大规模MIMO系统信道估计的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 缩略词表 | 第11-12页 |
| 符号说明 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 5G通信的研究背景 | 第13-15页 |
| 1.2 5G通信的关键技术 | 第15-17页 |
| 1.2.1 MassiveMIMO技术 | 第15-16页 |
| 1.2.2 毫米波通信 | 第16页 |
| 1.2.3 D2D和全双工技术 | 第16-17页 |
| 1.3 5G的主要应用 | 第17-18页 |
| 1.4 研究现状与主要工作 | 第18-19页 |
| 1.5 本论文的结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 大规模MIMO上行信道估计 | 第20-27页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 两类信号估计算法 | 第20-22页 |
| 2.2.1 凸优化估计算法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 贪婪估计算法 | 第21-22页 |
| 2.3 基于EM框架的多任务联合估计算法 | 第22-25页 |
| 2.4 仿真结果与分析 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 大规模MIMO多路径信道估计 | 第27-38页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 系统模型 | 第27-30页 |
| 3.2.1 大规模MIMO信道 | 第27-28页 |
| 3.2.2 大规模MIMO系统 | 第28-30页 |
| 3.3 改进的SBL算法 | 第30-34页 |
| 3.3.1 耦合模式的高斯先验 | 第30-31页 |
| 3.3.2 PS-SBL迭代算法 | 第31-34页 |
| 3.4 仿真结果与分析 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 大规模MIMO多用户信道估计 | 第38-55页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 系统模型 | 第38-41页 |
| 4.2.1 多用户大规模MIMO信道 | 第38-39页 |
| 4.2.2 大规模MIMO信道的稀疏特性 | 第39-41页 |
| 4.2.3 大规模MIMO系统模型 | 第41页 |
| 4.3 高斯混合先验模型 | 第41-45页 |
| 4.3.1 稀疏贝叶斯学习 | 第41-42页 |
| 4.3.2 高斯混合模型的先验概率 | 第42-45页 |
| 4.4 变分期望最大化算法 | 第45-50页 |
| 4.4.1 E-步骤：更新隐藏变量X的后验概率 | 第46-48页 |
| 4.4.2 M-步骤：更新参数θ的估计值 | 第48-49页 |
| 4.4.3 VEM算法 | 第49-50页 |
| 4.5 仿真结果与分析 | 第50-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结 | 第55-57页 |
| 5.1 本文的贡献 | 第55页 |
| 5.2 未来研究方向展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目和取得的成果 | 第63页 |
