| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第13页 |
| 1.4 论文主要内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 MIMO系统模型及其信道估计技术 | 第15-31页 |
| 2.1 MIMO系统模型 | 第15页 |
| 2.2 信道衰落模型 | 第15-16页 |
| 2.3 传统信道估计算法 | 第16-18页 |
| 2.3.1 LS算法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 MMSE算法 | 第18页 |
| 2.4 基于压缩感知的信道估计算法 | 第18-28页 |
| 2.4.1 压缩感知理论简介 | 第18-23页 |
| 2.4.2 压缩感知理论应用于MIMO信道估计的可行性分析 | 第23-24页 |
| 2.4.3 基于压缩感知的典型信道估计算法 | 第24-28页 |
| 2.5 信道估计算法性能仿真 | 第28-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 联合扰动OMP信道估计算法 | 第31-44页 |
| 3.1 抗扰动的正交匹配追踪算法 | 第31-34页 |
| 3.2 抗扰动的联合稀疏OMP算法 | 第34-40页 |
| 3.2.1 多用户Massive MIMO系统联合稀疏信道模型 | 第34-36页 |
| 3.2.2 联合稀疏性进行信道估计的研究 | 第36-40页 |
| 3.3 信道估计算法仿真 | 第40-43页 |
| 3.3.1 信道估计仿真模型 | 第40页 |
| 3.3.2 不同信噪比下算法性能对比 | 第40-41页 |
| 3.3.3 不同导频开销下算法性能对比 | 第41-42页 |
| 3.3.4 不同用户数下不同算法性能对比 | 第42-43页 |
| 3.3.5 信道稀疏度不同时信道估计性能 | 第43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 DSP软件开发平台 | 第44-51页 |
| 4.1 TMS320C6678 DSP介绍 | 第44-45页 |
| 4.2 软件开发平台 | 第45-46页 |
| 4.3 DSP实现MIMO系统模块 | 第46-49页 |
| 4.3.1 整体流程 | 第46-47页 |
| 4.3.2 DSP内存分配和系统设计 | 第47-48页 |
| 4.3.3 DSP上OMP算法实现 | 第48-49页 |
| 4.3.4 DSP程序优化 | 第49页 |
| 4.4 信道估计算法性能的对比 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 主要工作总结 | 第51页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第59页 |