声明
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 Massive MIMO信号检测研究现状
1.3 论文内容安排
第2章 MIMO的系统模型及检测技术
2.1 系统模型
2.1.1 传统MIMO系统
2.1.2 Massive MIMO 系统
2.2 传统MIMO信号检测算法
2.2.1 线性检测算法
2.2.2 排序串行干扰消除检测
2.2.3 最大似然检测算法
2.3.1 基于启发式搜索的检测算法
2.3.2 基于机器学习的DetNet网络检测
2.3.3 消息传递法
2.4 本章小结
第3章 基于信道硬化的高斯近似消息传递信号检测法
3.1 利用信道硬化现象建模的高斯近似消息传递
3.1.1 信道硬化现象
3.1.2 检测模型建模
3.1.3 检测原理
3.1.4 因子图结构
3.2 改进收敛的方法
3.2.1 指数平滑加权
3.2.2 带修正偏差的指数平滑加权
3.3 性能评估
3.3.1 收敛性验证
3.3.2 误码率对比
3.3.3 复杂度分析
3.4 本章小结
第4章 基于神经网络的信号检测法
4.1 神经网络基本原理
4.1.1 网络结构
4.1.2 网络的学习与训练
4.2 基于神经网络的高斯近似消息传递检测
4.2.1 设计原理
4.2.2 网络结构及训练
4.3 性能评估
4.3.1 收敛性对比
4.3.2 误码率对比
4.3.3 复杂度分析
4.4 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
致谢
参考文献
西南交通大学;