一、OFDM Scheme Based on Wavelet Packet Transform-Oriented Graded Multi-Service（论文文献综述）
顾铭明[1]（2014）在《移动流媒体编码与传输中的关键技术研究》文中提出随着无线网络及无线终端设备的不断发展,流媒体业务已成为无线通信领域当前以及未来发展的重要方向。但是由于流媒体信源本身庞大的数据量,而无线信道的带宽有限,受噪声干扰及尺度衰落的影响程度大,再加上终端的移动性,也会造成无线信号的不均匀,从而导致数据丢包、延时等服务质量的降低。因此信源的压缩编码、信道的稳定传输以及完整仿真平台的建立能够为快速而精确的信号传输与重建提供帮助。本文主要针对流媒体的信源采样、编码、传输等技术方面存在的问题进行研究。首先,在采样领域对视频数据进行压缩算法的研究。由于流媒体的主要信源-视频数据具有数据量大的特点,在采样时往往由于传统的Nyquist采样定理导致采样数据的更为庞大,而后期在视频编码部分又要将冗余尽量消除,这样造成了大量的资源浪费。针对该问题,引入压缩感知算法,并根据视频信号自身的帧间冗余特性,设计了基于主成分变换的视频压缩感知算法,实现信号采样与压缩过程的同时进行,使得采样频率大大降低。针对主成分分析过程中视频信号的协方差矩阵较大造成数据溢出问题,提出了基于GHA的视频压缩算法,利用压缩感知的测量矩阵的大小确定算法的稀疏度,即主成分的数量,解决了计算巨大的完整协方差矩阵的问题并提高了系统效率。其次,对视频编码技术中的运动估计算法运行研究与改进。本文以H.264标准作为研究平台,对该标准的编解码框架及关键技术进行深入的分析研究。针对编码器中最重要的运动估计算法,通过对典型块匹配算法的优缺点分析,提出改进的自适应十字模板搜索法（IARPS）,针对搜索起始点不够精确的问题,采用空间与时间相邻块结合作为宏块预测的初始参考,并采用变步长的搜索方法。而在搜索模板上,摒弃传统类圆式模板更精确的想法,依据统计数据,确定以十字搜索为基础的模板,减少搜索量,增大搜索精度,从而减少了运动估计算法的搜索点数,提高了搜索效率,也就相当于提高了编码效率。接着,开展了流媒体的OFDM传输系统研究。针对无线网络多径效应引起的频率选择性衰落,使接收信号出现码间干扰造成的通信性能下降问题,建立了基于正交频分复用技术（OFDM）的传输系统,解决频率选择性衰落的同时,提高频谱效率的利用。为了实现流媒体的OFDM传输,首次提出以H.264 NALU为传输单元,并依据NALU内数据比特自适应确定OFDM系统的子载波数建立流媒体的OFDM传输系统。针对传统的基于FFT的OFDM系统抗干扰性差的问题,采用正交小波包函数实现OFDM系统的构建,利用小波包函数良好的互正交性及自正交性,更好地对抗信道时延、码间干扰及子载波间的干扰。最后,对流媒体服务质量保障机制的自适应差错控制算法进行了研究,设计了前向纠错冗余包根据网络负载及无线信道状态动态改变的自适应FEC算法,并针对现有理论的主次性计算过程导致的对信道状态应用不充分的问题,对算法进行了改进,增加了无线信道状态在FEC冗余包计算中的重要性,增强了信道利用率;针对现有理论利用线性函数计算导致的阈值点FEC冗余包变化过快,设计了基于余弦基的非线性阈值自适应FEC控制算法。针对传统流媒体编码与传输实现平台的异构性,采用Evalvid架构与NS2仿真平台的方式,建立了集信源编码-信道传输-信号重建-服务质量分析为一体的完整的流媒体仿真平台。并利用该平台检验自适应算法在不同信道差错模型下的差错控制性能,并对流媒体仿真平台视频传输进行服务质量分析。本文的研究成果具有重要的理论研究意义和工程应用价值,移动流媒体仿真平台的建立可以为移动流媒体编码与传输过程提供强有力的仿真与分析工具。部分研究成果可应用到视频图像编码压缩、信号处理以及信号传输等领域。
刘苗[2]（2011）在《基于认知无线电的PAPR优化算法及ICI抑制算法的研究》文中研究表明无线频谱是一种有限的资源,固定分配频谱的管理框架已不能满足飞速发展的无线通信的需要,以动态频谱访问为理念的认知无线电（Cognitive Radio, CR）是解决这一问题的有效方案。就CR系统体系结构设计而言,采用正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）的集中式体系已经被广泛接受。小波正交频分复用（Wavelet-based Orthogonal Frequency Division Multiplexing, WOFDM）将小波理论与OFDM结合,不仅能取得与OFDM一样的优越性能,而且WOFDM能进行更加灵活的子信道配置,能更有效地抑制符号间干扰、脉冲干扰和窄带干扰,能更方便地实现满足不同业务和业务质量要求的多速率信号的传输。此外,WOFDM不需要保护间隔和导频,因此其具有更好的带宽有效性。这些特点使得WOFDM更能满足CR系统灵活多样的需求。在这一背景下,本文主要针对在CR中应用WOFDM必须解决的高峰均功率比（Peak-to-Average Power Ratio, PAPR）问题和基于WOFDM的频谱池（Spectrum Pooling, SP）中影响授权用户通信质量的子载波间干扰（Inter-Carrier Interference, ICI）问题进行深入研究。本文研究工作的主要内容与成果如下:1.提出基于分派问题模型的PAPR优化算法。WOFDM系统中较高的PAPR会降低系统射频的有效性,引起系统性能的恶化,所以如何抑制PAPR是应用WOFDM急需解决的实际问题。在WOFDM系统中,无限扩展小波滤波器组级数将增加射频复杂度,如果将小波滤波器组级数固定,系统中能采用的小波包基个数是一个常数,而且系统传输端子载波个数也可以被确定,这正好符合线性规律,所以提出基于线性规划中分派问题数学模型的PAPR优化算法,通过该算法可以获得一套最优小波包基,使用最优小波包基调制信号可以有效地减少系统PAPR。仿真结果表明,该算法不仅能改善系统PAPR而且能保障系统误码率（Bit Error Rate, BER）性能,也不需要任何边带信息。2.提出基于多核计算平台的多线程优化PAPR并行算法。为了满足CR中实际应用的需求,对基于分派问题模型的PAPR优化算法进行改进,提出基于多核计算平台、采用多线程思想实现的多线程优化PAPR并行算法,从而提高原有串行优化算法的执行速度。基于分派问题模型的PAPR优化算法中,在小波包树层数固定的条件下,搜索有效小波包基的迭代运算满足每个迭代互不相关的并行循环限制,可以采用多线程思想设计新的并行算法。由于新算法在多核处理器平台上使用多线程并行方式执行,所以其具有更快的执行速度。仿真结果表明,多线程优化PAPR并行算法不仅保留了原有优化算法的所有优点:能够有效抑制系统PAPR,保障系统BER性能,也不需要任何边带信息。而且,该并行算法具有良好的并行度、加速比和并行处理效率性能,因此它能够更快速、有效地抑制WOFDM系统PAPR,这对在CR系统中实际应用WOFDM具有重要意义。3.提出基于WOFDM的频谱池,并提出最优失效子载波保护频带算法。频谱池是CR中最新颖的频谱使用模型。基于WOFDM的频谱池是将授权用户的频谱等分成多个子带,使授权系统的1个子带带宽与感知系统的WOFDM载波间隔的整数倍相匹配。此外,需要采用小波包树中同一层小波包基调制子载波,从而确保载波间隔相等,还需要一个分配向量来标识子载波的占用/空闲状态。当认知用户获得可用资源信息后,在其可用的空闲子载波上传输自己待发送的数据,同时在相应的占用状态的子载波上传送数据符号“0”,从而确保授权用户信号和认知用户信号在频谱池中共存,实现基于WOFDM的频谱池。由于不干扰授权用户数据传输是应用CR系统的前提条件,而频谱池中授权用户和认知用户的WOFDM子载波信号的共存将产生严重的ICI,所以本文提出最优失效子载波保护频带算法,从而有效地抑制认知用户信号对授权用户信号的干扰。在对基于WOFDM的频谱池中ICI能量进行分析的基础上,定位出对授权用户产生最大ICI的认知用户子载波,将这些子载波作为最优失效子载波,再根据认知用户的数据传输率需求灵活地选择最优失效子载波进行失效,从而达到抑制授权用户ICI的目的。仿真结果表明,最优失效子载波保护频带算法在抑制授权用户的ICI能量和改善授权用户BER性能方面具有良好的效果,这对保障授权用户通信质量,实现有效的频谱共享具有重要的意义。
