1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang

106 46 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Nghiên Cứu Phương Pháp Và Thuật Toán Lấy Mẫu Nén Cho Hệ Thống Thông Tin Đa Sóng Mang
Tác giả Bùi Thị Phương Thảo
Người hướng dẫn PGS.TS. Nguyễn Hữu Trung
Trường học Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
Chuyên ngành Kỹ thuật viễn thông
Thể loại luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản 2016
Thành phố Hà Nội
Định dạng
Số trang 106
Dung lượng 2,39 MB

Nội dung

Ngày đăng: 04/05/2022, 12:38

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
1. A. D. Polyanin (2002), Handbook of Linear Partial Differential Equations. Chapman & Hall/CRC Sách, tạp chí
Tiêu đề: Handbook of Linear Partial Differential Equations
Tác giả: A. D. Polyanin
Năm: 2002
2. Ali Hormati and Martin Vetterli (2011), Compressive Sampling of Multiple Sparse Signals Having Common upport Using Finite Rate of Innovation Principles , IEEE Signal processing letters Sách, tạp chí
Tiêu đề: Compressive Sampling of Multiple Sparse Signals Having Common upport Using Finite Rate of Innovation Principles
Tác giả: Ali Hormati and Martin Vetterli
Năm: 2011
3. Andrei D.Polianin,Valentin F.Zaitsev (2004), Handbook of Nonlinear Partial Differential Equations. Chapman & Hall/CRC Sách, tạp chí
Tiêu đề: Handbook of Nonlinear Partial Differential Equations
Tác giả: Andrei D.Polianin,Valentin F.Zaitsev
Năm: 2004
4. C. R. Berger, S. Zhou, W. Chen and P.Willett (2009), Sparse channel estimation for OFDM: Overcomplete dictionaries and super-resolution , IEEE Workshop on Signal Processing Advanced in Wireless Communications Sách, tạp chí
Tiêu đề: Sparse channel estimation for OFDM: Overcomplete dictionaries and super-resolution
Tác giả: C. R. Berger, S. Zhou, W. Chen and P.Willett
Năm: 2009
5. D. L. Donoho (2006), Compressed sensing, IEEE Trans. Inf. Theory 6. Gitta Kutyniok (2012), Compressed Sensing: Theory and Applications Sách, tạp chí
Tiêu đề: Compressed sensing, "IEEE Trans. Inf. Theory 6. Gitta Kutyniok (2012)
Tác giả: D. L. Donoho (2006), Compressed sensing, IEEE Trans. Inf. Theory 6. Gitta Kutyniok
Năm: 2012
7. Gupta, Prerana and Mehra D.K (2008), Kalman filter-based channel estimation and ICI suppression for highmobility OFDM systems , International Journal of Communication Systems Sách, tạp chí
Tiêu đề: Kalman filter-based channel estimation and ICI suppression for highmobility OFDM systems
Tác giả: Gupta, Prerana and Mehra D.K
Năm: 2008
8. Hui Xie (2015), Sparse Channel Estimation in OFDM System, Univesite denantes, South China university of Technology Sách, tạp chí
