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星地混合OFDM通信系统压缩感知信道估计方法

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第1章 绪论第15-28页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第15-18页
        1.1.1 课题来源及背景第15页
        1.1.2 课题研究的目的和意义第15-18页
    1.2 国内外研究现状第18-24页
        1.2.1 信道估计技术的发展第18-20页
        1.2.2 基于压缩感知的稀疏信道估计第20-23页
        1.2.3 有待深入研究的问题第23-24页
    1.3 本文的主要研究内容第24-28页
第2章 基于压缩感知的信道估计方法第28-58页
    2.1 引言第28页
    2.2 压缩感知理论第28-38页
        2.2.1 信号的稀疏表示第30-31页
        2.2.2 测量矩阵的设计第31-35页
        2.2.3 信号的恢复算法第35-38页
    2.3 压缩感知信道估计第38-50页
        2.3.1 信道的稀疏性第38-43页
        2.3.2 OFDM信号传输模型第43-45页
        2.3.3 传统信道估计方法第45-47页
        2.3.4 压缩感知信道估计方法第47-50页
    2.4 仿真实验第50-57页
        2.4.1 仿真条件与参数第50-51页
        2.4.2 可行性验证第51-53页
        2.4.3 导频开销第53-55页
        2.4.4 信道估计性能第55-57页
    2.5 本章小结第57-58页
第3章 基于分布估计算法的导频图样优化方法第58-74页
    3.1 引言第58页
    3.2 导频图样优化问题建模第58-64页
        3.2.1 导频图样与感知矩阵第59-60页
        3.2.2 感知矩阵的列相干第60-62页
        3.2.3 导频图样的优化第62-64页
    3.3 分布估计算法第64-66页
    3.4 基于分布估计算法的导频图样优化第66-70页
    3.5 仿真实验第70-73页
        3.5.1 导频图样优化过程第70-72页
        3.5.2 信道估计性能第72-73页
    3.6 本章小结第73-74页
第4章 SL0稀疏恢复算法收敛特性分析第74-96页
    4.1 引言第74页
    4.2 SL0算法的基本原理第74-81页
        4.2.1 渐进非凸方法第75-78页
        4.2.2 SL0算法第78-81页
    4.3 SL0算法的主要优点第81-87页
        4.3.1 复数域扩展性第82-84页
        4.3.2 计算复杂度第84-85页
        4.3.3 稀疏度适应性第85-87页
    4.4 SL0算法的收敛特性分析第87-91页
    4.5 数值实验第91-95页
        4.5.1 SL0算法优点的验证第92-94页
        4.5.2 SL0算法收敛特性的验证第94-95页
    4.6 本章小结第95-96页
第5章 基于改进SL0算法的高效快速信道估计第96-123页
    5.1 引言第96-97页
    5.2 R-SL0算法的基本原理第97-101页
        5.2.1 SL0算法的有噪收敛特征第97-99页
        5.2.2 R-SL0算法第99-101页
        5.2.3 数值实验第101页
    5.3 T-SL0算法的基本原理第101-109页
        5.3.1 SL0算法的低效率迭代第102-104页
        5.3.2 T-SL0算法第104-107页
        5.3.3 数值实验第107-109页
    5.4 高效快速的信道估计第109-118页
        5.4.1 帧结构第110页
        5.4.2 导频符号的确定第110-113页
        5.4.3 导频符号的自适应调整第113-115页
        5.4.4 信道冲激响应的快速重构第115-116页
        5.4.5 高效快速信道估计方案第116-118页
    5.5 仿真实验第118-122页
    5.6 本章小结第122-123页
结论第123-126页
参考文献第126-138页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第138-140页
致谢第140-142页
个人简历第142页

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