阎磊[3]（2009）在《MIMO多载波系统的物理层关键技术研究》文中研究指明无线移动宽带通信是现代通信发展主流。但是,传输速率高速增长的多媒体业务和快速时变的多径无线信道给无线移动通信的物理层设计带来前所未有的压力。在高质量信源的业务需求下,越来越高的数据传输速率不断推动着物理层数字基带算法的研究与发展,使之成为研究热点,各种新算法、新技术层出不穷。其中,多输入多输出天线技术和多载波调制技术正在促使传统通信架构发生重大变革,已经成为高速移动通信的主要备选方法。本文围绕着这两种技术作用于物理层数字基带所产生的关键算法,重点从两种技术对信道容量的影响,多载波通信时子载波函数的选择,多天线应用的前提——信道估计,两种技术中如何根据信源分级进行通信资源配置,以及一些前沿的编码解码技术五个主要方面展开研究,提出了自己的见解和解决方案,并进行了仿真验证。1、研究了串行信道向并行信道的转化,构建了多天线多载波信道容量模型。多天线技术和多载波技术的引入,对于信道容量模型的影响都可以归结为串行信道向并行信道的转化。两种技术的结合使时间-空间-频率三维资源下划分并行子信道成为可能。本文在前人研究的基础上,定义了三维联合通信资源,建立了以一组符号为研究单元的多天线多载波信道容量模型,并给出了相应的约束条件,建立了容量目标函数,计算推导了最优解以及相应的容量上限。同时,还从更广义的角度研究了多天线多载波信道容量问题。本文所提出的模型并不局限于某一种多天线下的多载波调制,所得的结论具有一般性。传统的单天线和单载波都可以看做所提出模型的实现特例。2、深入开展了基于两种变换的MIMO-MCM系统的性能比较分析,改进了基于小波包变换多载波系统的联合均衡方法。在本文所建模型的指导下,对在单天线和多天线的框架内的多载波基函数进行了研究,研究思想是“基于典型信道的特点选择多载波调制函数与信道匹配”,研究对象主要集中在基于离散傅里叶变换的多载波调制和基于离散小波包变换的多载波调制。在不同的信道环境下对两种多载波算法的通信性能进行仿真比较,并分析了仿真结果产生的原因,得出结论:基于离散傅里叶变换的多载波调制在多径信道中的传输性能较好,而基于离散小波包变换的多载波系统优势在于其灵活性。在基于小波包多载波系统上做了联合均衡的改进,提高了系统性能。3、对3GPP组织提出的空间信道模型做了适用于仿真的分析处理,在此基础上实现了基于最小均方误差准则的信道估计器,并提出了基于小波去噪的改进最大似然信道估计器和基于全相位解调算法的最大似然估计器。仿真证明,结合频域均衡校正技术,两种新的信道估计器提高了通信系统的抗差错性能。4、建立了基于多天线多载波技术的图像业务分级传输系统,并验证其优越性。基于高速业务模型的基本单元——图像,分析研究了多天线多载波技术下信源信道联合编码的方法。仿真实验证明了所提出的分级传输系统在不使用额外资源的情况下,有效的改善了图像重构质量。5、提出了几种通信系统中编码解码和信号检测改进方法。主要包括:基于差分跳频系统逐符号最大后验概率检测,多天线多载波下的空-时-频编码,单载波下基于全相位傅里叶分析的正交调幅信号检测。论文对每种算法的优势、代价、以及最适宜的使用环境进行了推导和分析。
谢紫薇[4]（2006）在《面向分级多业务的小波包多载波传输系统的研究》文中指出目前,随着移动通信技术的发展,用户对高速移动数据业务及多媒体业务的需求越来越迫切,这些业务对于无线链路传输能力和网络组成形式提出了新的要求。OFDM技术及其良好的频谱利用率和抗多径能力有望成为下一代移动通信系统采用的关键技术。本文介绍了一种替代OFDM的多载波传输技术——小波包调制技术（WPM）。首先介绍了WPM的原理与系统框图,接着,通过仿真研究了WPM在几个典型的无线信道模型下的性能,以及系统在复杂性不同的信道均衡时的性能。结果表明,在一些常用的无线参考信道中,WPM的性能等价于OFDM,但是在多径信道中需要复杂性更高的均衡器。另外,本文还研究了在一些非理想状态下系统的性能,结果显示WPM对一些通常会遇到的干扰的敏感度略高于OFDM。最后比较了WPM和OFDM核心部分的复杂度,基于WPM的系统显示出更低的复杂度。在多载波系统中小波包调制使用任意的时频分割来产生不同带宽的正交子信道和不同的符号速率。小波包调制实现的带宽非均匀分布可优化多信道通信系统的性能。本文阐述了一种快速算法以实现这种优化,它在同时考虑功率和复杂性的情况下获得最优小波包树。对比最优WPM和相同复杂性的DWMT,可看出最优WPM为ISI信道提供了更大的容量,而性能并不差。最后,本文阐述了最近提出的基于小波的多路二维信号估计方法。这种方法通过离散傅立叶变换（DFT）和二维离散小波变换（DWT）近似最佳地使数据解相关,从而充分地利用了信道内和信道间信号的相关性。仿真结果表明,基于小波变换的近似最佳多路估计器的估计质量优于传统的Wiener估计器。
王丽娟[5]（2004）在《基于智能天线的OFDM自适应多业务传输系统的研究》文中提出在现代社会对业务传输质量的需求越来越高、频率资源越来越紧张的情况下, OFDM技术以其良好的频谱利用率和抗多径干扰的能力有望成为下一代移动通信系统采用的关键技术。本文所研究的内容得到了国家自然科学基金项目“面向分级多业务的小波包变换多载波系统信源信道联合分配方法的研究” （项目编号:60372084）的资助。本文将OFDM技术与智能天线技术有机的结合起来,将自适应天线阵列用于OFDM系统的接收端,提出了一种改进的抽样矩阵求逆（SMI）算法,利用加窗的子载波分组法对天线阵列进行最优权值的估计。大量的仿真结果证明较之于传统的OFDM系统,采用自适应天线的OFDM系统能有效的提高系统的性能。本文利用天线权值计算出的信噪比（SNR）,在各个子载波上进行自适应的比特分配,提出了一种自适应比特分配算法。由于OFDM系统可以实现信道的动态分配,从而为面向多业务的传输系统提供了进一步提高频谱利用率的途径。 本文打破了传统的对业务按应用类型进行粗分级的做法,提出了一种基于延迟的数据业务分级传输的新设想,根据延迟约束将数据业务分为不同的优先级,然后再根据无线信道的实际衰落情况,自适应、动态地为经过分级的数据业务分配子载波/比特/带宽等无线资源,力求最大限度地把有限的频率资源全部有效地用于传输各种业务。
赵慧[6]（2003）在《面向分级多业务的小波包多载波传输系统的研究》文中进行了进一步梳理目前,随着移动通信技术的发展,用户对高速移动数据业务及多媒体业务的需求越来越迫切,这些业务对于无线链路传输能力和网络组成形式提出了新的要求。OFDM技术以其良好的频谱利用率和抗多径干扰能力有望成为下一代移动通信系统采用的关键技术。本文介绍了一种替代OFDM的多载波传输技术——小波包分复用技术（WPDM）。首先介绍了WPDM的原理与系统结构,接着阐述了其六个方面的特点与性能。大量的仿真结果证明较之于OFDM,WPDM有许多优势,因而在本文中被用作多载波调制的实现技术。由于多载波调制系统具有信道动态分配的特性,从而为面向多业务的传输系统提供了进一步提高频谱利用率的途径。 本文打破了传统的对业务按应用类型进行粗分级的做法,提出了将视频图像按重要性进行分级的设想和面向分级多业务的联合信源、信道的资源分配思想,即实现QoS要求高且能量集中的子级业务使用低阶调制方式和性能较好的信道,QoS要求低且能量小的业务使用高阶调制方式和差的信道,以达到在保证传输质量的基础上更有效地利用无线资源的目的。本文给出了利用小波变换进行图像分级的解决方案,并用在多种信道环境下的仿真结果证明了图像分级传输比不分级传输可以有很大的输出信噪比的改善;同时,对资源分配提出了一种基于优先级排序的嵌套双循环算法;最后,还讨论了所提出系统硬件实现的可能性。
