| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和现状 | 第9-14页 |
| 1.1.1 MIMO和大规模MIMO介绍 | 第9-13页 |
| 1.1.2 压缩感知与分布式压缩感知介绍 | 第13-14页 |
| 1.1.3 遗传算法 | 第14页 |
| 1.2 研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 大规模MIMO系统信道模型 | 第16-26页 |
| 2.1 无线信道特性 | 第16-18页 |
| 2.1.1 大尺度衰落 | 第16-17页 |
| 2.1.2 小尺度衰落 | 第17-18页 |
| 2.2 大规模MIMO系统信道模型 | 第18-21页 |
| 2.3 大规模MIMO信道的稀疏性与稀疏表示 | 第21-25页 |
| 2.3.1 基站发射天线的角度扩展 | 第21-22页 |
| 2.3.2 MIMO信道的虚拟角域稀疏性 | 第22-23页 |
| 2.3.3 MIMO信道虚拟角域表示 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 信道估计 | 第26-36页 |
| 3.1 传统的信道估计方法 | 第26-29页 |
| 3.1.1 最小二乘法(LS)信道估计 | 第27-28页 |
| 3.1.2 最大似然(ML)估计 | 第28页 |
| 3.1.3 最小均方误差(MMSE)信道估计 | 第28-29页 |
| 3.2 基于压缩感知的信道估计方法 | 第29-35页 |
| 3.2.1 压缩感知的基本原理介绍 | 第29-33页 |
| 3.2.2 基于压缩感知的信道估计 | 第33-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 大规模MIMO系统基于遗传算法的导频优化方法研究 | 第36-47页 |
| 4.1 遗传算法过程介绍 | 第36-38页 |
| 4.2 基于遗传算法的大规模MIMO系统的导频优化 | 第38-46页 |
| 4.2.1 导频矩阵优化准则 | 第38-40页 |
| 4.2.2 导频矩阵优化算法 | 第40-42页 |
| 4.2.3 仿真结果与分析 | 第42-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 大规模MIMO系统基于DCS的信道估计及导频优化研究 | 第47-55页 |
| 5.1 分布式压缩感知理论 | 第47-48页 |
| 5.2 基于DCS-SOMP算法的大规模MIMO信道估计 | 第48-51页 |
| 5.3 仿真结果与分析 | 第51-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 大规模MIMO系统导频优化准则探索与改进 | 第55-61页 |
| 6.1 导频优化准则探索与改进 | 第55-56页 |
| 6.2 仿真结果与分析 | 第56-59页 |
| 6.2.1 单接收天线时用OMP算法进行信道估计 | 第56-57页 |
| 6.2.2 多接收天线时用DCS-SOMP算法进行信道估计 | 第57-59页 |
| 6.3 本章小结 | 第59-61页 |
| 第七章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 7.1 总结 | 第61-62页 |
| 7.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
