目都不小于所有用户天线数目的总和,其应用场景受到限制。通过把非凸的最大化最小信干噪比问题转化成存在线性矩阵不等式约束的优化问题,设计了一种广义的鲁棒波束成形算法。由于转化后的问题包括两组变量,本文采用交替优化方式把该问题变成凸优化问题,从而得到一种迭代优化算法。针对该算法的分析发现,最小信干噪比效用函数随迭代次数单调增加且收敛到某个局部最优解。另一方面,针对信道状态信息存在统计误差的多小区MIMO干扰信道,本文分别基于用户公平性和系统总均方误差性能设计鲁棒的波束成形算法。基于用户公平性,本文考虑信道不匹配的条件和基站功率约束,把最小信干噪比最大化作为优化目标,设计鲁棒的波束成形算法。根据交替优化方案,首先固定发送波束成形向量,将最大最小公平性问题转化成一系列平行的子问题;固定接收端波束成形向量,将最大最小问题转化成二阶锥规划问题。这样就形成了一种自适应的交替优化算法。通过仿真验证了该算法的收敛性,并通过仿真误比特率性能展示了算法的鲁棒性。基于系统总均方误差性能,把存在基站功率约束的总均方误差最小化作为优化目标,推导出了一种鲁棒的迭代算法,其最优的接收波束成形等价于最小均方误差接收;而最优的发送预编码矩阵可以通过Lagrangian方法获得分布式表达式。
张江梅[10]（2015）在《认知OFDM系统中基于业务特性的资源分配算法研究》文中研究指明随着移动通信业务种类的增多,移动用户所使用的业务范围从以语音业务为主过渡到语音、数据、流媒体相结合的综合性业务。目前的频谱分配体制为静态的固定频谱分配,即将频谱分为授权频段和非授权频段两个部分,这种频谱分配策略的不平衡性,造成了严重的资源浪费,成为制约移动通信进一步发展的瓶颈。认知无线电技术能够智能地感知授权频谱中频谱空洞的存在,进而可以改善可用频谱资源匮乏的局面。将认知无线电技术与OFDM技术相结合,既可以充分利用OFDM技术在用户调度的灵活性和资源分配的动态性等方面的优势,又可以有效利用授权频段的频谱空洞这一被闲置的资源,并为进一步充分满足用户日益增长的业务需求提供了良好的技术支撑平台。因此,本论文主要研究结合认知无线电技术的OFDM系统中考虑业务特性的动态资源分配问题。本文在基于业务特性的认知OFDM系统资源分配模型基础上,提出适用于流媒体业务的资源分配方案。该方案应用人工鱼群算法分配子载波,并提出简单功率干扰约束功率分配算法。目标是在满足总功率预算并且保证不干扰授权用户的前提下,最大化系统的下行系统容量。通过仿真验证了所采用方案具有较优的性能。然后,在适用于流媒体业务的资源分配算法基础上,以满足各种业务不同的Qo S需求并提高无线资源利用率为目标,本文建立了包含语音、数据、流媒体三种业务的混合业务模型,并提出了一种适用于混合业务的资源分配算法。该算法在预分配功率的基础上,采用鱼群算法分配子载波,并提出可满足功率约束的反比例于干扰因子的简化功率分配算法。仿真结果与分析表明,所提方案在满足对授权用户的干扰功率和总功率约束的前提下,通过区分各用户不同的业务特性,满足混合业务用户需求,有效地提高了系统总速率并且降低了算法复杂度,其系统性能接近于最优。
二、OFDM技术及其在蜂窝通信系统中的应用（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、OFDM技术及其在蜂窝通信系统中的应用（论文提纲范文）
（1）室内高速MIMO-OFDM系统接收机信号检测技术研究（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 国内外研究现状 |
| 1.3 本文创新点及篇章结构 |
| 第二章 室内MIMO-OFDM传输系统理论基础 |
| 2.1 室内无线信道的基本特性 |
| 2.2 MIMO-OFDM的基本原理 |
| 2.2.1 OFDM基本原理 |
| 2.2.2 MIMO基本原理 |
| 2.3 本文的MIMO-OFDM系统及架构设计 |
| 2.3.1 室内高速MIMO-OFDM系统发射机 |
| 2.3.2 室内高速MIMO-OFDM系统接收机 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 高速MIMO-OFDM系统接收机信号检测算法 |
| 3.1 MIMO系统数学模型及信道估计方法 |
| 3.2 经典的信号检测方法 |
| 3.2.1 线性检测算法 |
| 3.2.2 最大似然估计检测算法 |
| 3.2.3 球形译码检测算法 |
| 3.2.4 K-Best检测算法 |
| 3.3 信道预处理方法 |
| 3.3.1 基于ZF准则的排序准则 |
| 3.3.2 传统基于GS的排序QR分解算法 |
| 3.3.3 提出的SMGS简化排序QR分解算法 |
| 3.4 加入排序机制的树形搜索方法 |
| 3.4.1 固定球形译码算法 |
| 3.4.2 提出的改进K-Best搜索算法 |
| 3.5 仿真与性能分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 高速MIMO-OFDM系统接收机信号检测VLSI架构设计 |
