| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 图录 | 第9-10页 |
| 表录 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 基于训练序列的稀疏信道估计 | 第12-14页 |
| 1.2.2 稀疏信道盲估计 | 第14-16页 |
| 1.3 问题的提出及本文解决思路 | 第16-17页 |
| 1.4 论文主要工作及结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 稀疏度估计 | 第19-31页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 基于训练序列的信道稀疏度估计 | 第19-26页 |
| 2.2.1 算法描述 | 第19-22页 |
| 2.2.2 稀疏度估计实现 | 第22-24页 |
| 2.2.3 实验仿真及分析 | 第24-26页 |
| 2.3 信道稀疏度盲估计 | 第26-30页 |
| 2.3.1 算法描述 | 第26-29页 |
| 2.3.2 实验仿真及分析 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于训练序列的稀疏信道非零抽头位置检测与估计 | 第31-45页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 MP 算法 | 第31-32页 |
| 3.3 开关检测方法 | 第32-38页 |
| 3.3.1 分层检测算法 | 第32-34页 |
| 3.3.2 球形检测算法 | 第34-36页 |
| 3.3.3 实验仿真及分析 | 第36-38页 |
| 3.4 MAP 系列算法 | 第38-42页 |
| 3.4.1 l2-MAP 算法 | 第39页 |
| 3.4.2 l0-MAP 算法 | 第39-40页 |
| 3.4.3 实验仿真及分析 | 第40-42页 |
| 3.5 稀疏 LS 算法 | 第42-44页 |
| 3.5.1 算法描述 | 第42-43页 |
| 3.5.2 实验仿真及分析 | 第43-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 稀疏信道非零抽头位置的半盲检测与估计 | 第45-53页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 MST 半盲检测方法 | 第45-49页 |
| 4.3 实验仿真及分析 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 基于 LMS 自适应算法的稀疏信道估计 | 第53-65页 |
| 5.1 引言 | 第53页 |
| 5.2 变换域法实现稀疏信道估计 | 第53-57页 |
| 5.3 稀疏度量法实现稀疏信道估计 | 第57-60页 |
| 5.4 实验仿真及分析 | 第60-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 结束语 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-75页 |
| 作者简历 | 第75页 |