| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 无线通信简介 | 第12-13页 |
| 1.2 SC-FDE技术 | 第13-15页 |
| 1.2.1 SC-FDE技术发展简介 | 第13-14页 |
| 1.2.2 SC-FDE关键技术 | 第14-15页 |
| 1.3 SC-FDE系统信道估计 | 第15-17页 |
| 1.3.1 SC-FDE系统信道估计的意义 | 第15-16页 |
| 1.3.2 SC-FDE系统信道估计研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.3 论文研究的意义 | 第17页 |
| 1.4 论文的主要内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 1.4.1 论文主要内容 | 第17页 |
| 1.4.2 本文结构 | 第17-19页 |
| 2 无线信道及SC-FDE系统模型 | 第19-30页 |
| 2.1 无线通信信道特性 | 第19-22页 |
| 2.1.1 多径效应 | 第19-20页 |
| 2.1.2 时变特性 | 第20页 |
| 2.1.3 衰落特性 | 第20-22页 |
| 2.1.4 稀疏特性 | 第22页 |
| 2.2 SC-FDE系统组成及其数学表示 | 第22-26页 |
| 2.2.1 SC-FDE系统的基本模型 | 第23-25页 |
| 2.2.2 SC-FDE系统模型的数学表示 | 第25-26页 |
| 2.3 稀疏数学模型及贝叶斯分层模型 | 第26-29页 |
| 2.3.1 向量形式 3-L分层模型 | 第27-28页 |
| 2.3.2 标量形式的 3-L分层模型 | 第28页 |
| 2.3.3 SC-FDE系统信道模型的稀疏表示 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于消息传递的SC-FDE系统稀疏信道估计算法 | 第30-49页 |
| 3.1 因子图简介 | 第30-31页 |
| 3.2 消息传递算法简介 | 第31-34页 |
| 3.2.1 置信传播（BP）消息更新规则 | 第32-33页 |
| 3.2.2 期望传播（EP）消息更新规则 | 第33页 |
| 3.2.3 平均场（MF）消息更新规则 | 第33页 |
| 3.2.4 期望最大化(EM)消息更新规则 | 第33-34页 |
| 3.3 稀疏数学模型中基于EM、MF、MF-block算法的稀疏参数估计 | 第34-45页 |
| 3.3.1 向量形式的 3-L分层先验模型的因子图模型 | 第34页 |
| 3.3.2 基于向量形式的EM算法 | 第34-38页 |
| 3.3.3 基于向量形式的MF算法 | 第38-43页 |
| 3.3.4 基于向量形式的MF分块(MF-block)算法 | 第43-45页 |
| 3.4 基于向量形式 3-L分层模型的SC-FDE低复杂度稀疏信道估计 | 第45-48页 |
| 3.4.1 参数设置 | 第46页 |
| 3.4.2 仿真结果及分析 | 第46-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 SC-FDE系统中基于GAMP-MF改进算法的稀疏信道估计 | 第49-65页 |
| 4.1 改进标量形式 3-L分层先验模型的因子图 | 第49-50页 |
| 4.1.1 标量形式的 3-L分层先验模型的因子图模型 | 第49-50页 |
| 4.1.2 改进标量形式的 3-L分层先验模型的因子图模型 | 第50页 |
| 4.2 基于改进标量形式的 3-L分层模型的GAMP-MF稀疏参数估计 | 第50-57页 |
| 4.2.1 基于标量形式的BP-MF算法 | 第51-53页 |
| 4.2.2 基于标量形式的GAMP-MF算法 | 第53-57页 |
| 4.3 基于GAMP-MF改进算法的SC-FDE低复杂度稀疏信道估计 | 第57-64页 |
| 4.3.1 基于标量形式的GAMP-MF-ELI算法 | 第57-60页 |
| 4.3.2 基于GAMP-MF改进算法的稀疏信道估计 | 第60-62页 |
| 4.3.3 参数设置 | 第62页 |
| 4.3.4 仿真结果及分析 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 5 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 本文总结 | 第65页 |
| 5.2 未来研究工作的展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 个人简历、攻读硕士学位期间发表的论文及参加的项目 | 第72页 |
