| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的章节结构 | 第13-15页 |
| 第二章 压缩感知理论及Massive MIMO信道估计算法 | 第15-29页 |
| 2.1 压缩感知 | 第15-22页 |
| 2.1.1 传统奈奎斯特采样 | 第15-16页 |
| 2.1.2 压缩感知理论框架 | 第16页 |
| 2.1.3 信号的稀疏表示 | 第16-18页 |
| 2.1.4 设计测量矩阵 | 第18页 |
| 2.1.5 重构算法 | 第18-21页 |
| 2.1.6 压缩感知在通信系统中的应用 | 第21-22页 |
| 2.2 Massive MIMO系统 | 第22-24页 |
| 2.2.1 Massive MIMO系统发展由来 | 第22-23页 |
| 2.2.2 Massive MIMO系统特性 | 第23-24页 |
| 2.3 Massive MIMO信道估计算法 | 第24-27页 |
| 2.3.1 LS信道估计算法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 MMSE信道估计算法 | 第25-26页 |
| 2.3.3 压缩感知信道估计算法 | 第26-27页 |
| 2.4 小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于压缩感知Massive MIMO系统的信道估计算法 | 第29-41页 |
| 3.1 系统模型 | 第29-32页 |
| 3.1.1 多用户Massive MIMO系统 | 第29-30页 |
| 3.1.2 稀疏模型 | 第30-31页 |
| 3.1.3 压缩感知观测模型 | 第31-32页 |
| 3.2 Massive MIMO系统联合块正交匹配追踪信道估计算法 | 第32-36页 |
| 3.2.1 抽取稀疏块 | 第32-33页 |
| 3.2.2 信道矩阵的形式转换 | 第33-34页 |
| 3.2.3 联合块正交匹配追踪算法 | 第34-36页 |
| 3.3 仿真结果 | 第36-40页 |
| 3.4 小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于JBOMP算法的低复杂度改进算法 | 第41-53页 |
| 4.1 基于信噪比的改进算法 | 第41-47页 |
| 4.1.1 算法思想 | 第41-43页 |
| 4.1.2 算法仿真结果 | 第43-47页 |
| 4.2 基于重建时稀疏块长可调整的改进算法 | 第47-51页 |
| 4.2.1 算法思想 | 第47-48页 |
| 4.2.2 算法仿真结果 | 第48-51页 |
| 4.3 小结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结和展望 | 第53-55页 |
| 5.1 本文总结 | 第53页 |
| 5.2 后续工作 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第60页 |
