一、无线局域网中OFDM技术的研究及实现（论文文献综述）
徐成[1]（2020）在《异构无线网络中基于子载波质量的速率自适应传输方法研究》文中研究指明异构无线网络共存环境下,多元化的无线设备通常共享2.4GHz ISM频段。多元化设备间的数据传输面临频谱受限、无线干扰等重大挑战,加上无线网路的隐藏终端和暴露终端的固有问题,使得异构无线网络共存环境的数据传输成功率低下,系统性能大打折扣。如何提高系统资源的利用率,同时优化系统性能,已成为学术界和工业界共同关注的研究热点。基于动态信道深度感知的速率自适应传输是一个行之有效的方案。细粒度的信道质量评估结果为速率自适应传输提供数据支持,基于数据的重要性,实现数据与子载波间的智能映射,从而提高系统吞吐量,提升系统性能。本文以异构无线网络作为研究背景,结合陕西省自然科学基金面上项目“异构无线网络透明共存关键技术研究【2020JM-416】”的需求,对异构无线网络的速率自适应传输策略展开深入的研究,主要的工作成果表现在以下几个方面:（1）基于由频率选择性衰落带来的弱子载波误码问题和低吞吐量现象,本文提出一种面向Wi-Fi协议的点对点自适应调整编码率以实现速率自适应算法ACR。深度分析子载波的状态,利用可靠子载波传输重要数据,提高了数据传输成功率与系统吞吐量。经WARP节点所搭建的实验平台验证,ACR算法能提高传输成功率、系统吞吐量,增强系统鲁棒性。（2）基于经典干扰避免算法在时间、频率、空间维度的剖析,提出了Wi-Fi与Zig Bee共存环境下两类节点的速率自适应传输算法。在Wi-Fi网络中,根据信道中可靠子载波的占比,对信道进行分级,依据信道质量等级自适应传输数据,同时实现待传输数据与子载波的智能映射,使用可靠的子载波传输重要的数据,弱子载波辅助传输数据,冲突子载波不传输数据,最大化保障异构网络通信系统的吞吐量和鲁棒性。在Zig Bee网络中,实现了细粒度的空闲信道评估策略,通过该策略可以充分利用异构网络共用的频谱资源来获得更高的吞吐量。WARP节点和CC2530节点共同搭建的实验平台验证了所提算法的有效性。
梁博[2]（2019）在《小型无人机电磁反制技术的研究与实现》文中进行了进一步梳理近两年来,民用小型无人航空器（UAV）市场发展迅速。从2013年开始,大疆创新（DJI）、派诺特（Parrot）等专业民用小型无人机生产商逐渐进入海内外消费者的视野范围,“航拍”逐渐流行开来。然而,由于市场仍处于发展初期,政策上针对小型民用航空器的管理办法并不完善;绝大多数消费者也没有机会接受专业的飞手培训,且对小型无人机的飞行规定十分陌生,这就造成了目前民用小型无人机“黑飞”现象十分严重。所以研究和发展针对小型无人机的电磁反制技术刻不容缓。本文在分析了国内外反无人机技术的研究现状后,针对目前无人机所用频段、信号特点,在总结前人的工作基础上对无人机的识别、干扰方法做出了深入的研究。详细工作有:（1）对当前无人机反制技术体系以及无人机所用通信系统进行了研究。调研了国内外反无人机系统的研究现状,并对当前无人机广泛采用的WiFi通信系统、跳频通信系统做了深入分析,之后总结了当前常用的通信干扰手段,并对人工神经网络进行了分析研究。为后面提出基于LSTM的无人机信号识别算法及相应的干扰方法提供了理论基础;（2）设计了小型无人机信号识别及干扰平台。首先基于PC机和USRP X310软件无线电平台,搭建了无人机信号采集及处理平台;然后基于树莓派和无线网卡,搭建了WiFi信号干扰平台;最后给出了基于MCU+VCO方案的信号阻塞干扰平台的硬件设计;（3）完成了小型无人机信号识别及干扰平台中的算法及软件设计。首先提出了基于神经网络的无人机信号识别算法,给出了信号采集、特征提取的方法,并对基于LSTM的神经网络模型进行了详细的理论分析和设计,给出了网络的训练过程及训练结果;然后提出了针对采用WiFi通信系统的无人机的干扰方法,实现了取消验证攻击、洪水验证攻击,并验证了效果;最后给出了信号阻塞干扰平台中的软件设计。经测试,本文所设计的无人机反制系统能够有效地完成无人机的识别及干扰工作。最终实现的效果为,当无人机进入监控区域后,系统能够截获无人机信号并对其型号进行识别,并对不同型号的无人机采取有针对性的干扰手段。
万云云[3]（2019）在《4发4收IEEE802.11ac迭代检测技术》文中进行了进一步梳理第五代WiFi标准——IEEE802.11ac无线标准,被誉为无线局域网的高速公路,以满足5GHz频道高数据速率的快速需求,实现甚高吞吐率通信,核心技术是MIMO-OFDM技术。在MIMO-OFDM系统中,除了存在码间干扰和子载波间干扰以外,还存在天线间干扰,寻找一种有效的多天线检测算法是MIMO-OFDM技术的关键。常用的线性检测应用于802.11ac系统性能较差,因此论文研究了适用于IEEE802.11ac的迭代检测技术,主要工作包括:第一,结合最小二乘估计原理进行了4发4收802.11ac系统DATA字段的信道估计研究。首先根据VHTLTF字段的结构,得到该字段的信道估计值;然后利用DATA字段的导频进行残余相位跟踪与补偿,获得DATA字段的信道估计值。第二,研究了判决反馈思想的BI-GDFE检测算法。重点分析了如何选取上一次迭代判决的输入判决相关系数（IDC）来设计前馈均衡器和反馈均衡器,以最大化检测输出的SINR。首先仿真了4发4收802.11ac系统不同判决输出信噪比所对应的IDC曲线,其次根据此IDC曲线对BI-GDFE检测算法进行了仿真。