卫星通信基于成对载波多址技术卫星通信关键技术

摘要5-7

ABSTRACT7-15

第一章 绪论15-25

1.1 探讨目的及作用15-16

1.2 卫星通信网概述16-18

1.2.1 卫星通信网构成16-17

1.2.2 卫星通信系统优势及难点17-18

1.3 卫星通信信道模型18

1.4 卫星系统容量扩增技术18-21

1.4.1 传统容量扩增技术19-20

1.4.2 成对载波多址技术20-21

1.5 国内外探讨近况21-22

1.6 本论文主要工作及章节安排22-25

第二章 成对载波多址技术25-53

2.1 引言25

2.2 成对载波多址技术基本原理25-28

2.3 成对载波多址系统信道参数估计28-39

2.3.1 频率估计算法30-33

2.3.2 相移估计算法33-35

2.3.3 幅度估计算法35-36

2.3.4 时延估计算法36-38

2.3.5 LMS 算法38

2.3.6 隐藏导频序列算法38-39

2.4 参数估计对干扰抵消性能的影响39-42

2.5 成对载波多址信号盲分离42-51

2.5.1 利用稀疏性的算法44-46

2.5.2 独立分量浅析(ICA)法46-48

2.5.3 基于粒子滤波的盲分离法48-51

2.6 本章小结51-53

第三章 基于二维 VITERBI 的减复杂度 PCMA 信号盲分离算法53-77

3.1 引言53

3.2 PCMA 信号模型53-55

3.3 二维 Viterbi 算法原理55-59

3.4 无编码信息的二维 Viterbi 减复杂度盲分离算法59-62

3.5 结合信道编码的二维 Viterbi 减复杂度盲分离算法62-66

3.6 算法复杂度浅析66-68

3.7 仿真实验与浅析68-75

3.7.1 编码信息对盲分离性能的影响68-69

3.7.2 幸存路径保留比例对性能的影响69-71

3.7.3 信号功率差别对性能的影响71-72

3.7.4 信道参数估计误差对性能的影响72-75

3.8 本章小结75-77

第四章 基于 PSP 和 KALMAN 滤波的 PCMA 信号盲分离77-97

4.1 引言77

4.2 传统 MLSE 算法77-79

4.3 PSP 算法原理79-80

4.4 Kalman 滤波器用于信道跟踪80-83

4.5 PSP-Kalman 算法83-88

4.6 算法参数初始化88-90

4.6.1 幅度初始化88

4.6.2 初始相位估计88-89

4.6.3 定时估计89-90

4.7 仿真实验与浅析90-96

4.7.1 信道估计误差性能仿真90-93

4.7.2 时变信道跟踪性能仿真93-94

4.7.3 盲分离误比特率性能仿真94-96

4.8 本章小结96-97

第五章 结束语97-99

5.1 主要工作与革新点97-98

5.2 后续探讨工作98-99