论文目录 | |
| 摘要 | 第1-8
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| ABSTRACT | 第8-11
页 |
| 目录 | 第11-16
页 |
| 第一章 绪论 | 第16-28
页 |
| · 计算机仿真简介 | 第16-19
页 |
| · 计算机仿真的重要性 | 第16-17
页 |
| · 计算机仿真发展历史 | 第17-18
页 |
| · 当前主要仿真工具介绍 | 第18-19
页 |
| · 计算机仿真的进一步讨论 | 第19-25
页 |
| · 计算机仿真发展现状 | 第19-21
页 |
| · 仿真结果的评价标准 | 第21-24
页 |
| · 计算机仿真面临的主要问题 | 第24-25
页 |
| · 论文所做工作及结构 | 第25-26
页 |
| · 参考文献 | 第26-28
页 |
| 第二章 蒙特卡罗方法在无线通信仿真中的应用 | 第28-46
页 |
| · 简介 | 第28
页 |
| · 经典蒙特卡罗方法和经典蒙特卡罗估计 | 第28-33
页 |
| · 一个较简单的例子——随机投点法估计面积 | 第29-30
页 |
| · 经典蒙特卡罗方法估计随机变量的数学期望 | 第30-32
页 |
| · 经典蒙特卡罗方法计算多重积分 | 第32-33
页 |
| · 广义蒙特卡罗方法和广义蒙特卡罗估计 | 第33-37
页 |
| · 广义蒙特卡罗估计的一般性结论 | 第34
页 |
| · 广义蒙特卡罗估计的方差 | 第34
页 |
| · 满足“有限相邻相关条件”的广义蒙特卡罗估计 | 第34-37
页 |
| · 蒙特卡罗方法在无线通信仿真中的应用 | 第37-39
页 |
| · 蒙特卡罗方法在估计通信系统误码率中的应用 | 第38-39
页 |
| · 蒙特卡罗方法在通信仿真中的其它应用 | 第39
页 |
| · 无线通信系统蒙特卡罗仿真可信度的一般性分析方法 | 第39-43
页 |
| · 问题的提出 | 第39-40
页 |
| · 无线通信中的误码率估计是满足SFAC条件的广义MC估计 | 第40
页 |
| · 基于SFAC条件的仿真可信度通用分析方法(VGA算法) | 第40-42
页 |
| · 引入可信度分析后对MC仿真时间的影响 | 第42
页 |
| · 算法的应用及效果 | 第42-43
页 |
| · 蒙特卡罗方法的优点和局限性 | 第43-44
页 |
| · 蒙特卡罗方法的优点 | 第43
页 |
| · 蒙特卡罗方法应用于通信仿真的局限性 | 第43-44
页 |
| · 本章小结 | 第44-45
页 |
| · 参考文献 | 第45-46
页 |
| 第三章 典型无线信道误码率蒙特卡罗仿真可信度研究 | 第46-76
页 |
| · 简介 | 第46-47
页 |
| · 无线信道的小尺度衰落模型 | 第47-49
页 |
| · 无线信道的三种损耗 | 第47-48
页 |
| · 三类小尺度衰落 | 第48-49
页 |
| · 典型小尺度衰落信道及其分类 | 第49
页 |
| · AWGN信道 | 第49-54
页 |
| · 系统发送机、接收机结构 | 第50
页 |
| · 蒙特卡罗估计方差和最大相对误差的导出 | 第50-51
页 |
| · 蒙特卡罗估计最大相对误差的的讨论 | 第51-53
页 |
| · 仿真验证 | 第53-54
页 |
| · SISO快衰落信道和准快衰落信道 | 第54-58
页 |
| · SISO瑞利衰落信道模型及误码率理论值 | 第54-56
页 |
| · SISO快衰落信道 | 第56-57
页 |
| · SISO准快衰落信道 | 第57
页 |
| · 仿真验证 | 第57-58
页 |
| · SISO慢衰落信道 | 第58-68
页 |
| · SISO单径瑞利慢衰落信道 | 第59-63
页 |
| · SISO多径瑞利慢衰落信道 | 第63-68
页 |
| · MIMO信道 | 第68-72
页 |
| · MIMO信道模型 | 第68-69
页 |
| · MIMO信道下误码率仿真可信度的一般性研究 | 第69-70
页 |
| · MIMO快衰落信道下误码率仿真可信度研究 | 第70
页 |
| · 空时块编码MIMO系统误码率仿真可信度研究 | 第70-71
页 |
| · 分层空时码MIMO系统误码率仿真可信度研究 | 第71-72
页 |
| · 本章小结 | 第72-74
页 |
| · 参考文献 | 第74-76
页 |