仿真结果表明,选择动态IDC系数的条件下,可以通过不断迭代来降低系统误码率。在BER为10-3附近,BI-GDFE迭代1次比MMSE提升约3.5 dB,迭代两次提升约4.5 dB。第三,研究了基于MAP准则和MMSE高斯近似准则的Turbo迭代检测算法。对于Turbo-MAP,着重推导了后验概率信息和外信息的计算公式;对于Turbo-MMSE,重点研究了将译码器输出作为先验信息的MMSE检测器,用高斯分布近似滤波后的噪声和干扰,计算软判决输出的LLR。仿真结果表明,在BER为10-4附近,Turbo-MAP迭代2次与迭代1次相比,性能大约有2.2 dB的提升,迭代3次比迭代2次性能提升1 dB;Turbo-MMSE检测迭代2次性能比迭代1次迭代提升2 dB;Turbo-MAP整体优于Turbo-MMSE 2.5 dB。论文以Turbo迭代检测以及判决反馈思想的迭代检测算法原理为基础,设计了IEEE802.11ac MIMO-OFDM系统的迭代检测方案,为下一代无线局域网中基于IEEE802.11ac标准的研究提供了参考。
冯冰[4]（2019）在《无线局域网中控制信息传输与流量卸载机制研究》文中指出无线局域网（Wireless Local Area Network,WLAN）己经成为无线智能终端接入互联网的重要方式。目前主流的WLAN是基于IEEE 802.11标准进行实现。为了应对不断增长的WLAN性能要求,一些已有的研究工作通过在IEEE 802.11标准中引入额外的控制信息,设计新的WLAN机制,从而提高WLAN在信道接入控制和能量消耗方面的性能。携带机制被广泛用于实现节点之间新引入的控制信息的传输。但是,传统携带机制不仅消耗额外的信道资源而且无法可靠地将具有广播特性的控制信息从一个节点传输到多个节点。因此,在WLAN中设计新的控制信息传输机制是一个重要的研究问题。新设计的控制信息传输机制可以被用于解决WLAN中存在的各种问题,从而提高WLAN的性能。由于WLAN具有部署简单、设备成本低和传输速率高等优点,移动运营商通过把蜂窝网的数据流量卸载到WLAN,减轻蜂窝网的负载压力。为了提高卸载到WLAN的数据流量的容量,设计高效的流量卸载策略是另外一个重要的研究问题。本文具体的研究内容和贡献如下:1.基于物理层的正交频分多址（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术,设计了一种新的通信机制CoS（Communication through data symbol Silence）,传递轻量的控制信息,并且针对具有频率选择性衰落特性的信道场景,提出改进的通信机制CoS+。CoS在物理层主动擦除数据包传输中的一些数据符号,并利用被擦除的数据符号的间隔长度编码需要传输的额外的控制信息。CoS把额外的控制信息嵌入到物理信号中,并没有修改IEEE 802.11标准中规范的数据包格式。实际的WLAN通信系统存在信噪比间隔,使得信道编码的纠错能力没有被充分利用。因此,只要合理地设计被擦除的数据符号的数量,CoS不会影响原始数据包的正确解码。本文通过实验测量了在不同信道条件下CoS能够擦除的数据符号的数量。在频率选择性衰落信道中,由于无线传输导致的错误数据比特主要分布在信道条件比较差的数据子载波上。基于这个观察,改进的通信机制CoS+在信道条件差的数据子载波上擦除数据符号,从而减少由于擦除数据符号引入的错误数据比特。实验测量表明,在频率选择性衰落信道中CoS+比CoS能够擦除更多的数据符号,从而能够传输更多的控制信息。2.基于控制信息传输机制CoS,提出了一种信道接入控制机制。IEEE 802.11标准在介质接入控制（Medium Access Control,MAC）层采用分布式协调功能（Distributed Coordination Function,DCF）。为了减少分布式竞争接入机制DCF中的传输碰撞,本文提出信道接入控制机制CoS-MAC,利用CoS在当前数据包传输中嵌入为下一次数据包传输选择的退避计数器的数值。在CoS-MAC中,基于CoS的分布式信息交换,网络中的节点知道彼此的退避过程何时结束,从而减少传输碰撞。CoS-MAC将DCF中的随机退避转换成确定性退避。节点之间的退避计数器信息的传输的可靠性对于网络性能有着显着的影响。仿真结果表明,相对于DCF机制和已有的采用传统携带机制实现退避计数器信息交换的机制,CoS-MAC显着减少了WLAN中的传输碰撞,提高了WLAN的吞吐量。3.基于控制信息传输机制CoS,提出了一种节能机制。在WLAN中,节点在基于DCF竞争信道的过程中,会由于网络中的其它节点的数据包传输而冻结自己的退避过程,并接收目的地址不是自己的数据包。在IEEE 802.11标准中,节点需要在接收整个数据包之后才能获得MAC帧头中的目的地址信息。因此,即使节点在获得目的地址信息之后会丢弃无用的数据包,但是在物理层接收和处理无用数据包的过程中己经浪费了能量。本文提出的节能机制利用CoS在物理层将数据包的目的地址和传输持续时间嵌入到数据包传输的前部。因此,节点只需要在物理层接收部分数据包就能提取嵌入的信息,从而在物理层立即停止无用的数据包的接收和处理,并可以在当前数据包传输结束之前维持在低功耗状态,从而节省能量。本文提出的节能机制不需要对现有的WLAN协议进行修改,可以直接应用到现有的WLAN系统。仿真结果表明,提出的节能机制显着减少了节点在DCF机制中执行退避过程消耗的能量。4.