缩略词表
第一章 绪 论
1.1 研究工作的背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 massive MIMO系统
1.2.2 时变信道与线性时变系统
1.2.3 压缩感知理论
1.2.4 基于压缩感知的信道估计
1.3 本文的主要贡献与内容安排
第二章 压缩感知与线性时变信道
2.1 压缩感知理论
2.1.1 线性方程组的解
2.1.2 欠定系统的稀疏解
2.1.3 贪婪算法
2.1.4 稀疏贝叶斯学习
2.1.5 块稀疏信号压缩感知问题
2.2 无线信道
2.2.1 频率选择性信道
2.2.2 时间选择性信道
2.2.3 双选信道
2.2.4 MIMO系统与双选信道
2.3 本章小结
第三章 时变massive MIMO-OFDM系统
3.1 OFDM系统
3.1.1 OFDM原理概述
3.1.2 离散OFDM系统模型
3.2.1 系统模型
3.2.2 时变massive MIMO-OFDM等效信道
3.3.1 离散时变信道模型
3.3.2 信道估计问题模型
3.3.3 时变massive MIMO-OFDM信道的块稀疏性
3.4 本章小结
第四章 基于方差状态传播的信道估计算法
4.1 消息传递算法
4.2 方差状态传播算法
4.2.1 概率模型
4.2.2 VSP中的消息传递
4.2.3 (w)gi→vi的更新
4.2.4 πfi→si的更新
4.2.5 超参数调节
4.2.6 VSP算法总结
4.3 基于VSP算法的时变massive MIMO-OFDM信道估计
4.4 本章小结
第五章 参数学习的massive MIMO-OFDM时变信道估计算法
5.1 期望最大化(EM)算法
5.2.1 问题描述
5.2.2 梯度下降法
5.2.3 角域参数的更新
5.2.4 时延域参数的更新
5.2.5 多普勒域参数的更新
5.3 改进的massive MIMO时变信道估计算法
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 研究展望
致谢
参考文献
附录
A.1 命题4.1的证明
A.2 命题4.2的证明
攻读硕士学位期间取得的成果
学位论文答辩后勘误修订说明表
电子科技大学;