| 4.1 K-Best信号检测整体结构 |
| 4.2 简化MGS排序QR分解的实现架构 |
| 4.2.1 CORDIC算法简介 |
| 4.2.2 SMGS实现架构 |
| 4.2.3 复杂度分析 |
| 4.3 简化的K-Best搜索实现架构 |
| 4.3.1 PED计算单元设计 |
| 4.3.2 排序单元 |
| 4.3.3 系统性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 进一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）卫星OFDM系统的同步与接入技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 OFDM同步技术研究现状 |
| 1.2.2 随机接入研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及贡献 |
| 1.4 本文的结构安排 |
| 第二章 卫星OFDM系统理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 OFDM在卫星通信应用中的关键问题 |
| 2.2.1 OFDM基本原理 |
| 2.2.2 地面OFDM技术在卫星应用中的关键性问题 |
| 2.3 卫星通信信道特性 |
| 2.3.1 大尺度衰落特性 |
| 2.3.2 小尺度衰落特性 |
| 2.3.3 无线通信信道模型 |
| 2.4 OFDM同步误差影响 |
| 2.4.1 OFDM同步基本过程与模型 |
| 2.4.2 符号定时误差的影响 |
| 2.4.3 载波频偏的影响 |
| 2.5 随机多址接入技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 低轨卫星OFDM同步技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 传统OFDM同步技术 |
| 3.2.1 基于循环前缀的同步算法 |
| 3.2.2 自相关的同步算法研究 |
| 3.2.2.1 Schmidl&Cox同步算法 |
| 3.2.2.2 Minn算法 |
| 3.2.2.3 Park算法 |
| 3.2.2.4 加权Schmidl算法 |
| 3.2.3 互相关的同步算法研究 |
| 3.2.3.1 M-part算法 |
| 3.2.3.2 差分互相关方法 |
| 3.2.3.3 频偏估计方法 |
| 3.3 一种加权ZC序列的差分互相关同步算法 |
| 3.4 算法仿真结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 低轨卫星Ka波段子载波间隔优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 低轨卫星与终端位置模型 |
| 4.3 基于位置信息的同步算法 |
| 4.4 子载波间隔优化算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 隐含数据传输的接入前导序列设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 上行随机接入过程分类 |
| 5.3 控制信息与接入前导联合发送策略 |
| 5.3.1 基于控制信息组合的前导序列设计方法 |
| 5.3.2 隐含信息的签名序列组合方法 |
| 5.4 基于叠加训练序列的传输方法 |
| 5.4.1 普通叠加方法 |
| 5.4.2 软扩频叠加数据方法 |
| 5.5 基于加权序列的隐含数据传输方法 |
| 5.6 算法仿真分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文研究总结 |
| 6.2 前景工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间获得成果 |
（3）正交频分复用系统的峰均功率比抑制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 峰均功率比抑制算法研究动态 |
| 1.2.1 射频功放的线性与效率研究现状 |
| 1.2.2 功放设计与线性化技术研究现状 |
| 1.2.3 信号峰均功率比抑制技术研究动态 |
| 1.2.4 信号峰均功率比抑制技术的发展趋势 |
| 1.3 主要研究内容与贡献 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 OFDM系统模型与信号包络动态度量 |
| 2.1 OFDM系统模型 |
| 2.2 OFDM信号的幅度分布特征 |
| 2.3 射频功放的线性与效率 |
| 2.3.1 射频功放模型 |
| 2.3.2 射频功放的线性与效率分析 |