针对蜂窝-WLAN融合网络中的流量卸载,提出了D2D（Device to Device）通信辅助的流量卸载机制。由于WLAN中的DCF是竞争接入机制,如果过多的蜂窝用户被卸载到WLAN,将导致WLAN的网络吞吐量由于激烈的竞争接入而下降,从而减少了能够从蜂窝网卸载到WLAN的数据流量的容量。为了减少直接被卸载到WLAN的蜂窝用户的数目,本文提出的流量卸载机制利用蜂窝网中的D2D通信汇聚被卸载的蜂窝用户的数据流量,只允许少量汇聚节点直接接入WLAN,从而减少WLAN中的信道接入竞争,确保WLAN的吞吐量比较高。本文将提出的流量卸载机制建模成一个联合优化问题,最大化卸载到WLAN的数据流量的容量,同时保证卸载用户的数据速率,并提出启发式算法获得一个近似最优解。数值仿真结果表明,相对于将被卸载的蜂窝用户直接接入WLAN的传统卸载机制,本文提出的流量卸载机制显着提高了卸载到WLAN的数据流量的容量。
汪政权[5]（2019）在《OFDM自适应资源分配方案研究及实现》文中研究表明随着人们对高速传输数据和多媒体业务需求的不断增加,对无线通信传输速率和质量提出了更高的要求。但是,有限的频谱资源使得无线通信受到了一定的限制。因此,提升频带利用率和系统容量是当下研究的一个热点。OFDM将可用信道划分成多个独立的子信道,利用自适应技术对这些子信道合理地分配比特或者功率,可以提高系统性能,充分利用频谱资源。本文围绕OFDM自适应资源分配问题,主要完成了以下工作:1.在单用户OFDM自适应资源分配中,针对Hughes-Hartogs算法计算复杂度较高的问题,提出了一种基于MA准则的改进自适应资源分配方案。在改进方案中,先筛选出高于平均信道增益的子信道,对这些子信道直接分配平均比特数。在预分配完成之后,按照Hughes-Hartogs算法的思想将剩余比特每次分配给功率增加量最小的子信道。经过分析可以得知,改进后的功率计算次数为（bR-MR）?N,功率比较次数为（N-M）,对应的Hughes-Hartogs算法功率计算次数为bR?N,功率比较次数为N。因此,改进的自适应资源分配方案具有较低的计算复杂度。从仿真结果可以看出,改进的自适应资源分配方案和Hughes-Hartogs算法的性能是一致的。这表明改进的自适应资源分配方案在降低计算复杂度的同时,保证了方案的性能。2.在多用户自适应资源分配中,针对一些经典的方案存在的搜索精度不高、迭代次数多、用户公平度和系统容量难以兼顾的问题,提出了一种改进的多用户自适应资源分配方案。首先,通过借鉴文献引入公平度这一概念。接着通过引入差分进化算法的交叉、变异两种行为模式到人工鱼群算法中,并改进人工鱼的随机行为。在资源分配过程中,先在一定公平度门限下将系统内的子信道分配给用户,然后利用改进的人工鱼群算法对系统功率进行分配,以提高系统的传输容量。仿真结果表明,在公平度为0.99和用户数为14的情况下,本文改进的资源分配方案相比于AFSA算法和Shen算法,系统容量分别提升了0.057bit/s/Hz和0.122bit/s/Hz。在公平度为0.95和用户数为14的情况下,相比于以上两种算法,系统容量分别提升了0.132bit/s/Hz和0.198bit/s/Hz。在用户数为8的情况下,改进方案迭代5次可得到收敛值,相比于AFSA算法降低了15次。因此,改进的自适应资源分配方案在兼顾用户公平度的同时,提升了系统容量,降低了迭代次数。3.针对目前自适应资源分配方案实现较少的问题,本文对改进的单用户自适应资源分配方案进行了设计与实现。为了能够应用在实际的OFDM系统中,本文设计了资源分配模块和信源模块。接着基于FPGA工具和ISE软件,参考OFDM基带传输系统,设计实现了一些系统模块,包括调制模块、插入导频模块、IFFT变换模块、插入循环前缀模块、短训练序列和长训练序列模块。这样,经过这些模块的处理,待发送的比特数据就可以形成完整的OFDM帧,可以经由之后的模块处理并发送出去。最后,本文对这些模块进行了实现,并将数据导出和matlab产生的数据进行对比。经过数据分析可知,两组数据之间实部绝对误差为幅度值0.016%,虚部绝对误差约为幅度值0.017%,验证了数据的准确性。
庄忠梅[6]（2019）在《基于三带的光正交频分复用系统的研究》文中研究表明由于高频谱效率和抗色散能力,光正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）可以极大地提高光通信系统的传输性能。特别地,自适应调制光正交频分复用（Adaptively Modulated O-OFDMAMOOFDM）可以调节每个子载波上的信号调制格式。为了升级现有的基于多模光纤（Multimode-Fiber,MMF）的网络,AMOOFDM已经成为一种有前途的解决方案。为了实现高性价比的MMF网络,可以使用子载波调制（Subcarrier Modulation，SCM）来放宽对数模转换器（Digital-to-Analog Converter,DAC）和模数转换器（Analog-to-Digital Converter,ADC）的采样率的要求。在本文中,重点是提出并研究基于三带的AMOOFDM系统,在采用6 GS/s DAC和ADC并且系统误码率门限为0.001下,基于采用自适应调制技术在三个子带上传输仍然可以获得较大的信号传输速率。先是通过MATLAB编程构建基于三带的自适应调制-光正交频分复用系统,其中一个是基带,另外两个是将信号上变频到两个频带上,共同进行光纤通信传输,同时基于自适应调制和子载波调制技术,三个子带可以根据各自信号频谱上对应的多模光纤信道状况,采用最佳的信号调制方式。