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基于压缩感知的多径信道估计及其研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
缩略语第9-11页
第一章 绪论第11-16页
   ·论文研究背景及其意义第11-12页
   ·论文的主要T作和课题来源第12-13页
   ·论文的主要贡献第13-14页
   ·论文的结构安排第14-16页
第二章 兀线信道估计第16-24页
   ·无线信道特性第16-20页
     ·多径衰落第17-20页
   ·无线信道估计第20-23页
     ·信道估计的方法第20-22页
     ·最小乘信道估计方法第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第三章 压缩感知技术概述第24-33页
   ·引入压缩感知的优势第24-25页
   ·信号的稀疏表示第25-26页
   ·信号的观测第26-29页
     ·号观测概述第26-27页
     ·见的观测矩阵第27-29页
   ·号的重构第29-31页
     ·号重构概述第29-30页
     ·见的重构算法第30-31页
   ·缩感知的应用第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第四章 基于最优观测矩的压缩信道感知第33-43页
   ·无线多径信道的稀疏性第33-36页
   ·稀疏多径信道建模第36-37页
   ·最优观测矩第37-38页
   ·仿真结果分析第38-42页
   ·本章小结第42-43页
第五章 多普勒域上稀疏的双向继信道估计第43-50页
   ·双向中继系统第43-44页
   ·双向中继信道模型第44-45页
     ·信道的多普勒域稀疏性第44页
     ·放大转发烈向巾继信道模型第44-45页
   ·压缩信道感知第45-46页
   ·仿真结果分析第46-49页
   ·本章小结第49-50页
第六章 基于最优观测矩阵的自适心贝叶斯信道估计技术第50-59页
   ·贝叶斯压缩信道感知模型第50-52页
   ·基于最优观测矩阵的自适心贝叶斯压缩感知机制第52-55页
     ·自适应贝叶斯压缩感知第52-53页
     ·最优观测矩阵与自适应贝叶斯压缩感知联合机制第53-55页
   ·仿真验证第55-58页
   ·本章小结第58-59页
第七章 总结与展望第59-62页
参考文献第62-67页
致谢第67-68页
攻读硕十学位期间发表的学术论文第68-69页
攻读硕士学位期间参与的科研项目第69页

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