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基于压缩感知理论的高密度网络资源分配问题研究;目 录;1、传统压缩理论; ;2、压缩感知;压缩感知流程图：;稀疏信号，稀疏度，K稀疏;常见的稀疏变换：
①离散傅立叶变换
②离散余弦变换
③离散正弦变换
④小波变换
⑤冗余字典等;② 测量;常见的测量矩阵：
①?高斯投影矩阵； ②贝努力随机矩阵；
③哈达玛矩阵； ④部分正交矩阵等；;传感矩阵;a)匹配追踪算法（Matching Pursuits, MP）;b)基追踪算法（Basis Pursuits, BP）;优势：
突破奈奎斯特采样定理的极限。
抗干扰性强。;目 录;压缩感知在无线通信中的应用;信道估计中的稀疏性？？？;;;;目 录;高密度网络下的资源分配问题;;匈牙利算法 (Hungarian);;目 录;研究现状;方案流程图;①稀疏化对比;②冗余字典;MOD算法;用户接收功率分布;用于训练的接收功率值;同构场景;④平均接收功率;基于压缩感知的系统容量最大化;欢迎老师、同学批评指正！;附录;AIC（模拟信息转换）
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