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接入云架构下基于压缩感知的信道估计算法研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
注释表第12-14页
第1章 绪论第14-21页
    1.1 研究背景及意义第14-16页
    1.2 国内外研究现状第16-19页
        1.2.1 传统的信道估计技术第16-18页
        1.2.2 C-RAN系统中的信道估计技术第18-19页
    1.3 论文的研究内容与框架结构第19-21页
        1.3.1 主要研究内容第19-20页
        1.3.2 本文章节安排第20-21页
第2章 C-RAN系统的信道估计研究第21-31页
    2.1 C-RAN网络架构第21-24页
    2.2 信道估计第24-25页
    2.3 CS信道估计第25-29页
        2.3.1 CS概述第25-26页
        2.3.2 信号的稀疏表示第26-27页
        2.3.3 设计测量矩阵第27页
        2.3.4 信号重构第27-29页
    2.4 压缩信道感知的可行性分析和其关键问题第29-30页
        2.4.1 CS信道估计可行性分析第29页
        2.4.2 关键问题第29-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第3章 C-RAN系统导频设计方案第31-53页
    3.1 OFDM系统简介第31-32页
    3.2 传统OFDM系统中的导频图案第32-33页
    3.3 基于混合遗传算法的导频优化设计第33-44页
        3.3.1 信道模型第34-36页
        3.3.2 导频优化设计第36-40页
        3.3.3 仿真分析第40-44页
    3.4 C-RAN下一种CoMP系统中导频图案设计与检测方法第44-52页
        3.4.1 导频图案设计与检测方法第45-50页
        3.4.2 仿真验证结果分析第50-52页
    3.5 本章小结第52-53页
第4章 CS信道估计算法研究第53-68页
    4.1 引言第53页
    4.2 C-RAN系统信道估计第53-57页
        4.2.1 系统模型第53-55页
        4.2.2 RRH信道估计第55-57页
    4.3 基于CS的自适应加权匹配追踪算法第57-63页
        4.3.1 信噪比的初始估计第58-59页
        4.3.2 自适应加权匹配追踪算法第59-63页
    4.4 MATLAB仿真分析第63-66页
        4.4.1 信道估计精度对比第63-66页
        4.4.2 算法复杂度计算分析第66页
    4.5 本章小结第66-68页
第5章 总结与展望第68-70页
    5.1 论文总结第68-69页
    5.2 未来展望第69-70页
参考文献第70-76页
致谢第76-77页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第77页

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