Tiêu đề: Sparse Channel Estimation in OFDM System
Tác giả: Hui Xie
Năm: 2015
9. Joachim Weickert (1997), A review of nonlinear di ff usion fi ltering. Lecture Notes in Computer Science, 1252:3 – 28 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A review of nonlinear di"ff"usion "fi"ltering
Tác giả: Joachim Weickert
Năm: 1997
10. Joachim Weickert (1998), Anisotropic Diffusion in Image Processing, ECMI Series, Teubner-Verlag, Stuttgart, German Sách, tạp chí
Tiêu đề: Anisotropic Diffusion in Image Processing
Tác giả: Joachim Weickert
Năm: 1998
11. Joachim Weickert (1998), Coherence-Enhancing Diffusion Filtering. Department of Computer Science, University of Copenhagen, Universitetsparken 1, DK-2100 Copenhagen, Denmark Received 1 August 1997; received in revised form 11 March 1998; accepted 12 March 1998 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Coherence-Enhancing Diffusion Filtering
Tác giả: Joachim Weickert
Năm: 1998
12. Martin Henkel, Christoph Schiling and Wolfgang Schroer (2007), Comparison of Channel Estimation methods for pilot aided OFDM system, IEEETransactions on communication Sách, tạp chí
Tiêu đề: Comparison of Channel Estimation methods for pilot aided OFDM system
Tác giả: Martin Henkel, Christoph Schiling and Wolfgang Schroer
Năm: 2007
13. Peng Cheng, Lin Gui,Yun Rui,Y. Jay Guo, Xiaojing Huang and Wenjun Zhang (2012), Compressed Sensing Based Channel Estimation for Two-Way Relay Networks , IEEE Wireless communications letters Sách, tạp chí
Tiêu đề: Compressed Sensing Based Channel Estimation for Two-Way Relay Networks
Tác giả: Peng Cheng, Lin Gui,Yun Rui,Y. Jay Guo, Xiaojing Huang and Wenjun Zhang
Năm: 2012
14. Prof.U.Ruede & Dr.H.Kostler (2008), Algorithms for Image Processing and Image Analysis. Department of Electronic Engineering IIT Delhi Sách, tạp chí
Tiêu đề: Algorithms for Image Processing and Image Analysis
Tác giả: Prof.U.Ruede & Dr.H.Kostler
Năm: 2008
15. Qi, Chenhao and Wu, Lenan (2010), Sparse recovery algorithms for pilot assisted MIMO OFDM channel estimation , IEICE Transactions on Communications Sách, tạp chí
Tiêu đề: Sparse recovery algorithms for pilot assisted MIMO OFDM channel estimation
Tác giả: Qi, Chenhao and Wu, Lenan
Năm: 2010
16. V.Krishnaveni & T.Kesavamurthy (2013), “Compressive Sensing Based OFDM Channel Estimation” Sách, tạp chí
Tiêu đề: Compressive Sensing Based OFDM Channel Estimation
Tác giả: V.Krishnaveni & T.Kesavamurthy
Năm: 2013
17. PGS.TS Nguyễn Quang Hoan. Xử Lý Ảnh, 2006 18. http://en.wikipedia.org/wiki/Anisotropic_diffusion Sách, tạp chí
Tiêu đề: Xử Lý Ảnh

