| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 水声信道估计国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 传统水声信道估计算法的发展概况 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于稀疏特性的水声信道估计研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 水声信道建模与水声信道估计技术 | 第15-30页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 水声信道的物理特性 | 第15-19页 |
| 2.2.1 声速 | 第15-16页 |
| 2.2.2 传输损耗 | 第16-17页 |
| 2.2.3 时变多路径 | 第17-18页 |
| 2.2.4 环境噪声 | 第18-19页 |
| 2.3 OFDM水声通信系统 | 第19-22页 |
| 2.3.1 ZP-OFDM系统参数 | 第19-21页 |
| 2.3.2 水声信道模型 | 第21页 |
| 2.3.3 接收过程 | 第21-22页 |
| 2.4 水声信道估计技术 | 第22-29页 |
| 2.4.1 信道混合矩阵等价变换 | 第23-24页 |
| 2.4.2 生成路径延迟和多普勒字典集 | 第24-25页 |
| 2.4.3 CS稀疏重构算法 | 第25-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 高维稀疏回归模型的可行性分析及理论证明 | 第30-44页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 高维稀疏回归理论 | 第30-32页 |
| 3.2.1 高维稀疏回归模型 | 第31-32页 |
| 3.2.2 高维稀疏回归模型的理论保证 | 第32页 |
| 3.3 基于高维稀疏回归模型的水声信道模型变换 | 第32-36页 |
| 3.3.1 多普勒变换生成新的字典矩阵A | 第32-34页 |
| 3.3.2 误差矩阵M求期望 | 第34-35页 |
| 3.3.3 创建等价优化模型 | 第35-36页 |
| 3.4 高维统计误差边界定理的证明 | 第36-43页 |
| 3.4.1 有限约束条件和索引集引理 | 第37-38页 |
| 3.4.2 证明统计误差边界定理 | 第38-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于HDSR模型的投影梯度算法仿真分析 | 第44-58页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 基于HDSR模型的投影梯度算法设计 | 第44-48页 |
| 4.2.1 投影梯度算法的迭代公式 | 第44-45页 |
| 4.2.2 投影梯度算法的收敛性证明 | 第45-47页 |
| 4.2.3 投影梯度算法仿真步骤 | 第47-48页 |
| 4.3 投影梯度算法仿真参数与流程 | 第48-50页 |
| 4.3.1 仿真参数设计 | 第48-50页 |
| 4.4 投影梯度算法仿真实验对比与结果分析 | 第50-57页 |
| 4.4.1 不同多普勒尺度情况下PGD算法仿真对比分析 | 第50-52页 |
| 4.4.2 不同窗函数下PGD算法仿真对比分析 | 第52-54页 |
| 4.4.3 取不同D值时PGD算法仿真对比分析 | 第54-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64页 |