| 2.4 OFDM信号的包络动态度量方法评估 |
| 2.4.1 信号包络动态度量方法 |
| 2.4.2 度量方法测试评估 |
| 2.5 峰均功率比抑制算法的性能评估方法 |
| 2.5.1 峰均功率比的互补累计分布函数 |
| 2.5.2 系统误码率性能 |
| 2.5.3 带外失真 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于剪切噪声压缩的峰均比抑制算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 限幅滤波与简化限幅滤波技术 |
| 3.2.1 限幅滤波技术 |
| 3.2.2 简化限幅滤波技术 |
| 3.3 基于剪切噪声压缩的峰均比抑制算法 |
| 3.3.1 算法提出 |
| 3.3.2 算法分析 |
| 3.3.3 仿真结果 |
| 3.4 改进的剪切噪声压缩算法 |
| 3.4.1 算法改进 |
| 3.4.2 改进算法分析 |
| 3.4.3 仿真结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 低复杂度迭代限幅算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 传统的迭代限幅算法 |
| 4.3 低复杂度迭代限幅算法 |
| 4.3.1 算法提出 |
| 4.3.2 算法分析 |
| 4.4 算法复杂度分析 |
| 4.5 仿真评估 |
| 4.5.1 同剪切率下的峰均比抑制及BER性能评估 |
| 4.5.2 同峰均比抑制水平下的BER性能评估 |
| 4.5.3 带外失真评估 |
| 4.5.4 算法性能评估小结 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 剪切与压扩联合算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 峰均比抑制的剪切技术与压扩技术 |
| 5.2.1 剪切与压扩的技术特点 |
| 5.2.2 增强非线性压扩技术 |
| 5.3 基于剪切的联合算法 |
| 5.3.1 算法提出 |
| 5.3.2 算法分析 |
| 5.3.3 仿真验证 |
| 5.4 基于压扩的联合算法 |
| 5.4.1 算法提出 |
| 5.4.2 算法分析 |
| 5.4.3 仿真验证 |
| 5.5 基于剪切与基于压扩的联合算法特点 |
| 5.5.1 联合算法对比分析 |
| 5.5.2 联合算法对比仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（4）大规模MIMO-OFDM系统的双稀疏信道建模与估计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.1.1 无线通信系统的发展 |
| 1.1.2 大规模MIMO系统的应用前景 |
| 1.1.3 大规模MIMO技术的机遇与挑战 |
| 1.2 无线信道的传输特性 |
| 1.2.1 频率选择性衰落 |
| 1.2.2 时变性 |
| 1.3 本论文的主要研究工作 |
| 第二章 大规模MIMO-OFDM系统 |
| 2.1 大规模MIMO和OFDM基本理论 |
| 2.1.1 大规模MIMO技术 |
| 2.1.2 OFDM技术 |
| 2.1.3 大规模MIMO-OFDM系统 |
| 2.2 大规模MIMO-OFDM系统的波束成形 |
| 2.2.1 波束成形技术 |
| 2.2.2 大规模MIMO-OFDM系统的波束成形 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 时域角域双稀疏信道建模 |
| 3.1 无线通信的物理信道 |
| 3.1.1 视距SIMO信道 |
| 3.1.2 视距MISO信道 |
| 3.1.3 存在一条视距路径的MIMO信道 |
| 3.1.4 包括一条直射路径和一条反射路径的MIMO信道 |
| 3.2 大规模MIMO角域特性的分析与建模 |
| 3.2.1 窄带信道的角域表示 |
| 3.2.2 不同角度信号空间特征图的相关性分析 |
| 3.2.3 对天线间隔依赖性的分析 |
| 3.2.4 MIMO信道的角度域增益分析 |
| 3.2.5 抗干扰性分析 |
| 3.3 时域角域双稀疏多径信道的分析与建模 |
| 3.3.1 大规模MIMO系统的双稀疏性分析 |
| 3.3.2 大规模MIMO系统的双稀疏信道建模 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于压缩感知的双稀疏多径信道的估计方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 针对时域稀疏特性的信道估计处理 |
| 4.3 针对角域稀疏特性的信道估计处理 |
| 4.4 计算机的仿真结果与分析 |
| 4.4.1 时域角域双稀疏与只考虑时域稀疏时的信道估计性能对比 |
