超宽带系统参数估计与检测分析
发布时间：2021-03-30 00:02
无线通信发展日新月异和潜在的巨大市场为未来无线通信技术发展提供机遇和挑战。许多无线通信课题亟待解决,如资源受限、无线信道干扰、多用户访问和导航定位等。高分辨率和高准确性的无线信号使无线通信系统软硬件都面临巨大挑战。超宽带系统在高速传输大量数据的同时,容易产生多径干扰、高误码率、最终导致信号衰减。本文从超宽带信道通信检测、超宽带多址访问及超宽带定位三个方面对信号进行了检测和分析。本文将超宽带通信系统系统分为三层,即物理层、中间层和应用层。物理层主要研究和讨论了信道多簇信号的数据共享问题和性能参数估计问题,提出了层次狄利克雷过程和马尔科夫链算法相结合的多任务压缩感知方法并仿真验证。中间层主要探究了超宽带系统的多用户访问和抗干扰性能问题,提出了层次缩减贝叶斯压缩感知算法以及多用户干扰算法并仿真验证。应用层主要是将超宽带系统应用在室内位置定位领域,并检测和分析了室内位置估计的准确性和抗干扰性,提出了多任务压缩感知算法对采样信号进行重建,并利用加权最小二乘法进行定位估计并进行仿真验证。主要的研究成果如下:1.物理层:提出了一种多任务压缩感知的超宽带信道估计算法在物理层里,针对超宽带信道传送信号误...
【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：138 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的和意义
1.3 相关研究及进展
1.3.1 超宽带国内外研究状况
1.3.2 超宽带信号稀疏表示及应用
1.3.3 基于压缩感知的超宽频多用户访问干扰性能检测
1.3.4 基于压缩感知的超宽带室内定位性能检测
1.4 论文的研究内容和主要贡献
1.5 论文结构
第二章 信号参数估计和检测综述
2.1 超宽带通信系统稀疏信号表示算法综述
2.2 超宽带稀疏信道估计综述
2.2.1 信道模式和基于训练方法
2.2.2 信道压缩感知
2.3 超宽带多址访问技术
2.4 超宽带通信系统室内定位算法
2.5 小结
2.5.1 本章研究难点
2.5.2 本章研究结果
第三章 多任务压缩感知的超宽带信道估计
3.1 超宽带系统的多任务压缩感知架构
3.1.1 多任务压缩感知架构模型
3.1.2 压缩感知特征字典
3.2 基于层次狄利克雷马尔科夫链链多任务压缩感知算法的超宽带信道估计
3.2.1 层次狄利克雷过程算法
3.2.2 基于层次狄利克雷马尔科夫链模型多任务压缩感知框架的超宽带信道估计
3.3 仿真与讨论
3.3.1 模拟信道脉冲响应
3.3.2 均方差和尖峰噪声比性能
3.3.3 不同场景的误码率和均方差性能
3.3.4 算法的运行时间比较
3.4 小结
第四章 层次缩减贝叶斯压缩感知的超宽带系统性能检测
4.1 层次缩减贝叶斯压缩感知算法的基本架构
4.1.1 基于贝叶斯压缩感知算法的超宽带信号重构
4.1.2 测量模型的构建
4.1.3 基于树结构的层次缩减算法
4.1.4 狄利克雷过程的简化
4.1.5 L′evy-Khintchine理论
4.2 多用户干扰超宽带系统模型
4.2.1 跳时脉位调制（TH-PPM）超宽带系统模型
4.2.2 多用户干扰模型
4.3 马尔可夫链蒙特卡罗多用户干扰算法
4.3.1 噪声产生模型
4.3.2 马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）多用户干扰算法
4.4 数字仿真
4.4.1 仿真环境
4.4.2 超宽带系统的准确性能检测
4.4.3 超宽带系统的抗干扰性检测
4.5 小结
第五章 基于多任务压缩感知的室内多径超宽带定位
5.1 脉冲无线电超宽带定位系统
5.1.1 超宽带信道模型的建立