李秀娟[7]（2006）在《基于小波包变换的多载波调制系统的FPGA实现》文中提出FPGA（Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列）在现代数字电路设计中发挥着越来越重要的作用。从设计简单的接口电路到设计复杂的状态机,甚至设计“System On Chip（片上系统）”,FPGA所扮演的角色已经不容忽视。FPGA所具有的静态可重复编程和动态在系统重构的特性,使得硬件的功能可以像软件一样通过编程来修改,这样就极大地提高了电子系统设计的灵活性和通用性,缩短了产品的上市时间并降低了电子系统的开发成本。基于此,本课题利用VHDL语言进行基于小波包多载波调制技术的FPGA设计实现。小波理论是近二十年来发展起来的新的数学理论与方法,它在很多领域都得到了广泛深入地应用,与傅立叶变换、短时傅立叶变换相比,小波变换在分析时变信号与非平稳随机信号方面具有显着的优势。基于小波/小波包变换的多载波调制（简称小波包调制）是小波/小波包理论与多载波调制技术相结合而产生的一种新的调制技术。它采用具有良好的正交性和时频局域性的小波包函数作为载波,可通过快速小波/小波包变换实现传输信号的多载波调制。在本论文中是对基于小波包变换的多载波调制系统进行了基于FPGA的设计。作为一个完整的通信系统,从信源编码、信道编码以及在传输过程中要进行的交织运算和插值处理进行了设计。完成了针对快速小波包Mallat算法的小波综合和小波分解的过程。但是,只是分级完成了基本的功能,对于不同的码制,可以进行相应的设计。大量理论分析与仿真结果表明,基于小波包变换的多载波调制技术作为一种新的调制技术,在提高通信系统的性能方面具有很大的优势和潜力,并且实现方案灵活多样,适用通信环境。通过实践证明,FPGA在信道编解码方面有其独特的优势,在数字信号处理方面值得更深入地研究和应用。
王再励[8]（2011）在《认知无线网络中的协作频谱检测技术研究》文中进行了进一步梳理认知无线网络是一种具有认知过程的网络,它考虑无线环境的信道特点、无线网络的拓扑特征及无线终端的业务特性,分辨当前网络状态,然后根据这些状态进行规划、决策和响应,同时网络能在自适应过程中不断学习,并将它们用于后续决策,形成认知循环,实现端到端效能的优化目标。认知技术是认知无线网络中最为基础与关键的技术之一,其中对频谱空洞的检测是认知无线网络认知技术的核心,是动态频谱共享技术能够实现的基本前提。本文重点研究了认知循环中知识对认知的反向指导作用,即通过对历史认知信息的学习,对后续认知时的参数配置进行决策,提高后续认知的效率,并以该思想为依据,提出基于协作频谱检测的数种智能优化算法,主要包括如下内容：首先,本文从系统级角度提出了利用多认知终端的整体检测能力,解决宽带协作频谱检测问题的方案,即联合频谱检测。联合频谱检测中的优化问题主要是针对不同认知终端对各信道检测能力的差异,对检测任务分配方案进行优化。当认知无线网络内的认知终端数多于认知频段内的信道数时,联合频谱检测可与协作检测相结合,通过为每个信道分配多个对其检测性能最优的终端,使系统的总体检测准确性最优化。本文第三章详细分析了这一问题,提出了一种迭代匈牙利算法与一种基于贪婪的分配算法,对这一问题进行优化求解。其次,针对认知无线网络端到端效能的优化目标,本文在第四章中提出面向认知用户业务质量（Quality of Service, QoS）优化的联合频谱检测方案。首先对周期性检测条件下,面向认知用户QoS优化的本地检测策略进行讨论,定义传输质量因子参数作为认知用户QoS在每一帧数据传输中的具体表现,将针对QoS的优化建模为针对每帧传输质量因子期望值的优化,推导传输质量因子同检测时长的关系,通过选取最佳检测时长对传输质量因子进行优化。而后继续讨论了在联合频谱检测环境下面向认知用户QoS的优化问题,针对认知无线网络中终端和信道的不同状态,提出利用将无业务终端对未利用信道的检测放至通信时隙之中的新检测时序方案,使得在检测时隙中所有认知终端可仅对正被认知系统利用的少数信道进行联合频谱检测,能够协作检测每个信道的终端数增多,从而可在更短的检测时长内得到可靠的检测结果,进一步提高认知用户通信的QOS。最后,本文利用传统协作频谱检测技术,对认知无线网络内认知技术中的重要问题——授权系统发射站的定位问题进行了研究,在第五章中利用传统协作频谱检测,即各认知终端周期性检测并上报1比特本地判决结果,认知基站作融合判决的协作检测方式所得的数据,通过评估各终端正确检测概率的方式来进行定位,使得定位工作无需给认知终端带来任何额外开销。另外,定位问题的模型中充分考虑了授权系统无法获知授权系统信号发射功率这一更为合理的设定,将授权系统信号发射功率作为另一待估参数,并在优化过程中消去。该章随后还给出了通过终端数据选取和加权,进一步提高定位准确性的算法。
陈剑[9]（2010）在《新型宽带无线接入网中资源管理若干关键技术研究》文中提出宽带无线接入网具有启动资金少、建设周期短、提供服务快、灵活性强等诸多优势,代表着一种新的不可忽视的发展趋势。无线资源管理是宽带无线接入网面临的关键问题,本文以提高资源利用率、改善用户无线接入的服务质量为目标,对新型宽带无线接入网中资源管理若干关键问题进行了深入研究。WiMAX WMN是未来最具发展前途的宽带无线接入技术之一。受制于无线介质的广播特性,提高网络吞吐量并提供通信的QoS支持已经成为WiMAX WMN的关键问题。针对WiMAX WMN中最大吞吐量目标,给出了无干扰最优链路调度模型。针对固定顺序的待调度链路集,提出求解最优吞吐量的启发式算法。考虑链路顺序对算法性能的影响,从全局优化的角度对全网链路进行排序,提出基于遗传算法的链路调度优化机制。仿真结果表明本文算法能够在无干扰传输条件下快速收敛于全网链路的最小调度周期,具有更高的传输效率和更低的实施复杂度。WiMAX WMN对业务传输效率的要求越来越高,寻找同时满足吞吐量与传输效率要求的链路调度机制无疑具有重要意义。为此,给出了链路调度与吞吐量及路径延时的关系模型,设计了基于节点分解的扩展图模型,建立了链路单次传输与多次传输的统一调度框架。为了加快节点分解情况下算法运算速度,提出一种快速链路调度算法。引入多目标优化理论,给出算法性能评价的Pareto标准,提出一种基于NSGA-II的链路调度机制。仿真结果验证了上述算法的有效性。多射频多信道WMN可以显着提升无线通信系统容量,但传统信道分配算法仅以降低全网干扰度为目标,极易导致网络连通性的缺失。为此,给出了信道分配与网络连通及网络干扰变化的关系模型,通过定义节点、链路及相应的信道评价准则,分别提出面向节点层次和面向链路层次的贪心信道分配算法。进一步,提出一种基于NSGA-II的信道分配算法。通过改进干扰评估模型,还使得本文算法能够应用于部分重叠信道环境中。一系列仿真实验验证了上述算法的有效性。多媒体业务应用的视频流量即将成为宽带无线网络中的主要流量,针对VBR视频流量时变、非线性及长相关性等特点,提出一种多尺度分解的VBR视频业务特征提取方法。选择具有任意多分辨分解特性的小波包,对其进行空间划分并求解适合视频信号特征提取的最优分解基。基于最优基对视频信号进行快速多尺度分解,建立基于最小二乘支持向量机与最小均方的小波系数预测方法,提出基于小波系数逆变换的视频流量长时预测方法。进一步,提出基于时间预测窗的资源管理机制。一系列仿真实验验证了上述算法的有效性。宽带卫星接入网是下一代网络的重要组成部分,现有宽带卫星接入网资源申请算法严重滞后于流量变化,不能满足卫星网络长延时链路环境的通信需求。为此,系统分析了宽带卫星接入网MAC协议中的资源分配流程及资源申请时序关系,提出基于记录因子和流量预测相结合的资源申请算法,以减少带宽申请信令的数量,缩短网络资源申请的响应时间。针对基于流量预测的资源申请机制,提出联合剩余时隙分配的按比例带宽分配机制。仿真结果表明,算法能够有效提高资源分配效率,在高负载度、长峰值传输时间条件下,算法均具有良好的适应性。
