压缩感知理论在LDPC信道编码的应用研究
| 提要 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-9页 |
| Abstract | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第16-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16页 |
| 1.2 相关研究的现状 | 第16-18页 |
| 1.2.1 压缩感知技术的发展 | 第16-17页 |
| 1.2.2 信道编码技术的发展 | 第17-18页 |
| 1.3 论文主要研究内容和结构 | 第18-21页 |
| 第二章 压缩感知与信道编码理论 | 第21-37页 |
| 2.1 压缩感知 | 第21-29页 |
| 2.1.1 压缩感知与传统理论的区别 | 第21-22页 |
| 2.1.2 压缩感知的数学描述 | 第22-24页 |
| 2.1.3 压缩感知的恢复算法 | 第24-25页 |
| 2.1.4 一维压缩感知仿真 | 第25-28页 |
| 2.1.5 二维压缩感知信号的仿真 | 第28-29页 |
| 2.2 信道编码概述 | 第29-31页 |
| 2.2.1 信道模型 | 第29-30页 |
| 2.2.2 信道编码理论 | 第30页 |
| 2.2.3 信道编码的分类 | 第30-31页 |
| 2.3 LDPC 码 | 第31-36页 |
| 2.3.1 LDPC 码的特点和分类 | 第31-32页 |
| 2.3.2 LDPC 码的编码 | 第32-33页 |
| 2.3.3 校验矩阵的构造 | 第33-34页 |
| 2.3.4 Tanner 图 | 第34-35页 |
| 2.3.5 LDPC 码的译码 | 第35-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于压缩感知的 LDPC 编码 | 第37-51页 |
| 3.1 编码系统的原理与框架 | 第37-41页 |
| 3.1.1 基于压缩感知的 LDPC 编码 | 第38页 |
| 3.1.2 系统原理 | 第38-39页 |
| 3.1.3 BP 译码算法 | 第39-40页 |
| 3.1.4 最小和译码算法 | 第40页 |
| 3.1.5 统计概率 | 第40-41页 |
| 3.2 LDPC-CS 译码 | 第41-46页 |
| 3.2.1 LDPC-CS 译码的过程 | 第41-43页 |
| 3.2.2 系统仿真评价指标以及仿真平台 | 第43-44页 |
| 3.2.3 LDPC-CS 译码的性能 | 第44-45页 |
| 3.2.4 不同的 CS 算法对模型的影响 | 第45-46页 |
| 3.3 校验矩阵的线性叠加 | 第46-47页 |
| 3.4 QR 分解 | 第47-49页 |
| 3.5 准单位矩阵 | 第49-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于高斯核函数的编码系统 | 第51-73页 |
| 4.1 高斯核函数 | 第51-53页 |
| 4.2 外信息模型 | 第53-54页 |
| 4.3 仿真实验 | 第54-61页 |
| 4.3.1 模型仿真 | 第54-56页 |
| 4.3.2 不同的 CS 算法对模型的影响 | 第56-58页 |
| 4.3.3 参数调整 | 第58-61页 |
| 4.4 编码系统的优化 | 第61-64页 |
| 4.4.1 优化模型 | 第61-62页 |
| 4.4.2 实验分析 | 第62-63页 |
| 4.4.3 不同 CS 重构算法的效果验证 | 第63-64页 |
| 4.5 LDPC-CS-LDPC 编码模型 | 第64-72页 |
| 4.5.1 LDPC-CS-LDPC 译码结构 | 第64-65页 |
| 4.5.2 仿真验证 | 第65-72页 |
| 4.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 压缩感知观测矩阵的优化 | 第73-108页 |
| 5.1 基于 SVD 的观测矩阵的优化 | 第73-92页 |
| 5.1.1 压缩感知的扰动模型介绍 | 第73-74页 |
| 5.1.2 奇异值分解的性质 | 第74-75页 |
| 5.1.3 基于 SVD 的测量矩阵 | 第75-76页 |
| 5.1.4 系统仿真评价指标 | 第76-77页 |
| 5.1.5 CS 算法对一维信号的效果分析 | 第77-82页 |
| 5.1.6 CS 算法对二维图像的抗干扰性能分析 | 第82-88页 |
| 5.1.7 重构图像的质量和稳定性分析 | 第88-91页 |
| 5.1.8 SVD 优化矩阵的扩展 | 第91-92页 |
| 5.2 基于校验矩阵的观测矩阵优化 | 第92-100页 |
| 5.2.1 LDPC 校验矩阵的构造 | 第92-93页 |
| 5.2.2 LDPC 校验矩阵的优点 | 第93-94页 |
| 5.2.3 对于无噪图像的仿真分析 | 第94-96页 |
| 5.2.4 对于有噪图像的仿真分析 | 第96-100页 |
| 5.3 基于托普利兹高斯矩阵的优化 | 第100-107页 |
| 5.3.1 Toeplitz-SVD 矩阵 | 第100-102页 |
| 5.3.2 仿真验证 | 第102-107页 |
| 5.4 本章小结 | 第107-108页 |
| 第6章 结论 | 第108-112页 |
| 6.1 总结 | 第108-110页 |
| 6.2 展望 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-121页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第121-122页 |
| 致谢 | 第122页 |
