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压缩感知框架下基于多模板解卷积的超宽带信道估计
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压缩感知框架下基于多模板解卷积的超宽带信道估计
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-9页
第1章 绪论
第9-15页
1.1 课题研究的背景
第9-10页
1.2 研究的目的和意义
第10-11页
1.3 国内外研究现状与分析
第11-14页
1.3.1 CS框架下IR-UWB通信的研究现状
第12-13页
1.3.2 考虑波形失真的CS-UWB信道估计的研究现状
第13-14页
1.4 本文主要研究内容与结构安排
第14-15页
第2章 CS框架下的IR-UWB通信系统
第15-25页
2.1 引言
第15页
2.2 压缩感知理论基础
第15-18页
2.2.1 信号的稀疏表示
第15-16页
2.2.2 测量矩阵的构造
第16-17页
2.2.3 信号的重构算法
第17-18页
2.3 IR-UWB信号波形和信道模型
第18-20页
2.4 IR-UWB信号失真的分析
第20-22页
2.5 CS-UWB通信系统的框架
第22-24页
2.6 本章小结
第24-25页
第3章 CS框架下的IR-UWB信道估计
第25-36页
3.1 引言
第25页
3.2 CS-UWB信道估计的基本原理
第25-31页
3.2.1 IR-UWB信号的稀疏表示形式
第26-27页
3.2.2 接收机测量矩阵的设计
第27-28页
3.2.3 IR-UWB信道估计的重构算法
第28-29页
3.2.4 IR-UWB信道估计的仿真结果及分析
第29-31页
3.3 强抗噪性的CS-UWB信道估计重构算法
第31-35页
3.3.1 AN-OMP算法的原理及过程
第31-33页
3.3.2 算法的进一步优化
第33-34页
3.3.3 AN-OMP算法的仿真结果
第34-35页
3.4 本章小结
第35-36页
第4章 基于多模板的CS-UWB信道估计方法
第36-46页
4.1 引言
第36页
4.2 多模板信道估计的理论模型
第36-38页
4.3 实测波形的分析以及测量环境简介
第38-42页
4.4 多模板信道估计的性能仿真
第42-45页
4.4.1 多模板的构造
第42-43页
4.4.2 多模板信道估计仿真结果
第43-45页
4.5 本章小结
第45-46页
第5章 模板和重构算法的改进和应用
第46-52页
5.1 引言
第46页
5.2 基于信道先验信息的模板改进
第46-48页
5.2.1 基于CPI的加权函数和模板的构造
第46-47页
5.2.2 改进模板的仿真结果
第47-48页
5.3 考虑波形失真的估计方法与AN-OMP重构算法的结合
第48-51页
5.4 本章小结
第51-52页
结论
第52-53页
参考文献
第53-56页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
第56-58页
致谢
第58页
本篇论文共
58
页,
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。
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