"压缩感知在宽带无线通信信号处理中的应用研究"

本篇毕业论文是关于基于压缩感知的无线通信信号处理方法的研究。随着无线通信技术的发展，信号处理过程中所面临的信号带宽日益增加，传统的信号处理方法对采样率的要求也越来越高。然而，过高的采样率要求将会导致传统的信号处理硬件和软件面临严峻的考验。因此，如何有效地实现在低采样率条件下的宽带信号处理已经成为当前无线通信领域的研究热点。近年来兴起的压缩感知（Compressed Sensing, CS）理论使得从低维的观测信号中重构出稀疏或可压缩的高维信号成为可能。将CS理论应用于无线宽带稀疏信号的处理中，能够突破奈奎斯特定理的限制，以欠奈奎斯特采样率完成信号处理过程，显著提高信号处理方法的实用性。 本文主要研究了基于CS理论的稀疏信道估计、基于CS理论的脉冲超宽带（IR-UWB）信号检测以及基于CS理论的正交频分复用（OFDM）信号处理方法。首先，针对稀疏信道估计问题，本文提出了一种基于CS理论和贝叶斯估计的联合算法，能够利用稀疏信道的特性实现准确的信道估计和高效的信号检测。其次，针对脉冲超宽带信号检测问题，本文提出了一种基于CS理论和瞬态信号分析的联合算法，能够实现对脉冲超宽带信号的低采样率采集和重构，从而降低了硬件成本和能耗。最后，针对正交频分复用信号处理问题，本文提出了一种基于CS理论和子空间投影的联合算法，能够实现对多径信道下的正交频分复用信号的准确解调和恢复，有效提高了频谱利用率和通信性能。 通过对以上三个问题的研究，本文提出了一系列基于CS理论的无线通信信号处理方法，能够在低采样率条件下实现对宽带稀疏信号的准确采集、重构和处理。这些方法不仅突破了传统奈奎斯特采样定理的限制，而且在实际的无线通信系统中具有很好的适用性和实用性。本文的研究成果对于推动无线通信领域的技术创新和应用发展具有重要的理论意义和实践意义。 综上所述，本文通过对基于压缩感知的无线通信信号处理方法进行了深入研究，并提出了一系列有效的算法和技术方案。这些方案不仅在理论上具有创新性和突破性，而且在实际应用中具有重要的应用价值和推广前景。希望本文的研究成果能够为相关领域的研究和实践工作提供有益的参考和借鉴，促进无线通信技术的进一步发展和应用。