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基于压缩感知的多小区MASSIVE MIMO信道估计

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第6-10页
    1.1 研究背景及意义第6-7页
        1.1.1 研究背景第6-7页
        1.1.2 研究意义第7页
    1.2 国内外研究现状第7-9页
    1.3 本论文结构及内容安排第9-10页
第二章 压缩感知理论及信道估计第10-22页
    2.1 压缩感知基本理论第10-15页
        2.1.1 压缩感知理论框架第10-12页
        2.1.2 信号的稀疏表示第12页
        2.1.3 观测矩阵的设计第12-14页
        2.1.4 信号重构算法设计第14-15页
    2.2 压缩感知重构算法第15-19页
        2.2.1 贪婪类算法第15-18页
        2.2.2 范数类算法第18-19页
    2.3 信道估计第19-21页
        2.3.1 信道估计简介第19-20页
        2.3.2 压缩感知在信道估计中的应用第20-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第三章 基于压缩感知的多小区MASSIVE MIMO信道估计第22-39页
    3.1 MASSIVE MIMO系统模型第22-26页
        3.1.1 MIMO系统模型第22-23页
        3.1.2 MASSIVE MIMO系统模型第23-26页
    3.2 MASSIVE MIMO信道模型第26-30页
        3.2.1 大尺度衰落模型第26-27页
        3.2.2 小尺度衰落模型第27-28页
        3.2.3 合成矩阵稀疏信道模型第28-30页
    3.3 压缩感知信道估计算法第30-33页
        3.3.1 分段正交匹配追踪StOMP算法第30-31页
        3.3.2 改进分段正交匹配追踪算法第31-33页
    3.4 基于压缩感知的自适应信道估计第33-34页
        3.4.1 基于传统压缩感知算法的信道估计第33页
        3.4.2 基于压缩感知的自适应信道估计第33-34页
    3.5 仿真结果分析第34-38页
    3.6 本章小结第38-39页
第四章 基于压缩感知的MASSIVE MIMO虚拟角域信道估计第39-52页
    4.1 MASSIVE MIMO系统下行信道模型第39-43页
        4.1.1 MASSIVE MIMO单小区下行信道模型第39-40页
        4.1.2 MASSIVE MIMO多小区下行信道模型第40-42页
        4.1.3 MASSIVE MIMO虚拟角域稀疏信道模型第42-43页
    4.2 稀疏度自适应压缩感知信道估计算法第43-47页
        4.2.1 稀疏度自适应匹配追踪SAMP算法第43-44页
        4.2.2 基于回溯的匹配追踪BAOMP算法第44-45页
        4.2.3 基于门限的稀疏度自适应匹配追踪算法第45-47页
    4.3 MASSIVE MIMO虚拟角域信道估计第47-48页
    4.4 仿真结果分析第48-51页
    4.5 本章小结第51-52页
第五章 总结与展望第52-54页
    5.1 总结第52页
    5.2 展望第52-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-59页
攻读硕士学位期间取得成果第59-60页
图版第60页

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