屈悦[10]（2007）在《一种降低OFDM系统峰均功率比的新方法》文中进行了进一步梳理OFDM技术是一种将高速数据流分配到多个正交的子载波上传输的技术,它具有很强的抗多径衰落和窄带干扰的能力,具有很高的频谱效率,是一种高效的数据传输方式。OFDM的诸多优点使它很有可能成为第四代移动通信的核心技术。但它也存在一些缺点,如对频率偏移和相位噪声敏感、具有很高的峰值平均功率比等。本文重点要解决OFDM系统峰值平均功率比（PAPR）较高的问题。本课题的研究内容得到了国家自然科学基金的资助,项目号:60372084。本文首先对OFDM的基本原理做了简要介绍,分析了OFDM系统峰均功率比的概率特性,并对目前降低OFDM峰均功率比的各种方法进行了比较研究。然后,从概率角度提出一种降低OFDM峰均功率比的新方法:首先对子载波进行分组,减少每个IFFT中的子载波数;然后再乘以一特定结构的矩阵A,A的每一行都由k个1（连续）和n-k个0构成。假设第一行的前k个元素取1,其余n-k个元素取0,第二行由第一行的元素向右循环移一位形成,同理第k行由第k-1行向右循环移一位形成。用矩阵A乘以IFFT变换后的向量的模,即用多个信号点的幅度均值代替某一信号点的幅值,以达到降低峰均功率比的目的。为了证明此算法的可行性和有效性,采用Matlab7.0仿真平台,搭建了一个较完整的OFDM系统,对所提出的方法进行了分析验证,证明了该方法的性能优于传统方法并且没有信号失真和频谱损失,可以应用于实际。最后,利用仿真数据对该方法的优缺点进行了分析,论证了该方法的复杂度以及对系统性能的改善程度。
二、OFDM Scheme Based on Wavelet Packet Transform-Oriented Graded Multi-Service（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 Scheme Based on Wavelet Packet Transform-Oriented Graded Multi-Service（论文提纲范文）
（1）移动流媒体编码与传输中的关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 移动流媒体应用概述 |
| 1.2.1 国外移动流媒体应用的发展概述 |
| 1.2.2 国内移动流媒体应用的发展概述 |
| 1.3 移动流媒体视频压缩标准的发展概述 |
| 1.3.1 H.26x系列视频压缩标准概述 |
| 1.3.2 MPEG系列视频压缩标准概述 |
| 1.4 移动流媒体移动通信技术的发展概述 |
| 1.4.1 国外移动通信技术的发展概述 |
| 1.4.2 国内移动通信技术的概述 |
| 1.5 移动流媒体技术存在的主要问题 |
| 1.5.1 多媒体庞大的数据量 |
| 1.5.2 无线网络的有限带宽 |
| 1.5.3 终端的移动性 |
| 1.6 本文主要研究内容 |
| 第2章 移动流媒体视频信号采样压缩感知算法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 压缩感知算法 |
| 2.2.1 算法模型 |
| 2.2.2 信号的稀疏表示 |
| 2.2.3 观测矩阵的构造 |
| 2.3 主成分分析(PCA)及其神经网络学习算法 |
| 2.3.1 主成分分析 |
| 2.3.2 主成分分析的神经网络算法 |
| 2.3.3 GHA算法 |
| 2.4 基于GHA的视频信号压缩感知算法设计 |
| 2.4.1 视频序列的主成分分析 |
| 2.4.2 稀疏度的确定 |
| 2.4.3 算法实现 |
| 2.5 仿真结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 移动流媒体编码技术运动估计研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 移动流媒体编码技术研究 |
| 3.2.1 H.264视频编码标准 |
| 3.2.2 H.264编码框架与关键技术 |
| 3.3 运动估计算法研究 |
| 3.3.1 运动估计算法的分类 |
| 3.3.2 块匹配运动估计的匹配准则 |
| 3.4 典型的块匹配运动估计算法 |
| 3.4.1 全搜索法 |
| 3.4.2 三步搜索法 |
| 3.4.3 四步搜索法 |
| 3.4.4 菱形搜索算法 |
| 3.4.5 基于块的梯度下降搜索法 |
| 3.4.6 运动矢量场自适应搜索法 |
| 3.4.7 自适应十字模板搜索法 |
| 3.5 改进的ARPS算法(IARPS) |
| 3.5.1 搜索起始点及步长的选择 |
| 3.5.2 搜索模板的改进 |
| 3.5.3 算法流程 |
| 3.6 仿真结果及分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 流媒体的正交频分复用(OFDM)传输技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多载波调制技术 |
| 4.3 OFDM传输技术 |
| 4.3.1 OFDM原理 |
| 4.3.2 OFDM系统的抗多径效应 |
| 4.3.3 OFDM中的关键技术 |
| 4.4 小波包实现OFDM的可行性分析 |
| 4.4.1 小波包变换 |
| 4.4.2 基于小波包的OFDM系统原理 |
| 4.5 基于小波包的OFDM流媒体传输系统设计 |
| 4.5.1 H.264网络提取层单元(NALU) |
| 4.5.2 系统的结构设计与实现 |
| 4.6 仿真结果 |
| 4.7 本章小节 |
| 第5章 移动流媒体服务质量与自适应前向纠错控制算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 流媒体传输的特点和QoS要求 |
| 5.2.1 QoS的主要评价指标 |
| 5.2.2 移动流媒体传输的QoS技术要求 |
| 5.2.3 QoS的终端系统保证机制 |
| 5.3 移动流媒体差错控制技术研究 |
| 5.3.1 主要的差错控制技术 |
| 5.3.2 EAFEC算法 |
| 5.4 移动流媒体自适应FEC控制算法研究 |
| 5.4.1 无线信道差错模型 |
| 5.4.2 无线信道传输模式的遗失概率 |
| 5.4.3 基于余弦基的非线性阈值自适应FEC控制算法设计 |
| 5.5 仿真平台的建立与结果分析 |
| 5.5.1 移动流媒体仿真平台的建立 |
| 5.5.2 网络结构与仿真参数设置 |
| 5.5.3 仿真结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 一、发表论文 |
| 二、参加的科研项目 |
| 致谢 |
（2）基于认知无线电的PAPR优化算法及ICI抑制算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状及研究意义 |