| 4.4.2 角域稀疏度对信道估计性能的影响 |
| 4.4.3 收发两端天线数对信道估计性能的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于迭代重测的超分辨率双稀疏信道估计算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 迭代重测的超分辨率双稀疏信道估计 |
| 5.3 计算机仿真结果与分析 |
| 5.3.1 基于压缩感知和基于迭代重测的超分辨率双稀疏信道估计性能对比 |
| 5.3.2 角域稀疏度对信道估计性能的影响 |
| 5.3.3 收发两端天线数对信道估计性能的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 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 |
（5）长期演进增强系统中资源管理相关算法设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 |
| 1.2 LTE-A系统中的资源管理 |
| 1.2.1 基于频谱资源复用的异构网络技术 |
| 1.2.2 基于资源块分配的QoS控制技术 |
| 1.2.3 基于信道共享的D2D技术 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 LTE-A系统中的调度算法 |
| 1.3.2 干扰抑制算法 |
| 1.3.3 面向多小区的时频资源分配算法 |
| 1.3.4 接入控制算法 |
| 1.4 本课题的主要研究内容 |
| 1.5 本文的组织结构 |
| 第2章 基于资源块分配的QoS调度算法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 LTE-A系统中资源的利用方式 |
| 2.2.1 QCI |
| 2.2.2 OFDM技术与OFDMA |
| 2.2.3 LTE中的资源块及其分配方式 |
| 2.2.4 AMC和 MCS |
| 2.3 基于流量控制的调度算法设计 |
| 2.3.1 实时调度 |
| 2.3.2 非实时调度 |
| 2.3.3 算法分析 |
| 2.4 实验仿真及结果分析 |
| 2.4.1 模拟环境 |
| 2.4.2 实验结果及分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 D2D网络中面向干扰抑制的信道分配算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于图染色问题的干扰抑制及信道分配算法 |
| 3.2.1 系统模型 |
| 3.2.2 干扰图的建立 |
| 3.2.3 问题定义 |
| 3.2.4 贪婪染色算法 |
| 3.3 基于RGCP的干扰抑制及信道分配算法 |
| 3.3.1 GCP与 RGCP |
| 3.3.2 基于RGCP的信道分配算法及近似最优解 |
| 3.4 实验及结果分析 |
| 3.4.1 参数设置 |
| 3.4.2 结果及其分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于PPP的时频资源分配 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于PPP的网络模型 |
| 4.3 D2D网络中基于PPP的频谱划分算法 |
| 4.3.1 网络模型 |
| 4.3.2 中断概率和平均遍历速率 |
| 4.3.3 吞吐量优化算法 |
| 4.3.4 基于D2D聚类的多信道分配算法 |
| 4.3.5 算法复杂度分析 |
| 4.4 异构网络基于PPP的时隙资源分配算法 |
| 4.4.1 网络模型 |
| 4.4.2 时隙分配算法 |
| 4.5 实验仿真及结果分析 |
| 4.5.1 频谱划分算法仿真及结果分析 |
| 4.5.2 时隙分配算法仿真及结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 结合基站资源消耗的接入控制算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 网络模型 |
| 5.3 问题定义 |
| 5.4 中继蜂窝网络中的接入控制算法 |
| 5.5 基于负载均衡的接入控制算法 |
| 5.6 实验仿真及结果分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（6）面向D2D用户的NOMA系统功率分配及干扰管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状综述 |
| 1.3 本课题的研究内容及结构安排 |
| 2 关于非正交多址接入技术的研究 |
| 2.1 NOMA技术的研究现状以及前景 |
