基于散射簇的信道建模及多径成簇算法的研究
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基于散射簇的信道建模及多径成簇算法的研究
论文目录
摘要
第1-4页
ABSTRACT
第4-7页
第一章 绪论
第7-11页
· 研究背景和意义
第7-8页
· 移动无线信道模型研究现状
第8-9页
· 本文的主要研究内容
第9-10页
· 论文结构及内容安排
第10-11页
第二章 多径散射簇信道模型理论
第11-26页
· 无线信道的信号传播
第11-13页
· 无线电波的传播机制
第11-12页
· 大气气体的吸收损耗
第12页
· 衰落的机理
第12-13页
· 大尺度衰落
第13-14页
· 路径损耗
第13-14页
· 阴影衰落
第14页
· 小尺度衰落
第14-16页
· Nakagami-m 分布
第14-15页
· Weibull 分布
第15页
· K 分布
第15-16页
· k-u 分布
第16页
· 联合的功率谱密度
第16-18页
· 多径散射簇的定义
第18-22页
· 多径散射簇
第18-19页
· 多径散射簇空时联合分布
第19-20页
· 特定场景下多径散射簇的角度和时延特性
第20-22页
· 随机点过程理论
第22-25页
· 随机点过程
第22页
· 簇生点过程
第22-23页
· 发射噪声过程和 Campbell 定理
第23-24页
· 基于簇生点过程的信道模型
第24-25页
· 本章小结
第25-26页
第三章 SV 信道建模研究
第26-43页
· SV 模型及其扩展模型
第26-32页
· Saleh-Valenzuela 信道模型
第26-28页
· IEEE 802.15.4a UWB 模型
第28-29页
· 基于角度扩展 SV 模型
第29-30页
· TSV 信道模型
第30-32页
· 基于簇生点过程的改进 SV 模型
第32-36页
· 平均功率延迟谱
第32-33页
· AS 和 DS 的相关性计算
第33-35页
· 改进的 SV 模型的信道冲击响应
第35-36页
· 不同的 SV 模型仿真及其信道特性的的比较
第36-42页
· 本章小结
第42-43页
第四章 多径散射簇识别和聚类算法
第43-57页
· 聚类知识发现及关键技术
第44-45页
· KPowermeans 聚类算法
第45-48页
· 智能簇识别算法的主框架
第45-46页
· 核心算法-KPowerMeans 算法
第46-47页
· 多径簇的有效性判断
第47-48页
· WKPowerMeans 算法
第48-51页
· 小波尖峰检测技术
第49-50页
· 多径分量距离(MCD)
第50页
· 信息熵加权
第50-51页
· 实例分析
第51-56页
· 聚类精确度的比较
第54-55页
· 时间复杂度的比较
第55-56页
· 本章小结
第56-57页
第五章 总结与展望
第57-58页
· 全文总结
第57页
· 未来展望
第57-58页
参考文献
第58-62页
发表论文和参加科研情况说明
第62-63页
致谢
第63页
本篇论文共
63
页,
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