非高斯特殊噪聲干擾的抑制與消除：從經(jīng)典信號處理到壓縮感知方法

目錄


第1章緒論
11技術背景
111寬帶數(shù)字通信系統(tǒng)發(fā)展綜述
112寬帶數(shù)字通信系統(tǒng)中的主要噪聲和干擾
113窄帶干擾與沖激噪聲的特征及其危害
12相關技術發(fā)展現(xiàn)狀及面臨的挑戰(zhàn)
121窄帶干擾抑制方法的研究現(xiàn)狀與存在的問題
122沖激噪聲抑制方法的研究現(xiàn)狀與存在的問題
13關鍵科學問題
14本書主要內(nèi)容
15如何閱讀本書
第2章系統(tǒng)模型與基礎知識
21寬帶數(shù)字通信系統(tǒng)概述
211基于OFDM技術的寬帶塊傳輸系統(tǒng)架構(gòu)
212基于OFDM塊傳輸系統(tǒng)關鍵技術
22寬帶數(shù)字通信系統(tǒng)幀結(jié)構(gòu)
221幀頭前導符號結(jié)構(gòu)
222數(shù)據(jù)子幀結(jié)構(gòu)
23窄帶干擾模型與沖激噪聲模型
231窄帶干擾模型
232沖激噪聲模型
24稀疏恢復理論基礎
241壓縮感知理論
242結(jié)構(gòu)化壓縮感知理論
243稀疏貝葉斯學習理論
第3章抑制窄帶干擾的同步幀結(jié)構(gòu)設計
31本章引言
32系統(tǒng)模型
33窄帶干擾下的OFDM同步幀結(jié)構(gòu)設計
34基于前導符號檢測的定時同步與小數(shù)載波頻偏估計
35窄帶干擾下整數(shù)CFO估計與信令檢測
36算法性能分析
37仿真結(jié)果與討論
38本章小結(jié)
第4章窄帶干擾與沖激噪聲下的最優(yōu)時頻聯(lián)合交織
41本章引言
42系統(tǒng)模型
43最優(yōu)時頻聯(lián)合交織方案設計
431最大化時間分集增益交織方案
432最大化頻率分集增益交織方案
44算法性能分析
45仿真結(jié)果與討論
46本章小結(jié)
第5章基于稀疏恢復理論的窄帶干擾重構(gòu)與消除
51本章引言
52系統(tǒng)模型
53基于壓縮感知的窄帶干擾重構(gòu)
531幀結(jié)構(gòu)系統(tǒng)模型
532重復訓練序列時間差分采樣
533壓縮感知重構(gòu)算法
534仿真結(jié)果與討論
54基于結(jié)構(gòu)化壓縮感知的MIMO系統(tǒng)窄帶干擾重構(gòu)
541MIMO系統(tǒng)窄帶干擾與信號模型
542窄帶干擾的空域多維差分采樣
543基于結(jié)構(gòu)化壓縮感知的窄帶干擾重構(gòu)算法——S-SAMP
544仿真結(jié)果與討論
55基于稀疏貝葉斯學習的窄帶干擾重構(gòu)
551系統(tǒng)模型
552基于塊稀疏貝葉斯學習的CP-OFDM系統(tǒng)窄帶干擾重構(gòu)
553仿真結(jié)果與討論
56算法性能分析
57本章小結(jié)
第6章基于稀疏恢復理論的沖激噪聲重構(gòu)與消除
61本章引言
62系統(tǒng)模型
63基于先驗輔助壓縮感知的沖激噪聲消除
631沖激噪聲下的OFDM 系統(tǒng)模型
632基于先驗輔助壓縮感知的沖激噪聲重構(gòu)
633仿真結(jié)果與討論
64基于結(jié)構(gòu)化壓縮感知的MIMO系統(tǒng)沖激噪聲消除
641沖激噪聲下的MIMO 系統(tǒng)模型
642基于結(jié)構(gòu)化壓縮感知的沖激噪聲空域多維采樣
643采用新型結(jié)構(gòu)化壓縮感知貪心算法SPA-SAMP 重構(gòu)沖激噪聲
644仿真結(jié)果與討論
65基于時頻聯(lián)合壓縮感知框架的窄帶干擾與沖激噪聲聯(lián)合消除
651基于壓縮感知的時頻聯(lián)合采樣OFDM 系統(tǒng)模型
652時頻聯(lián)合壓縮感知框架下窄帶干擾與沖激噪聲聯(lián)合重構(gòu)
653仿真結(jié)果與討論
66算法性能分析
67本章小結(jié)
第7章總結(jié)與展望
71技術總結(jié)
72未來研究展望
參考文獻
附錄A多徑衰落下同步算法抑制窄帶干擾有效性
附錄BSPA-SAMP算法收斂性與解的存在性
B1引理61 的證明
B2定理61 （無噪收斂性）的證明
B3定理62 （有噪收斂性）的證明
附錄CSCS-MMV混合1，2-范數(shù)最小化問題解的存在性