| 1.2.1 认知无线电国内外研究现状 |
| 1.2.2 WOFDM 国内外研究现状 |
| 1.2.3 研究意义 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 认知无线电与WOFDM 概述 |
| 2.1 认知无线电概述 |
| 2.1.1 认知无线电的物理体系结构 |
| 2.1.2 认知无线电中的认知循环 |
| 2.1.3 认知无线电的关键技术 |
| 2.2 WOFDM 概述 |
| 2.2.1 WOFDM 系统模型 |
| 2.2.2 小波包变换基本理论 |
| 2.2.3 应用在多载波调制中的小波 |
| 2.3 WOFDM 的特点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于分派问题模型的峰均功率比优化算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 WOFDM 系统的峰均功率比 |
| 3.2.1 峰均功率比的定义 |
| 3.2.2 WOFDM 系统的峰均功率比 |
| 3.3 抑制峰均功率比相关算法的研究 |
| 3.3.1 传统峰均功率比抑制算法 |
| 3.3.2 动态修剪小波包树算法 |
| 3.3.3 强迫搜索较优小波包基算法 |
| 3.3.4 门限算法 |
| 3.4 基于分派问题模型的峰均功率比优化算法原理 |
| 3.5 基于分派问题模型的峰均功率比优化算法步骤 |
| 3.6 算法仿真与性能分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 多线程优化峰均功率比并行算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 并行算法设计 |
| 4.2.1 并行性条件 |
| 4.2.2 并行算法的并行性能分析 |
| 4.3 基于多核处理器的多线程并行算法设计 |
| 4.3.1 线程 |
| 4.3.2 多线程并行程序设计 |
| 4.3.3 多核处理器平台 |
| 4.3.4 面向应用的多核编程工具 |
| 4.4 多线程优化峰均功率比并行算法的设计与实现 |
| 4.5 多线程优化峰均功率比并行算法步骤 |
| 4.6 算法仿真与性能分析 |
| 4.6.1 仿真工具与仿真参数 |
| 4.6.2 仿真结果与性能分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 最优失效子载波保护频带算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于OFDM 的频谱池 |
| 5.2.1 基于OFDM 的频谱池 |
| 5.2.2 基于OFDM 的频谱池中的互扰 |
| 5.3 基于WOFDM 的频谱池的设计与实现 |
| 5.3.1 设计基于WOFDM 的频谱池 |
| 5.3.2 基于WOFDM 的频谱池的实现 |
| 5.4 最优失效子载波保护频带算法原理 |
| 5.4.1 基于WOFDM 的频谱池中ICI 能量分析 |
| 5.4.2 最优失效子载波 |
| 5.5 最优失效子载波保护频带算法步骤 |
| 5.6 算法仿真与分析 |
| 5.6.1 仿真参数及场景 |
| 5.6.2 仿真数据及分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文主要内容及结论 |
| 6.2 下一步研究重点 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）MIMO多载波系统的物理层关键技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 无线移动通信发展概要 |
| 1.2.1 第一代移动通信系统 |
| 1.2.2 第二代移动通信系统 |
| 1.2.3 第三代移动通信系统 |
| 1.2.4 第四代移动通信标准的展望 |
| 1.3 本课题的目的和意义 |
| 1.3.1 基于MIMO 天线的多载波系统容量研究 |
| 1.3.2 MIMO 天线框架下多载波调制方法的研究比较 |
| 1.3.3 信道估计方法研究 |
| 1.3.4 信源信道联合编码和跳频多载波系统 |
| 1.3.5 基于3GPP 信道研究几种空时编码与MIMO-OFDM 结合的方案 |
| 1.3.6 基于apFFT 的相位解调方法 |
| 1.4 本文的主要创新点和论文结构及项目背景 |
| 第二章 相关基础理论 |
| 2.1 信息论基础 |
| 2.1.1 信道容量 |
| 2.1.2 Shannon 限 |
| 2.1.3 并行高斯信道 |
| 2.2 无线信道及其典型模型 |
| 2.2.1 大尺度衰落 |
| 2.2.2 小尺度衰落 |
| 2.2.3 几种常见的信道模型 |
| 2.2.4 抗信道衰落的相关技术 |
| 2.3 常用估值理论 |
| 2.3.1 最大似然估计（MLE）方法 |
| 2.3.2 线性最小均方差（MMSE）估计方法 |
| 2.4 相关信源编码和信道编码理论 |
| 2.4.1 信源编码 |
| 2.4.2 信道编码及其主要方法 |
| 2.4.3 信源信道联合编码 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 MIMO-MCM 信道容量分析和最优子信道划分方法 |
| 3.1 MIMO 信道容量 |
| 3.1.1 MIMO 信道的分解 |
| 3.1.2 MIMO 信道容量计算 |
| 3.1.3 MIMO 天线瑞利信道容量的计算 |
| 3.1.4 小结和启示 |
| 3.2 MCM 信道容量 |
| 3.2.1 MCM 一个符号周期内的时间-频率子信道 |
| 3.2.2 MCM 信道容量上限 |
| 3.3 MIMO-MCM 信道容量 |
| 3.3.1 MIMO-MCM 子信道划分资源约束条件 |
| 3.3.2 MIMO-MCM 容量上限和最优解能量分布 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于两种变换的MIMO-MCM 系统 |
| 4.1 SISO 下两种多载波变换 |
| 4.1.1 DFT-OFDM |
| 4.1.2 DWPT-OFDM |
| 4.1.3 SISO 下两种OFDM 系统性能仿真分析 |
| 4.1.4 小结 |
| 4.2 基于MIMO 天线的两种多载波系统 |
| 4.2.1 MIMO 天线的两种多载波系统组成原理 |
| 4.2.2 MIMO 天线的两种多载波系统仿真性能比较 |
| 4.2.3 小结 |
| 4.3 基于均衡技术的DWPT 系统 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 MIMO-MCM 信道估计技术研究 |
| 5.1 3GPP SCM |
| 5.1.1 3GPP SCM 参数解释 |
| 5.1.2 3GPP SCM 信道模型的使用处理 |
| 5.2 MCM 信道估计 |
| 5.2.1 信道估计方法的分类 |
| 5.2.2 DFT-OFDM 导频信道估计方法中的导频结构 |
| 5.2.3 基于MLE 和MMSEE 的DFT-OFDM |
| 5.2.4 基于小波去噪的MLE |
| 5.2.5 基于APFFT 的MLE 信道估计器 |
| 5.2.6 SISO 天线OFDM 信道估计小结 |
| 5.3 基于MIMO 天线的信道估计技术 |
| 5.3.1 MIMO 信道估计信号模型 |
