基于压缩感知的无线传感网测量矩阵构造与优化研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 压缩感知理论基础 | 第12-17页 |
| 1.2.1 压缩感知理论模型 | 第12-14页 |
| 1.2.2 压缩感知研究内容 | 第14-17页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4 主要研究内容与结构安排 | 第18-20页 |
| 2 常用测量矩阵的构造与优化方法 | 第20-28页 |
| 2.1 测量矩阵与重构算法的关系 | 第20页 |
| 2.2 测量矩阵的构造方法研究 | 第20-25页 |
| 2.2.1 随机性测量矩阵 | 第21-22页 |
| 2.2.2 确定性测量矩阵 | 第22-24页 |
| 2.2.3 结构化测量矩阵 | 第24-25页 |
| 2.3 常用测量矩阵的优化方法 | 第25-27页 |
| 2.3.1 迭代优化算法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 梯度下降算法 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小节 | 第27-28页 |
| 3 基于对角线性表示的测量矩阵构造方法 | 第28-36页 |
| 3.1 正交基线性表示原理 | 第28-29页 |
| 3.2 测量矩阵的构造方法 | 第29-31页 |
| 3.3 仿真实验 | 第31-35页 |
| 3.3.1 矩阵的理论分析 | 第31-32页 |
| 3.3.2 仿真实验及分析 | 第32-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于离散小波变换的梯度下降优化算法 | 第36-45页 |
| 4.1 建立测量矩阵的优化体系 | 第36页 |
| 4.2 信号的三层小波分解模型 | 第36-38页 |
| 4.3 矩阵函数的梯度下降优化算法 | 第38-41页 |
| 4.4 仿真实验 | 第41-44页 |
| 4.4.1 测量矩阵优化算法的性能分析 | 第41-42页 |
| 4.4.2 测量矩阵优化前后的相关性比较 | 第42-43页 |
| 4.4.3 小波分解对算法优化性能的影响分析 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 总结 | 第45-46页 |
| 5.2 展望 | 第46-47页 |
| 6 参考文献 | 第47-50页 |
| 7 附录：攻读硕士期间发表的学术论文及参与项目 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
