| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 选题背景及研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 水声通信的发展与现状 | 第13-16页 |
| 1.4 多普勒估计技术研究现状 | 第16-17页 |
| 1.5 稀疏贝叶斯学习理论的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.6 本文主要工作与内容安排 | 第18-20页 |
| 第2章 水声OFDM原理及多普勒影响分析研究 | 第20-31页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 OFDM的基本概念 | 第20-26页 |
| 2.2.1 OFDM的基本原理 | 第21-24页 |
| 2.2.2 保护间隔和循环前缀 | 第24-25页 |
| 2.2.3 OFDM的FFT实现 | 第25-26页 |
| 2.3 水声OFDM系统及其多普勒效应的影响 | 第26-29页 |
| 2.3.1 基于OFDM的水声通信系统优势 | 第26-27页 |
| 2.3.2 OFDM水声通信模型 | 第27-28页 |
| 2.3.3 多普勒扩展对水声OFDM系统的影响分析 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 压缩感知理论与稀疏贝叶斯学习理论 | 第31-39页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 压缩感知基本理论 | 第31-35页 |
| 3.2.1 信号的稀疏表示 | 第31-32页 |
| 3.2.2 观测矩阵的设计 | 第32-33页 |
| 3.2.3 稀疏重构 | 第33-35页 |
| 3.3 常见的稀疏重构算法 | 第35-38页 |
| 3.3.1 基追踪算法 | 第35页 |
| 3.3.2 l1-SVD算法 | 第35-37页 |
| 3.3.3 稀疏贝叶斯学习算法 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小节 | 第38-39页 |
| 第4章 基于SBL的水声OFDM多普勒估计方法 | 第39-48页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 传统的基于相关的多普勒估计方法 | 第39-42页 |
| 4.2.1 水声信道多普勒原理 | 第39-40页 |
| 4.2.2 模糊函数法 | 第40-41页 |
| 4.2.3 块多普勒估计方法 | 第41-42页 |
| 4.3 算法模型 | 第42-44页 |
| 4.3.1 导频模型 | 第42页 |
| 4.3.2 信道模型 | 第42-43页 |
| 4.3.3 OFDM系统模型 | 第43-44页 |
| 4.4 基于SBL的水声OFDM多普勒估计算法 | 第44-45页 |
| 4.5 算法仿真及分析 | 第45-47页 |
| 4.6 本章小节 | 第47-48页 |
| 第5章 基于SBL的水声MIMO-OFDM多普勒估计方法 | 第48-60页 |
| 5.1 引言 | 第48页 |
| 5.2 MIMO技术 | 第48-53页 |
| 5.2.1 MIMO技术的基本原理 | 第48-49页 |
| 5.2.2 MIMO信道容量 | 第49-50页 |
| 5.2.3 空时编码技术 | 第50-52页 |
| 5.2.4 MIMO-OFDM系统理论 | 第52-53页 |
| 5.3 算法模型 | 第53-54页 |
| 5.3.1 MIMO-OFDM系统模型 | 第53页 |
| 5.3.2 OFDM帧结构 | 第53-54页 |
| 5.4 基于SBL的水声MIMO-OFDM多普勒估计原理 | 第54-56页 |
| 5.5 算法仿真及分析 | 第56-59页 |
| 5.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
