多天线毫米波系统中基于张量分解的信道估计方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第17-25页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第17-18页 |
| 1.2 多天线毫米波系统信道估计方法的研究现状 | 第18-23页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第23-24页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第24-25页 |
| 第二章 压缩感知与张量分解 | 第25-39页 |
| 2.1 压缩感知基本问题 | 第25-32页 |
| 2.1.1 压缩感知的基本求解方法 | 第25-31页 |
| 2.1.1.1 贪婪算法 | 第26页 |
| 2.1.1.2 凸松弛算法 | 第26-28页 |
| 2.1.1.3 贝叶斯算法 | 第28-31页 |
| 2.1.2 压缩感知问题解的唯一性条件 | 第31-32页 |
| 2.2 低秩张量分解问题 | 第32-38页 |
| 2.2.1 张量基本运算 | 第32-33页 |
| 2.2.2 张量分解算法 | 第33-36页 |
| 2.2.3 张量分解的唯一性条件 | 第36-38页 |
| 2.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 多天线毫米波系统模型 | 第39-43页 |
| 3.1 多天线毫米波信道模型 | 第39-40页 |
| 3.1.1 毫米波空域信道模型 | 第39-40页 |
| 3.1.2 毫米波空频域信道模型 | 第40页 |
| 3.2 混合射频结构 | 第40-42页 |
| 3.2.1 混合射频结构 | 第41页 |
| 3.2.2 正交频分复用与混合射频结构 | 第41-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 多用户多天线毫米波系统下行信道估计 | 第43-59页 |
| 4.1 系统建模 | 第43-44页 |
| 4.2 基于张量分解的信道估计方法 | 第44-47页 |
| 4.2.1 张量分解 | 第45-46页 |
| 4.2.2 信道参数提取 | 第46-47页 |
| 4.3 基于张量分解的训练序列设计 | 第47-48页 |
| 4.4 参数估计性能讨论 | 第48-49页 |
| 4.5 基于压缩感知的信道估计方法 | 第49-51页 |
| 4.5.1 问题建模 | 第49-50页 |
| 4.5.2 算法复杂度分析 | 第50页 |
| 4.5.3 多维度压缩感知求解 | 第50-51页 |
| 4.6 仿真结果 | 第51-58页 |
| 4.6.1 信道参数估计性能 | 第51-53页 |
| 4.6.2 信道状态信息估计性能 | 第53-56页 |
| 4.6.3 计算复杂度性能 | 第56-58页 |
| 4.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 多用户多天线毫米波系统上行信道估计 | 第59-81页 |
| 5.1 系统建模 | 第59-61页 |
| 5.2 基于张量分解的信道估计方法 | 第61-66页 |
| 5.2.1 接收信号张量低秩分解 | 第63-64页 |
| 5.2.2 分解后信道估计 | 第64-66页 |
| 5.3 基于张量分解的训练序列设计 | 第66-68页 |
| 5.3.1 单径信道唯一性条件 | 第66-67页 |
| 5.3.2 一般信道下唯一性条件 | 第67-68页 |
| 5.4 正交频分复用系统下上行信道估计 | 第68-69页 |
| 5.5 基于压缩感知的信道估计方法 | 第69-71页 |
| 5.5.1 问题建模 | 第69-70页 |
| 5.5.2 算法复杂度分析 | 第70-71页 |
| 5.6 仿真结果 | 第71-77页 |
| 5.6.1 信道状态信息估计性能 | 第73-77页 |
| 5.6.2 计算复杂度性能 | 第77页 |
| 5.7 本章小结 | 第77-81页 |
| 第六章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 主要结论 | 第81-82页 |
| 6.2 论文不足与研究展望 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-93页 |
| 附录A 张量分解唯一性定理 | 第93-95页 |
| A.1 定理 2.2.1 证明 | 第93页 |
| A.2 定理 2.2.2 证明 | 第93-95页 |
| 附录B 下行信道估计算法中的最大似然性证明 | 第95-97页 |
| 附录C 下行信道参数估计CRB证明 | 第97-103页 |
| 附录D 上行信道估计算法中的因子矩阵不确定性 | 第103-105页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第105-106页 |
