| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 课题意义及主要工作 | 第8-9页 |
| 1.3 主要内容及章节安排 | 第9-11页 |
| 第二章 OFDM 系统信道估计技术 | 第11-34页 |
| 2.1 无线电波传播的特性 | 第11-14页 |
| 2.1.1 大尺度衰落 | 第11-12页 |
| 2.1.2 小尺度衰落 | 第12-13页 |
| 2.1.3 无线信道的时变性以及多普勒频移 | 第13-14页 |
| 2.2 OFDM 的技术原理 | 第14-17页 |
| 2.3 传统 OFDM 信道估计算法简介 | 第17-22页 |
| 2.3.1 OFDM 系统中的信道估计方法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 基于导频的信道估计 | 第18-22页 |
| 2.4 OFDM 系统信道估计的数学优化准则 | 第22-28页 |
| 2.4.1 基于 LS 的信道估计 | 第22-24页 |
| 2.4.2 基于 MMSE 的信道估计 | 第24-26页 |
| 2.4.3 基于 SVD 的信道估计 | 第26-27页 |
| 2.4.4 各优化准则性能比较 | 第27-28页 |
| 2.5 OFDM 系统信道估计的插值算法 | 第28-33页 |
| 2.5.1 线性插值 | 第29页 |
| 2.5.2 高斯插值 | 第29-30页 |
| 2.5.3 基于 DFT 的插值 | 第30-32页 |
| 2.5.4 各种插值算法仿真比较 | 第32-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 卡尔曼滤波与压缩感知 | 第34-48页 |
| 3.1 卡尔曼滤波基本原理 | 第34-39页 |
| 3.1.1 随机线性离散系统的数学模型 | 第34-36页 |
| 3.1.2 随机线性离散系统的卡尔曼滤波基本方程 | 第36-38页 |
| 3.1.3 随机线性离散系统卡尔曼滤波特点及初值选取 | 第38-39页 |
| 3.2 压缩感知理论及其关键技术 | 第39-47页 |
| 3.2.1 压缩感知理论的原理 | 第39-46页 |
| 3.2.3 对重建算法的仿真验证 | 第46-47页 |
| 3.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于压缩感知的卡尔曼滤波信道估计 | 第48-59页 |
| 4.1 OFDM 稀疏信道模型建立 | 第48-49页 |
| 4.2 基于压缩感知的点对点 OFDM 稀疏信道估计 | 第49-51页 |
| 4.3 基于 CS 的 Kalman 滤波 OFDM 信道估计方法 | 第51-57页 |
| 4.3.1 OFDM 系统信道模型 | 第52页 |
| 4.3.2 结合卡尔曼滤波与压缩感知的估计算法 | 第52-56页 |
| 4.3.3 仿真结果与分析 | 第56-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 全文总结 | 第59-60页 |
| 5.2 未来展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