| 2.1.1 NOMA技术的发展 |
| 2.1.2 NOMA通信中的关键技术 |
| 2.1.3 对NOMA通信的改进策略 |
| 2.2 NOMA系统模型的搭建 |
| 2.2.1 传统配对方式NOMA系统的建立 |
| 2.2.2 利用时分的方式进行用户配对 |
| 2.3 系统容量分析 |
| 2.3.1 单用户配对方式的NOMA系统通信容量分析 |
| 2.3.2 非重叠频段用户配对下的NOMA系统通信容量分析 |
| 2.4 结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 D2D通信系统的资源分配算法研究 |
| 3.1 D2D通信技术的研究现状及发展 |
| 3.2 通信模型的搭建 |
| 3.3 算法分析 |
| 3.3.1 博弈算法 |
| 3.3.2 最佳算法 |
| 3.3.3 改进后的最佳算法-双边剔除算法 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 利用NOMA协议进行D2D通信的子信道匹配及功率分配 |
| 4.1 研究背景及工作方向 |
| 4.2 信道模型搭建 |
| 4.2.1 通信模型搭建 |
| 4.2.2 信道干扰分析 |
| 4.3 算法分析 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.4.1 仿真参数设置 |
| 4.4.2 仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
（7）非授权频段蜂窝通信下行信道接入机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 2 Wi-Fi及蜂窝通信技术 |
| 2.1 Wi-Fi媒质接入层 |
| 2.2 Wi-Fi物理层 |
| 2.2.1 正交频分复用 |
| 2.2.2 时间同步算法 |
| 2.2.3 频率粗同步算法 |
| 2.3 蜂窝通信技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 非授权频段的下行信道接入机制 |
| 3.1 先听后说机制简介 |
| 3.2 基于负载的LBT(Load Based-LBT) |
| 3.2.1 Wi-Fi DCF |
| 3.2.2 自适应窗口BT |
| 3.2.3 固定窗口LBT |
| 3.3 LB-LBT蜂窝系统与Wi-Fi的混合系统 |
| 3.4 基于帧的LBT (Frame Based-LBT) |
| 3.5 共存场景下的性能仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 蜂窝系统与Wi-Fi及蜂窝系统间的互检方法 |
| 4.1 蜂窝系统与Wi-Fi的互检方法 |
| 4.1.1 LBT后的传输过程 |
| 4.1.2 填充符号的利用 |
| 4.1.3 改进的短训练符号 |
| 4.1.4 插入载波功率的选择 |
| 4.2 基于正交码的蜂窝设备互检 |
| 4.2.1 基于Walsh序列生成正交码 |
| 4.2.2 基于Zadoff-Chu(ZC)序列生成正交码 |
| 4.2.3 仿真分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 下行信道协同接入及仿真 |
| 5.1 下行链路调度 |
| 5.2 下行协同接入机制 |
| 5.3 仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 全文总结 |
| 6.1 本文主要内容与工作 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）LTE网络中小区间干扰抑制方案的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 LTE技术发展的背景和意义 |
| 1.2 LTE技术的研究现状 |
| 1.3 主要研究工作和组织结构 |
| 2 蜂窝理论和历代移动通信系统 |
| 2.1 蜂窝理论的发展 |
| 2.2 历代移动通信系统的发展 |
| 2.2.1 第一代移动通信系统 |
| 2.2.2 第二代移动通信系统 |
| 2.2.3 第三代移动通信系统 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 第四代移动通信系统 |
| 3.1 LTE系统简介 |
| 3.2 LTE关键技术之OFDM |
| 3.2.1 OFDM简介 |
| 3.2.2 OFDM的技术特征与优势 |
| 3.2.3 OFDM的子信道化 |
| 3.3 LTE关键技术之MIMO |
| 3.3.1 MIMO简介 |
| 3.3.2 MMO应用之波束赋形技术 |
| 3.4 LTE的功率控制与分配 |
| 3.4.1 上行功率控制 |
