HFC系统中光接收机的应用

HFC系统中光接收机的应用

论文摘要

随着通信技术的飞速发展和用户需求的提高,特别是移动多媒体和高速数据业务的迅速发展,迫切需要一种新的网络以提供更宽的工作频带、支持更加灵活的多种类业务(高速率数据、多媒体及对称或非对称业务等),并使移动终端能够在不同的网络间进行漫游。由于市场的驱动促使第三代移动通信系统(3G)的概念应运而生。结合OFDM和CDMA技术的多载波CDMA系统充分利用了 OFDM最优频率利用率以及CDMA系统多址和频率分集技术,且系统容量和抗符号间干扰性能明显优于传统的CDMA系统,是未来移动通信系统一种很有应用前景的候选方案,相当多的专家学者都在对其进行研究。MC-CDMA中的数据检测技术可以分为单用户检测和多用户检测两大类。本论文分析了 MC-CDMA系统原理及系统中几种关键技术,然后对其中的关键技术之一接收端检测技术进行研究。在检测技术研究方面,先是介绍了现有的几种频域分集合并技术和多用户检测技术,包括解相关检测和最小均方误差检测,并行干扰消除和串行干扰消除方法,在系统模型上进行性能仿真和分析比较,然后重点介绍了仿生算法多用户检测,包括遗传算法多用户检测和蚁群算法多用户检测。在MC-CDMA系统模型上进行仿真和性能比较,并给出相应的理论分析。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究工作的背景和意义
  • 1.2 本论文的相关研究工作
  • 第二章 MC-CDMA基础
  • 2.1 引言
  • 2.2 OFDM基本原理
  • 2.3 CDMA基本原理
  • 2.4 多载波和码分多址的结合
  • 2.5 MC-CDMA系统中的关键技术
  • 2.6 本章小结
  • 第三章 MC-CDMA系统中的数据检测
  • 3.1 引言
  • 3.2 MC-CDMA的发送和接收
  • 3.3 MC-CDMA单用户检测技术
  • 3.3.1 几种简单的频域分集合并技术
  • 3.3.2 频域分集合并检测技术性能比较
  • 3.4 MC-CDMA多用户检测技术
  • 3.4.1 线性多用户检测
  • 3.4.2 非线性多用户检测
  • 3.4.3 仿真结果和分析
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 基于仿生算法的多用户检测
  • 4.1 遗传算法简介
  • 4.2 基于遗传算法的多用户检测
  • 4.2.1 基于传统遗传算法的多用户检测
  • 4.2.2 MMSE与遗传算法相结合的多用户检测
  • 4.3 蚁群算法
  • 4.3.1 蚁群算法的基本模型
  • 4.3.2 蚁群算法的优缺点
  • 4.3.3 改进的蚁群优化算法
  • 4.4 基于蚁群算法的多用户检测
  • 4.4.1 蚁群算法多用户检测模型
  • 4.4.2 蚁群算法在多用户检测中的改进
  • 4.4.3 算法描述及步骤
  • 4.5 仿真结果及分析
  • 4.6 本章小结
  • 第五章 结束语
  • 致谢
  • 参考文献
  • 相关论文文献

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