然后,因为模数转换器（ADCs）的分辨率是限制其达到最大性能的主要因素之一,在误码率门限为0.001的条件下,对限幅和量化效应做了仿真模拟。首先是在AWGN信道中,对于不同的信号调制格式,通过改变限幅比和量化比特数,使得误码率达到要求所需要的最小信噪比,确定了最佳的限幅比和量化比特数。然后,在基于最差情况下的多模光纤信道传输的三带系统,仿真验证了不同传输距离下,通过改变量化比特数对最大信号传输速率的影响,为基于三带的光正交频分复用系统中得到的最大信号传输速率做参数支撑。所使用的多模光纤信道是基于最坏情况的光纤链路,即在此信道下依然可以达到较大的信号传输速率,那么在实际使用的光纤链路下会取得更好的结果。结果表明,在400 m时可实现46.5 Gb/s的信号速率,即使传输距离增加到1200米,仍然可以实现30.225 Gb/s的传输速率。
丁凌琦,穆道生,蒋太杰[7]（2016）在《OFDM技术应用现状分析》文中指出以其频谱利用率高、有效抗多径干扰等优势成为第四代移动通信系统关键技术的OFDM技术,目前已得到广泛研究与发展。通过对OFDM技术的基本原理及特性进行阐述,分析了数字广播系统、蜂窝移动通信系统、电力线载波通信系统、光纤通信系统等领域OFDM技术的实际应用情况,能够有效为未来OFDM技术在通信领域的应用发展提供参考借鉴。
张磊,赵芝卫[8]（2016）在《基于OFDM技术的无线局域网研究》文中指出随着通信技术的快速发展,对WLAN技术也起到较为明显的推动作用。其中以OFDM技术为例,其在应用中本身可对无线信道进行载波的分解,这样可使信道衰落问题得以有效控制,网络速度由此会得到提高。本文主要对OFDM技术的总体概述、无线局域网中OFDM技术的具体应用以及技术应用的相关建议进行探析。
董如月[9]（2015）在《超高速无线局域网MIMO技术研究与实现》文中研究说明多输入多输出（MIMO）技术在无线通信系统中占有重要的位置。通过在系统的发送机和接收机配置多根天线,可以有效利用空间分集原理和空间复用原理,显着提高系统的链路吞吐量和系统的传输可靠性。将MIMO技术与正交频分复用（OFDM）技术相结合,可以降低多径衰落对系统性能的影响,增加系统的频谱利用率。正是由于MIMO-OFDM技术有上述优点,它很快成为下一代无线通信技术的关键所在和发展趋势。本文重点研究超高速无线局域网（VHT WLAN）中的OFDM和MIMO技术。为了保证系统链路吞吐量高于1Gbps,需要选择一种低复杂度的,利于硬件实现的MIMO检测算法。所以本文首先对超高速无线局域网MIMO模块入口及出口数据量和数据格式进行分析,随后通过对多种MIMO检测算法的研究与比较,确定适合本系统的MIMO检测算法。之后本文提出了一种创新性的有限并行MIMO检测算法时序设计,能够在有限的检测延时内完成大规模数据量的检测工作。并最终在FPGA处理板上完成了MIMO检测算法的硬件实现。这是在MIMO检测算法的硬件实现上的一个创新。本文还对多用户MIMO中继系统的有限反馈预编码进行了研究。在多用户MIMO系统中,系统容量随着用户数目的增加而显着提高。而中继（Relay）系统可以显着扩大无线通信网覆盖范围,同时克服信号传播过程中的的路径损耗。为了提高多用户MIMO中继系统的性能。最后本文提出了一种基于MMSE算法的适合于多用户MIMO中继系统有限反馈模型的预编码算法,随后对此情境下的多种预编码算法进行仿真,证明了本文所提出的预编码算法在性能上的优越性。
吴迪[10]（2013）在《OFDM高阶调制技术在无线局域网中的实现方法研究》文中进行了进一步梳理无线局域网（WLAN）因其具有可移动性、速度快、组网灵活、使用方便、成本低、使用开放频段等诸多优势，从面世以来，在世界范围内得到了飞速的发展。正交频分复用（OFDM）在无线通信系统中占有重要地位，OFDM技术将高速串行的数据流串并变换转换为多路并行低速的数据流再对子载波进行调制，具有频带利用率高和抗多径衰落能力强的优点。而采用高阶调制技术也是提高频带利用率和增长信息传输速率的有效手段。论文研究了无线局域网IEEE802.11a标准中OFDM的调制解调原理，结合软件无线电思想，对IEEE802.11a系统的部分模块进行设计与实现。设计中采用256QAM对数据符号进行调制，在软件无线电平台上进行仿真调试并对系统性能进行分析，系统中所有的信号处理模块是用C++编写，用python将这些模块粘合在一起，使整个系统具有很高的可移植性。通过设计与实现，验证了整个系统的正确性和有效性。
二、无线局域网中OFDM技术的研究及实现（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、无线局域网中OFDM技术的研究及实现（论文提纲范文）
（1）异构无线网络中基于子载波质量的速率自适应传输方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 无线信道特性和OFDM技术原理 |
| 2.1 无线信道特性 |
| 2.2 ISM频段资源 |
| 2.3 OFDM系统架构 |
| 2.3.1 OFDM系统的实现 |
| 2.3.2 OFDM系统的性能分析 |
| 2.4 OFDM系统的关键技术 |
| 2.4.1 信道估计技术 |
| 2.4.2 时频同步技术 |
| 2.4.3 信道编码及交织技术 |
| 2.4.4 峰均比抑制技术 |
