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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,点击这进入下载页面
 
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