| 5.3.2 MIMO 信道估计的计算 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 图像分级无线传输 |
| 6.1 基于FH-DFT-OFDM 的图像分级无线传输 |
| 6.2 基于STBC-OFDM 的信源信道联合编码 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 基于逐符号最大后验概率准则的差分跳频接收机设计 |
| 7.1 差分传输系统信号模型 |
| 7.2 差分跳频信道逐符号最大后验概率检测和Viterbi 软判决联合译码 |
| 7.2.1 分支度量参数的计算 |
| 7.2.2 最优软判决输出的计算 |
| 7.2.3 基于SBS-MAP 软判决的Viterbi 软判决译码 |
| 7.3 系统仿真 |
| 7.3.1 高斯信道下三种算法的性能比较 |
| 7.3.2 瑞利平坦衰落信道下的性能表现 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 几种空时编码与MIMO-OFDM 的结合方法及性能分析 |
| 8.1 OFDM 与空时编码的三种结合方法 |
| 8.2 ST-OFDM 与SF-OFDM 的比较 |
| 8.2.1 ST-OFDM |
| 8.2.2 SF-OFDM |
| 8.3 仿真分析 |
| 8.4 本章小结 |
| 第九章 移动无线信道中QAM 系统的全相位符号检测 |
| 9.1 APFFT 检测算法信号模型 |
| 9.1.1 APFFT 预处理过程 |
| 9.1.2 APFFT 计算 |
| 9.1.3 关于APFFT 信号检测性能的分析 |
| 9.2 仿真结果 |
| 9.3 本章小结 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
| 附录 |
（4）面向分级多业务的小波包多载波传输系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.3 硕士期间主要工作和创新点 |
| 第二章 关于小波变换的基本理论 |
| 2.1 小波变换的定义 |
| 2.2 小波变换的特点 |
| 第三章 基于小波包变换的无线通信系统 |
| 3.1 简介 |
| 3.2 基于小波包变换的多载波系统原理和结构图 |
| 3.3 WPM 和OFDM 在不同信道模型下的性能 |
| 3.3.1 不加均衡的WPM 系统 |
| 3.3.2 加均衡的情况 |
| 3.4 在干扰、非线性破坏和取样偏移下系统的鲁棒性 |
| 3.5 执行复杂度估计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 最优小波包调制 |
| 4.1 小波包调制 |
| 4.1.1 二信道复用器 |
| 4.1.2 小波包树 |
| 4.1.3 专用名词 |
| 4.2 最优小波包树 |
| 4.2.1 信道容量 |
| 4.2.2 Kuhn-Tucker 条件和注水原理（water pouring） |
| 4.3 快速搜索算法 |
| 4.3.1 树的枝剪 |
| 4.3.2 关于删减算法 |
| 4.4 仿真结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于小波的多路信号估计方法 |
| 5.1 基于小波变换的单路二维信号估计方法 |
| 5.1.1 原理简介 |
| 5.1.2 NormalShrink 降噪算法及优点 |
| 5.2 基于小波变换的多路二维信号估计方法 |
| 5.2.1 概述 |
| 5.2.2 多路二维Wiener 估计器 |
| 5.2.3 基于小波变换的近似最佳多路估计器 |
| 5.3 算法仿真 |
| 5.3.1 噪声方差对估计器的影响 |
| 5.3.2 信道数量的计算对估计质量的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 发表的论文: |
| 参与的科研项目: |
| 致谢 |
（5）基于智能天线的OFDM自适应多业务传输系统的研究（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 正交频分复用(OFDM)技术的发展 |
| 1.3 问题的提出 |
| 1.4 硕士期间主要工作和创新点 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 OFDM基本理论 |
| 2.1 OFDM系统的基本模型 |
| 2.2 快速傅里叶变换在OFDM系统中的应用 |
| 2.2.1 DFT实现方法 |
| 2.2.2 傅里叶变换的过采样 |
| 2.3 保护间隔和循环前缀 |
| 2.4 带外功率辐射以及加窗技术 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 智能天线的基本原理 |
| 3.1 智能天线的出现与发展 |
| 3.2 智能天线技术介绍 |
| 3.3 自适应天线系统 |
| 3.4 智能天线技术的主要优点 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于智能天线的OFDM系统 |
| 4.1 信号模型 |
| 4.2 抽样矩阵求逆(SMI)算法 |
| 4.3 载波分组的SMI算法 |
| 4.4 改进的分组SMI算法 |
| 4.5 仿真结果 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 基于智能天线的自适应比特分配算法 |
| 5.1 无线传输环境的特点 |
| 5.2 在不同条件下，信号误码率分析 |
| 5.2.1 多径时延对各种已调信号的影响. |
| 5.2.2 多径数目对各种已调信号的影响 |
| 5.2.3 信道质量对各种已调信号的影响 |
| 5.3 适应比特分配算法 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 分级传输的数据业务 |
| 6.1 信道分配及比特分配的意义 |
| 6.2 自适应多业务OFDM系统 |
| 6.3 数据业务的分级传输 |
| 6.4 仿真试验及结果 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 结 束 语 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况 |
| 致谢 |
（6）面向分级多业务的小波包多载波传输系统的研究（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.3 硕士期间主要工作和创新点 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 关于小波变换的基本理论 |
| 2.1 小波变换的提出 |
| 2.1.1 傅立叶变换 |
| 2.1.2 短时傅立叶变换 |
| 2.1.3 小波变换 |
| 2.2 小波变换的实现 |
| 2.2.1 多分辨率分析 |
| 2.2.2 由多分辨率分析引出多采样滤波器组 |
| 2.3 小波包变换及最优小波包基 |
| 2.3.1 小波包的定义 |
| 2.3.2 小波包基的主要性质 |
| 2.3.3 最优小波包基 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于小波包变换的多载波系统 |
| 3.1 无线信道特性与多载波调制 |