| 2.4.5 自适应功率分配技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 Wi-Fi协议下的速率自适应传输方案 |
| 3.1 信道质量深度感知 |
| 3.2 待传输数据与子载波之间的智能映射 |
| 3.2.1 信息的重要性分析 |
| 3.2.2 子载波深度分析 |
| 3.2.3 智能映射方案 |
| 3.3 速率自适应传输算法 |
| 3.3.1 信道状态细粒度学习 |
| 3.3.2 系统框架 |
| 3.4 实验性能分析 |
| 3.4.1 实验设置 |
| 3.4.2 实验性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 异构无线网络中的速率自适应传输方案 |
| 4.1 异构无线网络中共存设备的通信方案 |
| 4.2 基于干扰避让传输策略 |
| 4.2.1 基于时间维度的避让 |
| 4.2.2 基于频率维度的避让 |
| 4.2.3 基于空间维度的避让 |
| 4.2.4 综合评估 |
| 4.3 Wi-Fi端自适应传输策略 |
| 4.3.1 Wi-Fi端的干扰感知 |
| 4.3.2 Wi-Fi端的速率自适应传输策略 |
| 4.3.3 实验性能分析 |
| 4.4 ZigBee端的自适应传输策略 |
| 4.4.1 ZigBee端的细粒度的空闲信道评估方案 |
| 4.4.2 ZigBee端的速率自适应传输策略 |
| 4.4.3 实验性能分析 |
| 4.5 异构无线网络中综合性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）小型无人机电磁反制技术的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要工作和内容安排 |
| 第二章 无人机反制相关理论 |
| 2.1 无人机通信系统概述 |
| 2.1.1 WiFi通信系统概述 |
| 2.1.2 OFDM通信系统概述 |
| 2.1.3 跳频通信系统概述 |
| 2.2 通信干扰原理 |
| 2.3 WiFi干扰原理 |
| 2.3.1 网卡的工作模式 |
| 2.3.2 工作原理 |
| 2.4 神经网络原理 |
| 2.4.1 神经元模型 |
| 2.4.2 前向传播算法 |
| 2.4.3 反向传播算法 |
| 2.4.4 RNN模型原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统硬件平台设计 |
| 3.1 系统方案设计 |
| 3.2 信号采集及处理平台搭建 |
| 3.2.2 USRP X310 平台 |
| 3.2.3 硬件平台搭建及软件配置 |
| 3.3 WiFi干扰平台搭建 |
| 3.4 干扰源平台搭建 |
| 3.4.1 原理图设计 |
| 3.4.2 PCB设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统软件设计 |
| 4.1 基于LSTM的无人机信号识别算法设计 |
| 4.1.1 无人机信号采样 |
| 4.1.2 特征提取 |
| 4.1.3 模型设计 |
| 4.1.4 基于LSTM实现的无人机信号识别器 |
| 4.2 WiFi干扰平台软件设计 |
| 4.2.1 设计方案 |
| 4.2.2 软件实现 |
| 4.3 频段阻塞干扰源平台软件设计 |
| 4.3.1 设计方案 |
| 4.3.2 软件实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 测试结果 |
| 5.1 无人机信号识别器在不同信噪比下的表现 |
| 5.2 频段阻塞式信号干扰平台测试 |
| 5.2.1 硬件测试 |
| 5.2.2 对比测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）4发4收IEEE802.11ac迭代检测技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 IEEE802.11ac标准 |
| 1.1.2 MIMO-OFDM技术 |
| 1.2 研究内容与贡献 |
| 1.3 论文结构与安排 |
| 第二章 MIMO-OFDM系统检测技术研究现状 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 MIMO-OFDM系统独立信号检测技术 |
| 2.3 MIMO-OFDM系统Turbo迭代检测技术 |
| 2.3.1 Turbo迭代思想的提出 |
| 2.3.2 Turbo迭代检测技术 |
| 2.4 MIMO-OFDM系统联合译码迭代检测技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 IEEE802.11ac物理层结构及信道估计设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 IEEE802.11ac物理层概述 |
| 3.2.1 帧结构 |
| 3.2.2 IEEE802.11ac系统模型 |
| 3.2.3 无线局域网信道模型 |
| 3.3 4发4收IEEE802.11ac信道估计方案 |
| 3.3.1 最小二乘算法(LS)估计原理 |
