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大规模无线接入的稀疏信号处理技术研究
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大规模无线接入的稀疏信号处理技术研究
论文目录
摘要
第1-7页
abstract
第7-14页
缩略词表
第14-16页
数学符号表
第16-17页
第一章 绪论
第17-22页
1.1 研究背景与意义
第17-18页
1.2 国内外研究现状
第18-20页
1.3 主要贡献及章节安排
第20-22页
第二章 随机接入中压缩感知模型和问题
第22-32页
2.1 引言
第22页
2.2 压缩感知理论
第22-27页
2.2.1 信号的稀疏表示
第23-24页
2.2.2 观测矩阵
第24-25页
2.2.3 重构算法
第25-27页
2.3 随机接入系统及信令正交性约束介绍
第27-29页
2.4 大规模随机接入稀疏信号处理的模型及问题
第29-31页
2.5 本章小结
第31-32页
第三章 改进贪婪算法的用户辨别信道估计与用户数据检测
第32-69页
3.1 引言
第32页
3.2 同步随机接入模型
第32-58页
3.2.1 频率选择性衰落信道中的随机接入
第33-51页
3.2.1.1 双稀疏度应用
第33-44页
3.2.1.2 算法GOMP-UT设计
第44-51页
3.2.2 双选择性衰落信道中的随机接入
第51-58页
3.2.2.1 模型建立
第51-53页
3.2.2.2 算法Union-OMP设计
第53-55页
3.2.2.3 性能仿真与结果分析
第55-58页
3.3 异步随机接入
第58-68页
3.3.1 模型建立
第58-60页
3.3.2 视距信道中的随机接入
第60-64页
3.3.2.1 算法AOMP设计
第60-62页
3.3.2.2 性能仿真与结果分析
第62-64页
3.3.3 瑞利多径信道中的随机接入
第64-68页
3.4 本章小结
第68-69页
第四章 多响应贝叶斯SCMA用户辨别信道估计用户数据检测
第69-84页
4.1 引言
第69页
4.2 模型建立
第69-72页
4.3 算法设计
第72-79页
4.3.1 用户辨别信道估计算法设计
第72-76页
4.3.2 用户数据检测
第76-79页
4.4 性能仿真与结果分析
第79-83页
4.5 本章小结
第83-84页
第五章 贝叶斯随机接入的硬件实现
第84-94页
5.1 引言
第84页
5.2 整体结构设计
第84-85页
5.3 发送端USRP实现
第85-88页
5.4 接收端USRP实现
第88-90页
5.5 性能仿真与结果分析
第90-92页
5.6 本章小结
第92-94页
第六章 全文总结
第94-96页
6.1 本文贡献
第94页
6.2 未来研究方向
第94-96页
致谢
第96-97页
参考文献
第97-101页
个人简历
第101-102页
攻读硕士学位期间参加的科研项目
第102-103页
本篇论文共
103
页,
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。
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