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1-bit压缩重构、压缩扩散及变分近似置信传播检测算法研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-8页
缩写清单第12-15页
第1章 绪论第15-33页
    1.1 研究背景第15-18页
    1.2 国内外研究现状第18-26页
        1.2.1 传统压缩感知第18-20页
        1.2.2 低精度量化下的压缩感知第20-22页
        1.2.3 降维滤波第22-25页
        1.2.4 FTN传输第25-26页
    1.3 本文的研究动机与意义第26-31页
        1.3.1 噪声环境下的1-bit压缩感知第26-27页
        1.3.2 1-bit量化的大规模天线系统的检测第27-29页
        1.3.3 压缩扩散策略下的分布式参数估计第29-31页
    1.4 论文主要研究内容和结构安排第31-33页
第2章 噪声环境下的1-bit压缩感知重构算法第33-52页
    2.1 研究动机和主要成果第33页
    2.2 预备知识:重构中的一致性第33-34页
    2.3 软一致性重构算法第34-38页
        2.3.1 基于软判决的一致性度量第34-35页
        2.3.2 等价优化问题第35-38页
        2.3.3 重构算法描述第38页
    2.4 参数(p,a)的选取第38-41页
    2.5 仿真结果第41-45页
    2.6 本章涉及的相关推导第45-51页
        2.6.1 表2.1中梯度的推导第45-46页
        2.6.2 命题2.1的前置引理第46-49页
        2.6.3 命题2.1的证明第49-51页
    2.7 本章小结第51-52页
第3章 1-bit量化大规模天线系统中的变分近似置信传播检测算法第52-87页
    3.1 研究动机和主要成果第52-53页
    3.2 系统模型和问题建模第53-56页
    3.3 联合检测中的变分近似法第56-58页
        3.3.1 P(Y|H,Y)的指数近似第57页
        3.3.2 二元符号的指数近似第57-58页
    3.4 基于点消息的推理第58-65页
        3.4.1 变分近似下的置信传播算法第58-61页
        3.4.2 从边消息到点消息第61-62页
        3.4.3 收敛性分析第62-64页
        3.4.4 复杂度分析第64-65页
    3.5 性能分析第65-70页
        3.5.1 迭代行为分析第66-69页
        3.5.2 检测性能界第69-70页
    3.6 仿真结果第70-79页
        3.6.1 检测性能随信噪比的变化第72-75页
        3.6.2 检测性能随其他参数的变化第75-79页
    3.7 本章涉及的相关推导第79-85页
        3.7.1 表3.2中VAMP算法的推导第79-81页
        3.7.2 命题3.1中变量节点相关的统计参量推导第81-84页
        3.7.3 命题3.1中信道转移节点相关的统计参量推导第84-85页
        3.7.4 命题3.2的证明第85页
    3.8 本章小结第85-87页
第4章 基于贝叶斯推理的分布式压缩扩散策略第87-97页
    4.1 研究动机和主要成果第87页
    4.2 系统模型和问题建模第87-89页
    4.3 基于贝叶斯推理的估计算法第89-92页
        4.3.1 置信传播第89-90页
        4.3.2 推理算法第90-92页
    4.4 贝叶斯框架下的合并策略第92-94页
    4.5 仿真结果第94-96页
    4.6 本章小结第96-97页
第5章 总结与展望第97-99页
    5.1 本文的主要工作和主要结论第97-98页
    5.2 未来研究工作设想第98-99页
参考文献第99-112页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文第112-113页

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