| 3.3.2 利用VHT-LTF序列的信道估计方案 |
| 3.3.3 导频辅助的残余相位跟踪 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 IEEE802.11ac块迭代广义判决反馈均衡技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于BI-GDFE的迭代检测 |
| 4.3 IDC系数选择 |
| 4.4 仿真结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 IEEE802.11ac Turbo结构的迭代检测技术研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 MIMO-OFDM频域迭代检测系统框图 |
| 5.3 基于MAP的迭代检测 |
| 5.4 基于MMSE高斯近似的迭代检测 |
| 5.5 仿真结果与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 下一步工作建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 学位论文答辩后勘误修订说明表 |
（4）无线局域网中控制信息传输与流量卸载机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 无线局域网WLAN |
| 1.1.2 蜂窝-WLAN融合网络中的流量卸载技术 |
| 1.2 IEEE 802.11技术介绍 |
| 1.2.1 IEEE 802.11物理层技术 |
| 1.2.2 IEEE 802.11 MAC层技术 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 WLAN接入控制机制研究现状 |
| 1.3.2 WLAN节能机制研究现状 |
| 1.3.3 流量卸载机制研究现状 |
| 1.4 论文研究内容和创新 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第2章 无线局域网中的控制信息传输机制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 控制信息传输机制CoS |
| 2.2.1 CoS概述 |
| 2.2.2 信噪比间隔 |
| 2.2.3 CoS设计 |
| 2.2.4 实验评估和分析 |
| 2.3 改进的控制信息传输机制CoS+ |
| 2.3.1 频率选择性衰落 |
| 2.3.2 数据包中错误数据符号分布 |
| 2.3.3 CoS+设计 |
| 2.3.4 实验评估和分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于CoS的信道接入控制机制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 CoS-MAC机制 |
| 3.3 CoS-MAC性能评价 |
| 3.3.1 仿真设置 |
| 3.3.2 仿真结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于CoS的节能机制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 DCF能量消耗模型 |
| 4.3 PhyCast设计 |
| 4.4 PhyCast误比特率理论分析 |
| 4.5 PhyCast节能性能评价 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 蜂窝-WLAN融合网络中的流量卸载机制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统模型 |
| 5.2.1 系统架构 |
| 5.2.2 D2D通信 |
| 5.2.3 卸载用户QoS限制 |
| 5.2.4 WLAN吞吐量限制 |
| 5.3 优化问题构建及求解 |
| 5.3.1 优化问题构建 |
| 5.3.2 算法求解 |
| 5.4 性能评价 |
| 5.4.1 仿真参数设置 |
| 5.4.2 仿真结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（5）OFDM自适应资源分配方案研究及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 OFDM技术发展历史和应用 |
| 1.3 OFDM自适应资源分配方案与实现研究现状 |
| 1.4 课题研究的意义 |
| 1.5 本文的主要内容 |
| 第2章 OFDM技术的理论分析 |
| 2.1 无线传播环境 |
| 2.2 OFDM技术的基本原理 |
| 2.2.1 串并变换 |
| 2.2.2 快速傅立叶变换 |
| 2.2.3 保护间隔和循环前缀 |
| 2.3 OFDM系统参数的选择 |
| 2.4 OFDM关键技术 |
| 2.4.1 同步技术 |
| 2.4.2 信道估计技术 |
| 2.4.3 峰均比抑制技术 |
| 2.4.4 自适应技术 |
| 2.5 OFDM系统优缺点 |
| 2.6 OFDM系统资源分配方案 |
| 2.6.1 静态资源分配方案 |
| 2.6.2 自适应资源分配方案 |
