| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 缩略语 | 第14-15页 |
| 1 绪论 | 第15-35页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-19页 |
| 1.2 信道估计方法的研究现状 | 第19-27页 |
| 1.2.1 盲信道估计算法 | 第19-21页 |
| 1.2.2 半盲信道估计算法 | 第21-23页 |
| 1.2.3 数据辅助的信道估计算法 | 第23-27页 |
| 1.3 大规模MIMO信道估计方法的研究现状 | 第27-31页 |
| 1.3.1 FDD大规模MIMO信道估计算法 | 第27-29页 |
| 1.3.2 TDD大规模MIMO信道估计算法 | 第29-31页 |
| 1.4 论文主要创新点及章节安排 | 第31-35页 |
| 1.4.1 论文主要创新点 | 第31-34页 |
| 1.4.2 论文的章节安排 | 第34-35页 |
| 2 基于信道空间相关性的改进大规模MIMO信道估计算法 | 第35-53页 |
| 2.1 引言 | 第35-36页 |
| 2.2 大规模MU-MIMO上行稀疏信道模型 | 第36-37页 |
| 2.3 基于信道空间相关性的改进信道估计算法 | 第37-44页 |
| 2.3.1 基于SP算法的信道估计算法 | 第38-39页 |
| 2.3.2 共享天线信息的路径延迟估计方法 | 第39-40页 |
| 2.3.3 天线分区的路径延迟估计方法 | 第40-42页 |
| 2.3.4 判决辅助的路径增益估计方法 | 第42-44页 |
| 2.4 性能分析 | 第44-47页 |
| 2.4.1 边界分析 | 第44-45页 |
| 2.4.2 NMAE性能分析 | 第45-46页 |
| 2.4.3 算法复杂度分析 | 第46-47页 |
| 2.5 仿真验证 | 第47-50页 |
| 2.6 本章小结 | 第50-53页 |
| 3 基于同伦算法的改进信道估计算法 | 第53-65页 |
| 3.1 引言 | 第53页 |
| 3.2 大规模MIMO OFDM上行稀疏信道模型 | 第53-54页 |
| 3.3 基于同伦算法的改进信道估计算法 | 第54-61页 |
| 3.3.1 同伦算法 | 第55-57页 |
| 3.3.2 改进的加权同伦算法 | 第57-61页 |
| 3.3.3 算法复杂度分析 | 第61页 |
| 3.4 仿真验证 | 第61-64页 |
| 3.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 4 基于信道互易性的改进大规模MIMO信道估计算法 | 第65-83页 |
| 4.1 引言 | 第65-66页 |
| 4.2 下行大规模MU-MIMO信道模型 | 第66-67页 |
| 4.3 基于空间相关性的改进信道估计方法 | 第67-75页 |
| 4.3.1 AISP算法 | 第67-70页 |
| 4.3.2 PWSP算法 | 第70-75页 |
| 4.4 性能分析 | 第75-76页 |
| 4.4.1 频谱效率分析 | 第75-76页 |
| 4.4.2 计算复杂度分析 | 第76页 |
| 4.5 仿真验证 | 第76-81页 |
| 4.6 本章小结 | 第81-83页 |
| 5 大规模MIMO稀疏信道估计的导频优化方法 | 第83-97页 |
| 5.1 引言 | 第83页 |
| 5.2 下行大规模MIMO OFDM信道模型 | 第83-85页 |
| 5.3 基于压缩感知的导频优化算法 | 第85-92页 |
| 5.3.1 导频矩阵的块一致性分析 | 第86-87页 |
| 5.3.2 SPSA算法 | 第87-89页 |
| 5.3.3 CEO算法 | 第89-92页 |
| 5.3.4 边界分析 | 第92页 |
| 5.4 仿真验证 | 第92-95页 |
| 5.5 本章小结 | 第95-97页 |
| 6 结论 | 第97-101页 |
| 6.1 论文的研究总结 | 第97-98页 |
| 6.2 下一步研究工作展望 | 第98-101页 |
| 参考文献 | 第101-115页 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第115-119页 |
| 学位论文数据集 | 第119页 |