| 3.1.1 无线信道类型 |
| 3.1.2 多载波调制和OFDM |
| 3.2 基于小波包变换的多载波调制 |
| 3.2.1 原理与结构图 |
| 3.2.2 WPDM的特点与优势 |
| 3.3 WPDM系统的一些仿真结果 |
| 3.3.1 WPDM系统的正交性仿真 |
| 3.3.2 WPDM系统抗信道衰落和干扰的仿真 |
| 3.4 最优小波包多载波调制 |
| 3.4.1 理论推导 |
| 3.4.2 最优小波包基的算法 |
| 3.4.3 仿真结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 分级传输的视频业务 |
| 4.1 信道分配及比特分配的意义 |
| 4.2 视频业务的分级传输 |
| 4.2.1 图像分级 |
| 4.2.2 小波变换与DCT的比较 |
| 4.2.3 关于两种变换的一些仿真 |
| 4.3 面向分级业务的多载波系统的仿真 |
| 4.4 图像的最优小波包分级 |
| 4.4.1 图像的最优小波包基 |
| 4.4.2 最优小波包基的快速搜索算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 信源信道联合分配算法 |
| 5.1 信道分配原则 |
| 5.2 算法流程图 |
| 第六章 面向分级多业务的小波包多载波传输系统及其实现 |
| 6.1 系统框图 |
| 6.2 系统实现的讨论 |
| 6.2.1 小波芯片的现状 |
| 6.2.2 用于视频分级的小波包变换的实现 |
| 6.2.3 用于多载波调制的小波包变换的实现 |
| 第七章 结束语 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况 |
| 致谢 |
（7）基于小波包变换的多载波调制系统的FPGA实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪言 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 正交频分复用和小波包调制 |
| 1.3 基于小波包变换的多载波调制系统 |
| 1.4 纠错码在通信系统中的作用 |
| 1.5 国内外状况 |
| 1.6 本课题研究的主要内容及意义 |
| 第二章 多载波调制与基于小波包变换的多载波调制 |
| 2.1 多载波调制 |
| 2.2 OFDM 系统概述 |
| 2.3 基于小波/小波包变换的多载波调制 |
| 2.3.1 小波包调制系统的基本结构 |
| 2.3.2 小波包调制的功率谱密度（PSD）与带宽效率 |
| 2.3.3 小波包调制与OFDM 的比较 |
| 第三章 纠错码理论与FPGA 实现 |
| 3.1 理德-索罗蒙码 |
| 3.1.1 概述 |
| 3.1.2 伽罗华域及其运算 |
| 3.2 理德-索罗蒙编码器设计及FPGA 实现 |
| 3.2.1 R-S 码的生成多项式 |
| 3.2.2 R-S 编码的FPGA 实现 |
| 3.3 理德-索罗蒙译码器的设计 |
| 3.4 交织编码与解交织 |
| 3.4.1 概述 |
| 3.4.2 交织与解交织的硬件实现 |
| 3.4.3 链接码 |
| 3.5 网格编码调制 |
| 3.5.1 TCM 概述 |
| 3.5.2 卷积码编码器 |
| 3.5.3 卷积码译码器 |
| 3.5.4 QAM 信号的分集映射 |
| 3.5.5 网格编码调制的编码增益 |
| 第四章 小波包多载波调制的FPGA 实现 |
| 4.1 小波包多载波调制的原理框图 |
| 4.2 小波包多载波调制FPGA 实现 |
| 4.2.1 串/并变换与并/串变换的实现 |
| 4.2.2 小波包综合的实现 |
| 4.2.3 小波包分解的实现 |
| 4.2.4 脉冲成形与匹配滤波 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 发表的论文: |
| 参与科研项目: |
| 致谢 |
（8）认知无线网络中的协作频谱检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 认知无线网络的起源与发展 |
| 1.2.1 软件定义无线电 |
| 1.2.2 认知无线电 |
| 1.3 认知无线网络 |
| 1.3.1 认知无线网络概念 |
| 1.3.2 认知无线网络与认知无线电的关系 |
| 1.3.3 认知无线网络关键技术 |
| 1.4 认知无线网络未来发展的挑战 |
| 1.4.1 频率管理方面 |
| 1.4.2 运行操作方面 |
| 1.4.3 技术需求方面 |
| 1.5 本文研究的主要内容 |
| 本章参考文献 |
| 第二章 认知无线网络中的频谱检测 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 频谱检测算法的评估指标 |
| 2.3 本地频谱检测算法 |
| 2.3.1 能量检测 |
| 2.3.2 匹配滤波器检测 |
| 2.3.3 循环平稳特征检测 |
| 2.3.4 离散小波变换和离散小波包变换检测 |
| 2.3.5 高阶统计量检测 |
| 2.3.6 本地频谱检测算法特点对比 |
| 2.4 协作频谱检测 |
| 2.4.1 参与协作终端的选取 |
| 2.4.2 数据融合 |
| 2.4.3 异步式协作检测算法 |
| 2.5 MAC层检测优化 |
| 2.6 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第三章 联合频谱检测及其优化策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 联合频谱检测与协作频谱检测的联系与区别 |
| 3.3 联合频谱检测的功能模块 |
| 3.4 联合频谱检测系统模型 |
| 3.4.1 本地与协作频谱检测模型 |
| 3.4.2 本地检测性能的评估 |
| 3.4.3 联合频谱检测建模 |
| 3.5 联合频谱检测优化算法与方案 |
| 3.5.1 基于迭代匈牙利算法的联合频谱检测策略 |
| 3.5.2 基于贪婪算法的联合频谱检测策略 |
| 3.6 仿真结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第四章 面向认知用户QoS的联合频谱检测优化算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 本地检测时长优化方案 |
| 4.2.1 系统模型 |
| 4.2.2 时长优化算法 |
| 4.3 联合频谱检测优化方案 |
| 4.3.1 信道与认知终端状态分析 |
| 4.3.2 检测性能的评估 |
| 4.3.3 检测时序方案 |
| 4.3.4 检测任务分配与参数优化 |
| 4.4 仿真结果与分析 |
| 4.4.1 本地检测的时长优化 |
| 4.4.2 联合检测下检测任务分配与检测时长的优化 |
| 4.5 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第五章 基于检测概率估计的协作检测定位方案 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 场景模型 |
| 5.2.1 信号传播模型 |
| 5.2.2 频谱检测模型 |
| 5.3 定位方案 |
| 5.3.1 授权系统信号平均信噪比的估计 |
| 5.3.2 授权系统发射站的位置估计 |
| 5.3.3 对定位算法的进一步优化 |
