| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 无线通信信道、MIMO OFDM系统及压缩感知技术 | 第17-25页 |
| 2.1 信道的基本特性 | 第17-18页 |
| 2.2 MIMO-OFDM系统基本原理 | 第18-22页 |
| 2.2.1 OFDM系统基本原理 | 第18-19页 |
| 2.2.2 MIMO OFDM系统接收信号模型 | 第19-22页 |
| 2.3 压缩感知技术 | 第22-24页 |
| 2.3.1 压缩感知基本原理 | 第22-23页 |
| 2.3.2 压缩感知求解方法 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 时频双选择性衰落信道模型 | 第25-39页 |
| 3.1 快衰落对信道估计技术的影响 | 第25页 |
| 3.2 基于BEM模型的双选择性衰落信道建模 | 第25-36页 |
| 3.3 时延多普勒域的稀疏信道建模 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 时频双选择性衰落信道估计技术 | 第39-50页 |
| 4.1 基于BEM模型的MIMO OFDM信道估计 | 第39-45页 |
| 4.1.1 基于BEM模型的MIMO OFDM系统频域接收信号模型 | 第39页 |
| 4.1.2 基于ML准则的MIMO OFDM系统信道估计 | 第39-40页 |
| 4.1.3 基于Kalman filter的MIMO OFDM系统信道估计 | 第40-41页 |
| 4.1.4 仿真结果及分析 | 第41-45页 |
| 4.2 基于压缩感知技术的MIMO OFDM信道估计 | 第45-49页 |
| 4.2.1 依赖稀疏度的OMP算法信道估计 | 第45页 |
| 4.2.2 改进OMP算法 | 第45-47页 |
| 4.2.3 仿真结果及分析 | 第47-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 时频双选择性衰落信道与频偏联合估计技术 | 第50-61页 |
| 5.1 有频偏情况下基于BEM模型的MIMO OFDM系统频域接收信号模型 | 第50页 |
| 5.2 基于EKF算法的信道与频偏联合估计技术 | 第50-52页 |
| 5.3 基于EM算法的信道与频偏联合估计技术 | 第52-54页 |
| 5.4 低复杂度的改进EM算法 | 第54-56页 |
| 5.5 仿真结果及分析 | 第56-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 本文工作总结 | 第61页 |
| 未来工作展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目 | 第68页 |