| 3.4.2 下行功率分配 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 小区间干扰抑制技术的研究 |
| 4.1 干扰抑制原理 |
| 4.2 干扰抑制方法 |
| 4.2.1 部分频率复用 |
| 4.2.2 软频率复用 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 LTE系统级仿真建模 |
| 5.1 建模简介 |
| 5.2 建模仿真 |
| 5.2.1 小区系统建模 |
| 5.2.2 基站侧建模 |
| 5.2.3 用户侧建模 |
| 5.2.4 传输损耗建模 |
| 5.2.5 噪声模型 |
| 5.2.6 阴影衰落模型 |
| 5.2.7 务模型 |
| 5.3 性能评估参数 |
| 5.3.1 用户可接入率 |
| 5.3.2 小区信噪比分布 |
| 5.3.3 系统容量 |
| 5.3.4 各调制模式占比 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 干扰协调方案的改进 |
| 6.1 干扰协调方案简介 |
| 6.2 现有干扰协调技术分类 |
| 6.2.1 静态干扰协调方案 |
| 6.2.2 动态干扰协调 |
| 6.2.3 半静态干扰协调 |
| 6.3 传统SFR方案性能分析 |
| 6.3.1 用户可接入率 |
| 6.3.2 小区信噪比分布 |
| 6.3.3 系统容量 |
| 6.3.4 各调制模式占比 |
| 6.4 用户划分准则的改进方案 |
| 6.4.1 传统用户划划分准则 |
| 6.4.2 用户划归准则的改进 |
| 6.4.3 改进方案分析 |
| 6.4.4 改进方案中L和M值的确定 |
| 6.5 改进方案性能仿真验证 |
| 6.5.1 用户可接入率 |
| 6.5.2 小区信噪比分布 |
| 6.5.3 系统容量 |
| 6.5.4 各调制模式占比 |
| 6.5.5 仿真结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科技成果 |
（9）多小区无线蜂窝通信系统中的鲁棒波束成形算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号对照表 |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 无线蜂窝通信系统简介 |
| 1.1.2 MIMO技术 |
| 1.1.3 多小区无线通信模式 |
| 1.2 干扰抑制技术在多小区系统中的应用 |
| 1.3 多小区系统中的波束成形算法研究现状 |
| 1.3.1 理想信道条件下的波束成形算法 |
| 1.3.2 鲁棒的波束成形算法 |
| 1.4 论文的内容及结构 |
| 1.4.1 论文的主要内容 |
| 1.4.2 论文的结构 |
| 第二章 凸优化基础和系统模型 |
| 2.1 凸优化基础 |
| 2.1.1 Lagrangian算法 |
| 2.1.2 半正定规划 |
| 2.1.3 二阶锥规划 |
| 2.2 多小区MISO系统模型 |
| 2.2.1 多小区MISO干扰信道 |
| 2.2.2 多小区MISO干扰广播信道 |
| 2.3 多小区MIMO系统模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 多小区MISO系统中基于Pareto界的预编码 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.3 基于Pareto界的分布式预编码算法设计 |
| 3.3.1 基于Pareto界的SLNR优化问题 |
| 3.3.2 两个小区MISO系统中的预编码算法 |
| 3.3.3 多个小区MISO系统中的预编码算法 |
| 3.4 仿真结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多小区MISO系统中鲁棒的预编码算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多小区MISO干扰信道中的鲁棒预编码算法 |
| 4.2.1 系统模型 |
| 4.2.2 基于加权Sum-MSE最小化的分布式预编码设计 |
| 4.2.3 仿真结果及分析 |
| 4.3 多小区MISO干扰广播信道中鲁棒的预编码算法 |
| 4.3.1 系统模型 |
| 4.3.2 基于Sum-MSE的Lagrangian算法 |
| 4.3.3 基于Sum-MSE最小化的分布式预编码 |
| 4.3.4 基于min-max MSE的分布式预编码 |
| 4.3.5 仿真结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 多小区MIMO干扰信道中存在有界误差的波束成形算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 存在有界误差的多小区MIMO系统模型 |
