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通用滤波多载波系统中的关键技术研究

摘要第5-7页
abstract第7-9页
第一章 绪论第15-33页
    1.1 研究的背景与意义第15-20页
    1.2 FBMC和UFMC技术综述第20-23页
        1.2.1 FBMC技术综述第20-21页
        1.2.2 UFMC系统综述第21-23页
    1.3 本论文研究的主要内容第23-24页
    1.4 压缩感知理论综述第24-27页
        1.4.1 信号的稀疏表示第25-26页
        1.4.2 观测矩阵的设计第26-27页
        1.4.3 稀疏信号的重构第27页
    1.5 基于CS原理的稀疏信道估计方法可行性分析和研究现状第27-30页
        1.5.1 稀疏信道估计方法的可行性分析第27-29页
        1.5.2 稀疏信道估计方法的研究现状第29-30页
    1.6 峰均比抑制技术研究现状第30页
    1.7 论文的组织结构第30-33页
第二章 UFMC系统原理与性能分析第33-55页
    2.1 引言第33页
    2.2 UFMC系统原理第33-36页
    2.3 滤波器的选择第36-38页
    2.4 UFMC信号能量性能分析第38-48页
        2.4.1 OFDM信号的能量分析第39页
        2.4.2 UFMC信号的能量分析第39-41页
        2.4.3 IBI干扰与子带间隔距离的分析第41-42页
        2.4.4 IBI干扰能量与滤波器参数的关系第42-43页
        2.4.5 信号纯能量比率第43-45页
        2.4.6 仿真结果分析第45-48页
    2.5 UFMC系统频偏性能分析第48-54页
        2.5.1 频偏分析第48-52页
        2.5.2 频偏仿真结果分析第52-54页
    2.6 本章小结第54-55页
第三章 基于UFMC系统的先验信息辅助CoSaMP信道估计算法第55-76页
    3.1 引言第55-56页
    3.2 系统模型第56-60页
        3.2.1 常规的TDS-OFDM系统传输模型第56页
        3.2.2 提出的TS-UFMC模型第56-60页
    3.3 贪婪迭代算法概述第60-63页
    3.4 多径信道的时间相关特性分析第63页
    3.5 基于UFMC系统的先验信息辅助的CoSaMP改进信道估计算法第63-68页
        3.5.1 基于PN序列的信道粗估计第64-66页
        3.5.2 基于PPI-CoSaMP算法精确估计CIRs时延位置信息第66-68页
        3.5.3 基于LS算法的CIRs幅值的精确估计第68页
    3.6 性能分析第68-70页
        3.6.1 信道估计的克拉美罗下界分析第68-69页
        3.6.2 频谱效率分析第69页
        3.6.3 复杂度分析第69-70页
    3.7 仿真结果第70-75页
    3.8 本章小结第75-76页
第四章 基于UFMC系统的先验信息辅助的SAMP信道估计算法第76-87页
    4.1 引言第76页
    4.2 经典SAMP算法概述第76-77页
    4.3 基于先验信息辅助的SAMP改进信道估计算法第77-79页
    4.4 性能分析及仿真结果第79-85页
        4.4.1 复杂度分析第79-80页
        4.4.2 仿真结果第80-85页
    4.5 本章小结第85-87页
第五章 PAPR理论分析及基于滤波器参数优化的PAPR抑制第87-97页
    5.1 引言第87页
    5.2 通用滤波多载波系统PAPR理论分析第87-89页
    5.3 基于滤波器优化的PAPR抑制方法第89-92页
        5.3.1 滤波器参数i?的约束条件第89-90页
        5.3.2 滤波器参数的优化第90-92页
    5.4 仿真结果第92-96页
    5.5 本章小结第96-97页
第六章 基于低复杂度的PTS改进技术的PAPR抑制第97-113页
    6.1 引言第97页
    6.2 现有的OFDM系统PAPR抑制技术第97-101页
    6.3 UFMC系统的低计算复杂度PTS改进技术第101-105页
        6.3.1 减小PAPR的PTH-PTS技术第102-104页
        6.3.2 减小PAPR的LC-PTS技术第104-105页
    6.4 计算复杂度分析第105-107页
    6.5 仿真结果第107-112页
    6.6 本章小结第112-113页
第七章 全文总结与展望第113-115页
    7.1 本文主要工作及贡献第113-114页
    7.2 后续工作展望第114-115页
致谢第115-116页
参考文献第116-125页
攻读博士学位期间取得的成果第125-127页

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