| 5.4 仿真结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 附录:缩略语表 |
| 致谢 |
| 博士期间论文发表与工作完成情况 |
（9）新型宽带无线接入网中资源管理若干关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 宽带无线接入网络 |
| 1.1.1 蜂窝移动通信系统 |
| 1.1.2 无线网状网 |
| 1.1.3 WiMAX |
| 1.1.4 宽带卫星接入网络 |
| 1.2 无线资源管理概述 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 WiMAX WMN中吞吐量最优的链路调度 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相关工作 |
| 2.3 网络模型与假设 |
| 2.3.1 网络模型 |
| 2.3.2 带宽请求 |
| 2.3.3 干扰模型 |
| 2.4 吞吐量最优的链路调度问题 |
| 2.4.1 无干扰传输条件 |
| 2.4.2 研究问题描述 |
| 2.5 基于GA的链路调度优化 |
| 2.5.1 最小调度周期求解算法 |
| 2.5.2 基于GA的链路调度顺序优化 |
| 2.6 仿真实验及性能分析 |
| 2.7 小结 |
| 第3章 WiMAX WMN中时延敏感的链路调度 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 时延敏感的链路调度问题 |
| 3.3 统一求解框架 |
| 3.3.1 固定时隙需求链路调度算法 |
| 3.3.2 不同时隙需求链路调度算法 |
| 3.3.3 快速链路调度算法 |
| 3.4 基于NSGA-II的调度顺序优化求解 |
| 3.4.1 多目标优化遗传算法基本理论 |
| 3.4.2 基于NSGA-II的链路调度优化机制 |
| 3.5 仿真实验及性能分析 |
| 3.6 小结 |
| 第4章 多射频多信道WMN中信道分配优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.3 网络模型与问题描述 |
| 4.3.1 网络模型 |
| 4.3.2 干扰模型 |
| 4.3.3 问题描述 |
| 4.4 基于贪心策略的信道分配算法 |
| 4.4.1 面向节点层次的信道分配 |
| 4.4.2 面向链路层次的信道分配 |
| 4.5 基于NSGA-II的信道分配优化 |
| 4.5.1 问题编码及遗传算子设计 |
| 4.5.2 算法求解过程 |
| 4.6 进一步讨论 |
| 4.7 仿真实验及性能分析 |
| 4.8 小结 |
| 第5章 基于视频流量长时预测的动态资源管理 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 VBR视频流量多尺度分解 |
| 5.2.1 小波包定义 |
| 5.2.2 小波包分解 |
| 5.2.3 视频流量小波包分解相关性分析 |
| 5.3 VBR视频流量的最优小波包分解 |
| 5.4 小波系数预测 |
| 5.4.1 最小均方算法 |
| 5.4.2 LS-SVM预测算法 |
| 5.4.3 基于预测系数逆变换的视频信号预测 |
| 5.5 基于长时预测的动态资源分配 |
| 5.6 实验与性能仿真 |
| 5.7 小结 |
| 第6章 宽带卫星接入网中基于流量预测的资源管理 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 宽带卫星接入网的无线资源管理流程 |
| 6.3 宽带卫星接入网的无线资源申请机制 |
| 6.3.1 理想情况下资源申请机制 |
| 6.3.2 基于记录因子的资源申请 |
| 6.3.3 联合记录因子和流量预测的资源申请 |
| 6.4 无线资源分配方案 |
| 6.5 仿真与实验验证 |
| 6.6 小结 |
| 第7章 结束语 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读博士学位期间的科研经历 |
| 作者攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 作者攻读博士学位期间的获奖情况 |
（10）一种降低OFDM系统峰均功率比的新方法（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 OFDM 技术的发展史 |
| 1.2 OFDM 技术的应用 |
| 1.3 OFDM 的关键技术及研究现状 |
| 1.3.1 峰均功率比 |
| 1.3.2 频域和时域同步 |
| 1.3.3 信道估计与均衡 |
| 1.3.4 OFDM-CDMA |
| 1.3.5 MIMO-CDMA |
| 1.3.6 信道编码与交织 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第二章 OFDM 系统综述 |
| 2.1 OFDM 系统的基本原理 |
| 2.1.1 OFDM 信号调制解调原理 |
| 2.1.2 子载波的正交条件 |
| 2.1.3 OFDM 调制的DFT 实现 |
| 2.1.4 保护间隔和循环前缀 |
| 2.1.5 傅立叶变换的过采样 |
| 2.2 OFDM 技术的优缺点 |
| 2.2.1 OFDM 技术的优点 |
| 2.2.2 OFDM 技术的缺点 |
| 第三章 降低OFDM 系统峰均功率比方法的研究 |
| 3.1 峰均功率比的研究背景及意义 |
| 3.2 峰均比的定义及分布 |
| 3.3 降低峰均比的方法研究 |
| 3.3.1 限幅类技术 |
| 3.3.2 编码类技术 |
| 3.3.3 概率类技术 |
| 第四章 降低OFDM 系统PAPR 的新方法 |
| 4.1 分组后再求均值算法的基本思想 |
| 4.2 分组后求均值算法的原理框图 |
| 第五章 仿真结果及分析 |
| 5.1 仿真参数的确定 |
| 5.2 仿真结果及分析说明 |
| 第六章 结束语 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
四、OFDM Scheme Based on Wavelet Packet Transform-Oriented Graded Multi-Service（论文参考文献）
- [1]移动流媒体编码与传输中的关键技术研究[D]. 顾铭明. 哈尔滨工程大学, 2014(12)
- [2]基于认知无线电的PAPR优化算法及ICI抑制算法的研究[D]. 刘苗. 吉林大学, 2011(09)
- [3]MIMO多载波系统的物理层关键技术研究[D]. 阎磊. 天津大学, 2009(12)
- [4]面向分级多业务的小波包多载波传输系统的研究[D]. 谢紫薇. 天津大学, 2006(01)
- [5]基于智能天线的OFDM自适应多业务传输系统的研究[D]. 王丽娟. 天津大学, 2004(01)
- [6]面向分级多业务的小波包多载波传输系统的研究[D]. 赵慧. 天津大学, 2003(01)
- [7]基于小波包变换的多载波调制系统的FPGA实现[D]. 李秀娟. 天津大学, 2006(01)
- [8]认知无线网络中的协作频谱检测技术研究[D]. 王再励. 北京邮电大学, 2011(12)
- [9]新型宽带无线接入网中资源管理若干关键技术研究[D]. 陈剑. 东北大学, 2010(03)
- [10]一种降低OFDM系统峰均功率比的新方法[D]. 屈悦. 天津大学, 2007(04)