| 2.7 自适应资源分配方案准则 |
| 2.7.1 单用户自适应资源分配准则 |
| 2.7.2 多用户自适应资源分配准则 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 单用户OFDM自适应资源分配方案研究 |
| 3.1 单用户自适应资源分配理论基础 |
| 3.2 单用户自适应技术的实现 |
| 3.3 经典单用户OFDM资源分配方案 |
| 3.3.1 迭代注水功率分配算法 |
| 3.3.2 Hughes-Hartogs算法 |
| 3.3.3 SBLA算法 |
| 3.4 改进的单用户自适应资源分配方案 |
| 3.5 仿真与性能分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 多用户OFDM自适应资源分配方案研究 |
| 4.1 多用户OFDM自适应资源分配系统 |
| 4.2 经典的多用户自适应资源分配方案 |
| 4.2.1 Shen算法 |
| 4.2.2 Wong算法 |
| 4.3 改进的多用户自适应资源分配方案 |
| 4.3.1 系统的子信道分配 |
| 4.3.2 系统的功率分配 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 单用户OFDM系统各模块设计与实现 |
| 5.1 OFDM自适应资源分配方案硬件实现架构 |
| 5.2 OFDM自适应资源分配各模块设计实现 |
| 5.2.1 资源分配模块 |
| 5.2.2 信源模块 |
| 5.2.3 调制模块 |
| 5.2.4 导频的插入 |
| 5.2.5 IFFT变换和循环前缀 |
| 5.2.6 短训练序列和长训练序列 |
| 5.3 各模块总体仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（6）基于三带的光正交频分复用系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 OFDM技术的发展史与研究现状 |
| 1.2.1 OFDM发展历史 |
| 1.2.2 OFDM技术现状 |
| 1.3 O-OFDM技术的发展与研究现状 |
| 1.3.1 O-OFDM发展历史 |
| 1.3.2 O-OFDM技术现状 |
| 1.4 论文主要内容 |
| 第2章 光正交频分复用系统及技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 OFDM的基本原理 |
| 2.2.1 OFDM调制与解调 |
| 2.2.2 快速傅里叶变换及反变换(IFFT/FFT) |
| 2.3 循环前缀 |
| 2.4 OFDM系统的优缺点 |
| 2.5 O-OFDM系统原理 |
| 2.5.1 O-OFDM技术简介 |
| 2.5.2 IMDD OOFDM系统原理 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 多模光纤信道数值模型与仿真 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 光纤概述 |
| 3.3 光纤传输特性 |
| 3.3.1 衰减特性 |
| 3.3.2 色散特性 |
| 3.4 基于MMF的光纤信道建模 |
| 3.4.1 多模光纤 |
| 3.4.2 多模光纤仿真 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 基于三带的AMOOFDM系统 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 AMOOFDM技术 |
| 4.2.1 自适应调制(AM) |
| 4.2.2 AMOOFDM调制解调器及传输链路 |
| 4.2.3 AMOOFDM-SCM技术 |
| 4.3 三带系统 |
| 4.4 系统仿真结果及分析 |
| 4.4.1 仿真参数 |
| 4.4.2 仿真结果 |
| 4.4.3 实验对比 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 模数/数模转换 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基本原理 |
| 5.3 限幅和量化效应 |
| 5.3.1 在AWGN信道中的DAC/ADC限幅和量化的影响 |
| 5.3.2 在MMF链路中DAC/ADC量化对信号传输速率的影响 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 论文中的不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）基于OFDM技术的无线局域网研究（论文提纲范文）
| 1 OFDM技术的总体概述 |
| 2 无线局域网中OFDM技术的具体应用 |
| 2.1 无线局域网协议中OFDM技术的应用 |
| 2.2 无线网桥中OFDM技术的应用 |
| 3 OFDM技术应用的相关建议 |
| 4 结论 |
（9）超高速无线局域网MIMO技术研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 WLAN系统概述 |
| 1.2 MIMO技术概述 |
