移动多用户通信中空时分集软处理与干扰消除策略的研究

本论文深入探讨了人工智能在机器学习背景下应用于移动多用户通信环境下的空时分集软处理技术。论文首先从第5章开始，详细阐述了"空时分集虚拟双路加权多用户干扰消除策略"，包括该策略的系统构成，其算法推导过程，以及通过仿真研究验证了其性能。这一章节重点对比了上传和下传情形中的空时分集策略，如TDD和FDD CDMA系统中信道特性的差异，以及相应的权系数矩阵数量关系。 在第六章，作者进一步比较了上传和下传情况下信道特性和空时分集策略的优化，包括不同传输模式（TDD和FDD）下的性能分析。对于下传情况，还讨论了移动用户接收机端的最优组合接收策略，并通过仿真研究验证了策略的有效性。 第七章转向通用的移动空时分集多用户干扰消除策略，探讨了针对上传和下传情形的通信系统模型、信道估计、波束形成权系数矩阵求解以及最优多径组合接收算法。仿真结果展示了这些策略在不同场景下的性能表现。 第八章着重于编码通信系统中的高效迭代软解码方案，通过对系统模型的简化和近似高斯表示，提出了一种优化解码方法，并通过仿真验证了解码效率。 第九章是论文的核心部分，提出了一个综合的空时分集软处理解决方案，包括系统构成、自适应信息回馈和功率控制策略，以及对其性能的深入研究，包括仿真实验和性能评估。 最后，论文在第十章进行了总结，回顾了主要的研究成果，并展望了未来可能的研究方向。创新点部分概述了论文的独特贡献，而致谢部分则表达了作者对导师和合作者的感谢。 整体来看，这篇论文深入挖掘了人工智能和机器学习在移动多用户通信环境中的实际应用，提供了空时分集技术的优化策略和性能分析，具有较高的理论价值和实践意义。