| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第17-23页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第17-18页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第18-19页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第19-21页 |
| 1.4 论文主要研究内容及章节安排 | 第21-23页 |
| 2 压缩感知理论 | 第23-35页 |
| 2.1 压缩感知理论介绍 | 第23-24页 |
| 2.2 信号的稀疏表示 | 第24-26页 |
| 2.3 观测矩阵的设计 | 第26-27页 |
| 2.4 信号的重构算法 | 第27-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 超宽带信道模型及信道估计 | 第35-46页 |
| 3.1 超宽带的定义及技术特点 | 第35-37页 |
| 3.2 超宽带脉冲实现方式 | 第37-39页 |
| 3.3 超宽带接收机 | 第39-41页 |
| 3.4 超宽带信道模型 | 第41-44页 |
| 3.5 超宽带信道估计技术 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 基于压缩感知的超宽带信道估计 | 第46-63页 |
| 4.1 超宽带多径信道的稀疏性 | 第46-47页 |
| 4.2 基于压缩感知的超宽带信道估计建模 | 第47-49页 |
| 4.3 基于压缩感知的超宽带信道估计系统设计 | 第49-53页 |
| 4.4 信道估计的仿真结果与性能分析 | 第53-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 稀疏度自适应超宽带信道估计算法 | 第63-75页 |
| 5.1 超宽带信道估计中SAMP算法分析 | 第63-65页 |
| 5.2 稀疏度自适应超宽带信道估计算法原理 | 第65-68页 |
| 5.3 SARCo SaMP算法在信道估计中的性能 | 第68-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 6 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第75-76页 |
| 6.2 进一步研究工作 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 作者简历 | 第83-85页 |
| 学位论文数据集 | 第85页 |