| 1.2.1 MIMO的概念 |
| 1.2.2 MIMO关键技术 |
| 1.2.3 MIMO系统模型 |
| 1.3 OFDM技术概述 |
| 1.3.1 OFDM技术 |
| 1.3.2 MIMO-OFDM系统组合的必要性 |
| 1.3.3 MIMO-OFDM系统模型 |
| 1.4 超高速无线局域网介绍 |
| 1.4.1 超高速无线局域网工作原理 |
| 1.4.2 超高速无线局域网关键技术 |
| 1.4.3 超高速无线局域网系统参数设计 |
| 1.4.4 超高速无线局域网系统模型 |
| 1.4.5 课题来源及论文结构安排 |
| 第二章 MIMO检测算法及预编码算法研究 |
| 2.1 MIMO检测算法 |
| 2.1.1 迫零检测算法和MMSE检测算法 |
| 2.1.2 QR分解检测算法 |
| 2.1.3 MMSE-SQRD检测算法 |
| 2.1.4 几种检测算法性能及复杂度分析 |
| 2.2 MIMO预编码技术 |
| 2.2.1 DPC预编码 |
| 2.2.2 ZF预编码 |
| 2.2.3 MMSE预编码 |
| 第三章 超高速无线局域网MIMO检测硬件设计和实现 |
| 3.1 硬件实现结构介绍 |
| 3.2 硬件设计方法 |
| 3.3 MMSE-SQRD算法模块的时序设计 |
| 3.4 SIC算法模块的时序设计 |
| 3.5 SD算法模块的时序设计 |
| 3.6 MIMO模块硬件实现性能 |
| 第四章 基于MMSE准则对块对角化MIMO中继系统有限反馈预编码研究 |
| 4.1 MIMO中继系统 |
| 4.2 MIMO中继系统预编码研究现状 |
| 4.3 MIMO中继系统模型 |
| 4.4 基于有限反馈的预编码设计 |
| 4.4.1 信道模型 |
| 4.4.2 基于MMSE的预编码设计 |
| 4.4.3 考虑CSI延时的预编码设计 |
| 4.4.4 预编码性能仿真 |
| 第五章 总结语 |
| 5.1 论文的主要工作 |
| 5.2 下一阶段的工作任务与目标 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（10）OFDM高阶调制技术在无线局域网中的实现方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 无线局域网的背景和意义 |
| 1.2 软件无线电的国内外背景 |
| 1.3 论文的主要研究内容和结构安排 |
| 第二章 OFDM 基本原理及其相关介绍 |
| 2.1 OFDM 技术的发展与应用 |
| 2.2 OFDM 基本原理 |
| 2.3 OFDM 的优缺点 |
| 2.4 OFDM 系统中的关键技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于高阶调制的 802.11a 的改进 |
| 3.1 802.11a 标准概述 |
| 3.1.1 IEEE802.11a 的 PPDU 帧格式 |
| 3.1.2 PPDU 编码过程概述 |
| 3.1.3 卷积编码器 |
| 3.1.4 数据交织 |
| 3.1.5 子载波调制方式 |
| 3.2 高阶调制在 802.11a 中的应用 |
| 3.3 仿真结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 OFDM 高阶调制技术的实现与测试 |
| 4.1 软件无线电平台实现环境 |
| 4.1.1 GNU Radio |
| 4.1.2 USRP 介绍 |
| 4.1.3 Python 语言及其特点 |
| 4.1.4 C++语言及其特点 |
| 4.2 软件无线电平台的使用 |
| 4.3 OFDM 高阶调制技术的实现 |
| 4.3.1 OFDM 高阶调制技术的发送端实现 |
| 4.3.2 OFDM 高阶调制技术的接收端实现 |
| 4.4 OFDM 高阶调制技术的系统测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、无线局域网中OFDM技术的研究及实现（论文参考文献）
- [1]异构无线网络中基于子载波质量的速率自适应传输方法研究[D]. 徐成. 西北大学, 2020(02)
- [2]小型无人机电磁反制技术的研究与实现[D]. 梁博. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [3]4发4收IEEE802.11ac迭代检测技术[D]. 万云云. 电子科技大学, 2019(01)
- [4]无线局域网中控制信息传输与流量卸载机制研究[D]. 冯冰. 中国科学技术大学, 2019(07)
- [5]OFDM自适应资源分配方案研究及实现[D]. 汪政权. 重庆邮电大学, 2019(02)
- [6]基于三带的光正交频分复用系统的研究[D]. 庄忠梅. 杭州电子科技大学, 2019(01)
- [7]OFDM技术应用现状分析[J]. 丁凌琦,穆道生,蒋太杰. 软件, 2016(10)
- [8]基于OFDM技术的无线局域网研究[J]. 张磊,赵芝卫. 通讯世界, 2016(06)
- [9]超高速无线局域网MIMO技术研究与实现[D]. 董如月. 北京邮电大学, 2015(08)
- [10]OFDM高阶调制技术在无线局域网中的实现方法研究[D]. 吴迪. 西安电子科技大学, 2013(S2)