| 第四章 典型无线信道重要性采样方法研究 | 第76-105
页 |
| · 重要性采样方法 | 第76-82
页 |
| · 一个较简单的例子 | 第76-77
页 |
| · 经典重要性采样方法 | 第77-80
页 |
| · 常用含参数的次优偏置函数 | 第80
页 |
| · 广义重要性采样方法 | 第80-81
页 |
| · 重要性采样方法存在的主要问题 | 第81-82
页 |
| · 自适应重要性采样(AIS)方法研究 | 第82-86
页 |
| · 最佳偏置函数的自适应重要性采样(OBAIS)算法 | 第82-83
页 |
| · 次优偏置函数的自适应重要性采样(SBAIS)算法 | 第83-85
页 |
| · 自适应重要性采样算法的初值选取问题 | 第85-86
页 |
| · AWGN信道下重要性采样方法的研究 | 第86-96
页 |
| · AWGN信道下的最佳偏置函数 | 第86-87
页 |
| · AWGN信道下典型次优IS算法 | 第87-90
页 |
| · 信号采用PAM调制的IS算法 | 第90-95
页 |
| · 信号采用QAM调制的IS算法 | 第95-96
页 |
| · 衰落信道下重要性采样方法的研究 | 第96-99
页 |
| · 单径瑞利慢衰落信道 | 第96
页 |
| · 多径瑞利慢衰落信道 | 第96-99
页 |
| · MIMO信道下重要性采样方法的研究 | 第99-101
页 |
| · 偏置函数的设计以及IS估计方差表达式 | 第99-101
页 |
| · 梯度下降算法求解最佳参数值 | 第101
页 |
| · 本章小结 | 第101-102
页 |
| · 参考文献 | 第102-105
页 |
| 第五章 无线通信系统通用快速仿真算法研究 | 第105-130
页 |
| · 简介 | 第105
页 |
| · 半解析蒙特卡罗仿真算法研究 | 第105-111
页 |
| · 基于高斯假设下的半解析蒙特卡罗仿真 | 第105-108
页 |
| · 尾外推法 | 第108-109
页 |
| · 尾部概率密度函数估计法 | 第109-111
页 |
| · 具有学习能力的通用自适应仿真量决定算法 | 第111-115
页 |
| · 算法描述 | 第111-112
页 |
| · 仿真时间效率的分析 | 第112-113
页 |
| · 半解析方法运用于初始值的选择 | 第113-114
页 |
| · 算法的改进——变步长算法 | 第114
页 |
| · 算法的应用及效果 | 第114-115
页 |
| · 错误事件分类仿真算法和蒙特卡罗仿真、重要性采样仿真的结合 | 第115-122
页 |
| · 错误事件分类仿真算法思想及算法描述 | 第115-117
页 |
| · 错误事件分类蒙特卡罗仿真算法在高阶调制中的运用 | 第117-118
页 |
| · 错误事件分类蒙特卡罗仿真算法在单径瑞利衰落信道下的运用 | 第118-120
页 |
| · 错误事件分类蒙特卡罗仿真算法的具体实现 | 第120-121
页 |
| · 错误事件分类重要性采样仿真算法 | 第121-122
页 |
| · 控制变量蒙特卡罗仿真算法与控制变量重要性采样仿真算法研究 | 第122-127
页 |
| · 控制变量蒙特卡罗仿真算法原理 | 第122
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| · 控制变量蒙特卡罗仿真算法在误码率仿真中的应用 | 第122-123
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| · 迭代控制变量蒙特卡罗仿真算法及其在误码率仿真中的应用 | 第123-127
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| · 本章小结 | 第127-128
页 |
| · 参考文献 | 第128-130
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| 第六章 总结与展望 | 第130-133
页 |
| · 论文工作总结 | 第130-131
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| · 展望 | 第131-133
页 |
| 致谢 | 第133-134
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| 攻读博士学位期间已发表的学术论文和申请的专利 | 第134页 |
