基于压缩感知的通信信号累积量研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 压缩感知研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 累积量研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.3 参数估计研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第19-20页 |
| 1.4 论文整体结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 基于稀疏理论的压缩采样模型研究 | 第22-34页 |
| 2.1 压缩感知理论 | 第22-29页 |
| 2.1.1 信号稀疏表示 | 第22-23页 |
| 2.1.2 观测矩阵设计 | 第23-25页 |
| 2.1.3 信号重构算法 | 第25-29页 |
| 2.2 压缩采样模型 | 第29-31页 |
| 2.2.1 模拟域压缩采样模型 | 第29-30页 |
| 2.2.2 随机下采样模型 | 第30-31页 |
| 2.3 仿真实验及分析 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 通信信号循环累积量研究 | 第34-48页 |
| 3.1 高阶统计量 | 第34-39页 |
| 3.1.1 特征函数 | 第34-35页 |
| 3.1.2 高阶矩与高阶累积量 | 第35-39页 |
| 3.2 高阶累积量估计 | 第39-41页 |
| 3.3 循环平稳性分析 | 第41-47页 |
| 3.3.1 滞后积 | 第41-42页 |
| 3.3.2 正弦波提取算子 | 第42页 |
| 3.3.3 时变矩与时变累积量 | 第42-45页 |
| 3.3.4 循环矩与循环累积量 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 高阶循环累积量重构算法研究 | 第48-70页 |
| 4.1 高阶循环累积量的估计 | 第48-50页 |
| 4.1.1 基于时变累积量 | 第48-49页 |
| 4.1.2 基于循环累积量 | 第49-50页 |
| 4.2 基于补零的高阶循环累积量重构算法 | 第50-61页 |
| 4.2.1 算法设计 | 第50-59页 |
| 4.2.2 仿真实验及性能分析 | 第59-61页 |
| 4.3 基于压缩感知的高阶循环累积量重构算法 | 第61-68页 |
| 4.3.1 算法设计 | 第61-62页 |
| 4.3.2 仿真实验及性能分析 | 第62-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 基于高阶循环累积量的参数估计 | 第70-78页 |
| 5.1 信号模型 | 第70页 |
| 5.2 载波与码率估计 | 第70-74页 |
| 5.2.1 经典估计方法 | 第70-72页 |
| 5.2.2 基于循环累积量的参数估计 | 第72-74页 |
| 5.3 仿真实验及性能分析 | 第74-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 全文总结 | 第78-79页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第85页 |