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1 Phương pháp lấy mẫu thông thường - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
Hình 1.1 Phương pháp lấy mẫu thông thường (Trang 17)
Hình 2.2 Mối quan hệ giữa lấy mẫu thông thường và lấy mẫu nén - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
Hình 2.2 Mối quan hệ giữa lấy mẫu thông thường và lấy mẫu nén (Trang 18)
Hình 1.3 Phương pháp lấy mẫu nén - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
Hình 1.3 Phương pháp lấy mẫu nén (Trang 19)
Hình 2.1 Đơn vị hình cầu trong với định mức và với không gian tựa chuẩn (quasinorm) với - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
Hình 2.1 Đơn vị hình cầu trong với định mức và với không gian tựa chuẩn (quasinorm) với (Trang 25)
Dạng hình học của tín hiệu rời rạc - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
ng hình học của tín hiệu rời rạc (Trang 29)
Hình 2.6 So sánh phương pháp ℓ1-minimization và weighted ℓ1-minimization - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
Hình 2.6 So sánh phương pháp ℓ1-minimization và weighted ℓ1-minimization (Trang 49)
Hình 2.7 Lấy mẫu nén trong hệ thống thông tin di động - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
Hình 2.7 Lấy mẫu nén trong hệ thống thông tin di động (Trang 53)
Hình 3.1 Mô tả truyền dẫn đa đường - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
Hình 3.1 Mô tả truyền dẫn đa đường (Trang 59)
sóng, nghĩa là thậm chí thay đổi nhỏ theo một bước sóng trong một không gian hình học có thể gây ra sự thay đổi lớn trong công suất tín hiệu nhận được - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
s óng, nghĩa là thậm chí thay đổi nhỏ theo một bước sóng trong một không gian hình học có thể gây ra sự thay đổi lớn trong công suất tín hiệu nhận được (Trang 60)
Hình 3.3 Mẫu pilot trong hệ thống đa sóng mang - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
Hình 3.3 Mẫu pilot trong hệ thống đa sóng mang (Trang 68)
3.8.1 Mô hình hệ thống đa sóng mang - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
3.8.1 Mô hình hệ thống đa sóng mang (Trang 79)
Thêm nữa, chèn (3.72) vào (3.66) và áp dụng công thức tổng hình học, hàm trải phổ trễ Doppler thu được như sau: - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
h êm nữa, chèn (3.72) vào (3.66) và áp dụng công thức tổng hình học, hàm trải phổ trễ Doppler thu được như sau: (Trang 83)
Hình 3.4 Cấu trúc hệ thống OFDM - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
Hình 3.4 Cấu trúc hệ thống OFDM (Trang 88)
Bảy bước chủ yếu của mô hình thuật toán đề xuất sẽ như sau, - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
y bước chủ yếu của mô hình thuật toán đề xuất sẽ như sau, (Trang 91)
Hình 4.2 Khôi phục tín hiệu trong miền tần số thưa - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
Hình 4.2 Khôi phục tín hiệu trong miền tần số thưa (Trang 95)
Hình 4.1 Khôi phục tín hiệu trong miền thời gian thưa - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
Hình 4.1 Khôi phục tín hiệu trong miền thời gian thưa (Trang 95)
Trong mô hình thực nghiệm này, chúng ta sử dụng biến đổi DCT như một nguyên lý cơ bản - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
rong mô hình thực nghiệm này, chúng ta sử dụng biến đổi DCT như một nguyên lý cơ bản (Trang 96)
Hình 4.4 Kết quả khôi phục tín hiệu với ℓ1-minimization - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
Hình 4.4 Kết quả khôi phục tín hiệu với ℓ1-minimization (Trang 97)
Hình 4.5 Kết quả khôi phục với ℓ2-minimization - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
Hình 4.5 Kết quả khôi phục với ℓ2-minimization (Trang 97)
Hình 4.6 Kết quả khôi phục với thuật toán OMP - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
Hình 4.6 Kết quả khôi phục với thuật toán OMP (Trang 98)
Hình 4.7 Sơ đồ khối thu phát trong ước lượng kênh OFDM - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
Hình 4.7 Sơ đồ khối thu phát trong ước lượng kênh OFDM (Trang 99)
Hình 4.8 Hiệu suất của ước lượng kênh dựa trên CS và LS(đánh giá qua MSE và SNR) - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
Hình 4.8 Hiệu suất của ước lượng kênh dựa trên CS và LS(đánh giá qua MSE và SNR) (Trang 100)
Hình 4.9 Hiệu suất của ước lượng kênh dựa trên CS và LS(đánh giá qua SER và SNR) - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
Hình 4.9 Hiệu suất của ước lượng kênh dựa trên CS và LS(đánh giá qua SER và SNR) (Trang 100)
4.4 Mô hình thực nghiệm thuật toán ước lượng kênh dựa trên KF-CS - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
4.4 Mô hình thực nghiệm thuật toán ước lượng kênh dựa trên KF-CS (Trang 101)
Hình 4.11 So sánh giữa CS, LS, và LMMSE - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
Hình 4.11 So sánh giữa CS, LS, và LMMSE (Trang 102)
Hình 4.12 So sánh KF-CS với các thuật toán truyền thống - Nghiên cứu phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén cho hệ thống thông tin đa sóng mang
Hình 4.12 So sánh KF-CS với các thuật toán truyền thống (Trang 103)

TRÍCH ĐOẠN

Mô hình hệ thống đa sóng mang

Tính thưa của trễ Doppler

Ước lượng kênh dựa trên lấy mẫu nén Mô hình hệ thống OFDM Thuật toán KF (Kalman Filter) Thuật toán ước lượng kênh dựa trên KF-CS Mô hình thực nghiệm lý thuyết lấy mẫu nén Mô hình thực nghiệm thuật toán ước lượng kênh dựa trên KF-CS

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w