5.1.2 超宽带定位系统的建立
5.2 基于时间差到达算法的超宽带室内定位
5.3 基于多任务压缩感知的超宽带室内定位过程
5.3.1 基于多任务贝叶斯感知算法的超宽带信道重构
5.3.2 加权最小二乘法室内定位过程
5.4 数字仿真
5.4.1 仿真环境
5.4.2 超宽带定位信号重构
5.4.3 多任务压缩感知算法准确性能
5.5 小结
第六章 总结与展望
6.1 研究工作总结
6.2 研究展望
参考文献
攻读博士学位期间发表论文和科研情况
致谢
本文编号：3108448
【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：138 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的和意义
1.3 相关研究及进展
1.3.1 超宽带国内外研究状况
1.3.2 超宽带信号稀疏表示及应用
1.3.3 基于压缩感知的超宽频多用户访问干扰性能检测
1.3.4 基于压缩感知的超宽带室内定位性能检测
1.4 论文的研究内容和主要贡献
1.5 论文结构
第二章 信号参数估计和检测综述
2.1 超宽带通信系统稀疏信号表示算法综述
2.2 超宽带稀疏信道估计综述
2.2.1 信道模式和基于训练方法
2.2.2 信道压缩感知
2.3 超宽带多址访问技术
2.4 超宽带通信系统室内定位算法
2.5 小结
2.5.1 本章研究难点
2.5.2 本章研究结果
第三章 多任务压缩感知的超宽带信道估计
3.1 超宽带系统的多任务压缩感知架构
3.1.1 多任务压缩感知架构模型
3.1.2 压缩感知特征字典
3.2 基于层次狄利克雷马尔科夫链链多任务压缩感知算法的超宽带信道估计
3.2.1 层次狄利克雷过程算法
3.2.2 基于层次狄利克雷马尔科夫链模型多任务压缩感知框架的超宽带信道估计
3.3 仿真与讨论
3.3.1 模拟信道脉冲响应
3.3.2 均方差和尖峰噪声比性能
3.3.3 不同场景的误码率和均方差性能
3.3.4 算法的运行时间比较
3.4 小结
第四章 层次缩减贝叶斯压缩感知的超宽带系统性能检测
4.1 层次缩减贝叶斯压缩感知算法的基本架构
4.1.1 基于贝叶斯压缩感知算法的超宽带信号重构
4.1.2 测量模型的构建
4.1.3 基于树结构的层次缩减算法
4.1.4 狄利克雷过程的简化
4.1.5 L′evy-Khintchine理论
4.2 多用户干扰超宽带系统模型
4.2.1 跳时脉位调制（TH-PPM）超宽带系统模型
4.2.2 多用户干扰模型
4.3 马尔可夫链蒙特卡罗多用户干扰算法
4.3.1 噪声产生模型
4.3.2 马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）多用户干扰算法
4.4 数字仿真
4.4.1 仿真环境
4.4.2 超宽带系统的准确性能检测
4.4.3 超宽带系统的抗干扰性检测
4.5 小结
第五章 基于多任务压缩感知的室内多径超宽带定位
5.1 脉冲无线电超宽带定位系统
5.1.1 超宽带信道模型的建立
5.1.2 超宽带定位系统的建立
5.2 基于时间差到达算法的超宽带室内定位
5.3 基于多任务压缩感知的超宽带室内定位过程
5.3.1 基于多任务贝叶斯感知算法的超宽带信道重构
5.3.2 加权最小二乘法室内定位过程
5.4 数字仿真
5.4.1 仿真环境
5.4.2 超宽带定位信号重构
5.4.3 多任务压缩感知算法准确性能
5.5 小结
第六章 总结与展望
6.1 研究工作总结
6.2 研究展望
参考文献
攻读博士学位期间发表论文和科研情况
致谢
本文编号：3108448
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