| 5.3 块对角化辅助的鲁棒波束成形算法 |
| 5.4 广义的鲁棒波束成形算法 |
| 5.5 仿真结果及分析 |
| 5.5.1 BDA算法 |
| 5.5.2 广义的鲁棒波束成形算法 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 多小区MIMO干扰信道中存在统计误差的波束成形算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于SINR的鲁棒波束成形算法 |
| 6.2.1 系统模型 |
| 6.2.2 基于SINR的鲁棒波束成形算法 |
| 6.2.3 仿真结果及分析 |
| 6.3 基于MSE的鲁棒波束成形算法 |
| 6.3.1 系统模型 |
| 6.3.2 基于MSE的鲁棒波束成形算法 |
| 6.3.3 仿真结果及分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读学位期间申请的专利 |
| 攻读学位期间参与的项目 |
（10）认知OFDM系统中基于业务特性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 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 论文内容安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 认知OFDM系统资源分配概述 |
| 2.1 认知无线电 |
| 2.1.1 认知无线电概念 |
| 2.1.2 认知无线电关键技术 |
| 2.1.3 认知无线电的基本特征 |
| 2.1.4 认知无线电应用与研究 |
| 2.2 OFDM |
| 2.2.1 OFDM概念 |
| 2.2.2 OFDM优缺点 |
| 2.2.3 OFDM关键技术 |
| 2.2.4 OFDM应用 |
| 2.3 业务分类及特征 |
| 2.3.1 UMTS的业务分类及特征 |
| 2.3.2 LTE系统中的业务分类及特征 |
| 2.4 认知OFDM系统中的资源分配 |
| 2.4.1 OFDM系统中的资源分配算法 |
| 2.4.2 单用户认知OFDM资源分配研究 |
| 2.4.3 多用户认知OFDM资源分配研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 针对流媒体业务的资源分配算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型及流媒体业务建模 |
| 3.3 优化问题公式化 |
| 3.4 资源分配算法设计 |
| 3.4.1 子载波分配AFSA算法 |
| 3.4.2 功率分配SPI算法 |
| 3.5 AFSA-SPI算法仿真与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 适合于混合业务的资源分配方案 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 混合业务资源分配模型 |
| 4.3 基于反比于干扰因子的混合业务资源分配 |
| 4.3.1 用户权重计算 |
| 4.3.2 优化目标建立 |
| 4.3.3 子载波分配 |
| 4.3.4 反比于干扰因子的功率分配 |
| 4.4 仿真结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目及发表的论文 |
四、OFDM技术及其在蜂窝通信系统中的应用（论文参考文献）
- [1]室内高速MIMO-OFDM系统接收机信号检测技术研究[D]. 付向聪. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [2]卫星OFDM系统的同步与接入技术研究[D]. 毛兴. 电子科技大学, 2020(07)
- [3]正交频分复用系统的峰均功率比抑制算法研究[D]. 唐博. 电子科技大学, 2020(01)
- [4]大规模MIMO-OFDM系统的双稀疏信道建模与估计方法研究[D]. 赵水静. 南京邮电大学, 2019(02)
- [5]长期演进增强系统中资源管理相关算法设计[D]. 赵立群. 哈尔滨工业大学, 2019(01)
- [6]面向D2D用户的NOMA系统功率分配及干扰管理研究[D]. 梁彦军. 海南大学, 2019(01)
- [7]非授权频段蜂窝通信下行信道接入机制[D]. 陈旻琦. 南京理工大学, 2018(01)
- [8]LTE网络中小区间干扰抑制方案的研究[D]. 王成. 安徽理工大学, 2016(08)
- [9]多小区无线蜂窝通信系统中的鲁棒波束成形算法研究[D]. 李从改. 上海交通大学, 2016(03)
- [10]认知OFDM系统中基于业务特性的资源分配算法研究[D]. 张江梅. 河北工程大学, 2015(01)