压缩感知在MIMO雷达目标定位中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-17页 |
| 1.1.1 MIMO雷达概述及发展 | 第14-16页 |
| 1.1.2 压缩感知概述及发展 | 第16-17页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第17-18页 |
| 1.3 论文的结构及主要安排 | 第18-20页 |
| 第二章 MIMO雷达定位技术 | 第20-28页 |
| 2.1 MIMO雷达简介及分类 | 第20-22页 |
| 2.1.1 分布式MIMO雷达 | 第20-21页 |
| 2.1.2 集中式MIMO雷达 | 第21-22页 |
| 2.1.3 其他MIMO雷达 | 第22页 |
| 2.2 MIMO雷达信号模型 | 第22-23页 |
| 2.3 MIMO雷达参数估计算法 | 第23-27页 |
| 2.3.1 Capon算法 | 第23-25页 |
| 2.3.2 MUSIC算法 | 第25-26页 |
| 2.3.3 ESPRIT算法 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 压缩感知理论 | 第28-38页 |
| 3.1 压缩感知理论概述 | 第28-29页 |
| 3.2 信号的稀疏表示 | 第29-30页 |
| 3.3 信号的线性模型 | 第30-32页 |
| 3.3.1 信号模型 | 第30页 |
| 3.3.2 精确重构条件 | 第30-32页 |
| 3.4 信号重构算法 | 第32-37页 |
| 3.4.1 正交匹配追踪算法 | 第33-34页 |
| 3.4.2 子空间追踪算法 | 第34-35页 |
| 3.4.3 自适应匹配追踪算法 | 第35-36页 |
| 3.4.4 算法仿真及分析 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 块稀疏循环结构的感知矩阵 | 第38-52页 |
| 4.1 块稀疏循环矩阵结构 | 第38-40页 |
| 4.2 块稀疏循环矩阵满足RIP | 第40-47页 |
| 4.3 矩阵特性分析 | 第47页 |
| 4.4 仿真结果 | 第47-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 基于DCS的MIMO雷达参数估计 | 第52-68页 |
| 5.1 MIMO雷达信号模型 | 第52-55页 |
| 5.1.1 集中式MIMO雷达 | 第52-54页 |
| 5.1.2 分布式MIMO雷达 | 第54-55页 |
| 5.2 分布式压缩感知 | 第55-57页 |
| 5.2.1 分布式压缩感知理论 | 第55-56页 |
| 5.2.2 第二联合稀疏模型（JSM-2） | 第56-57页 |
| 5.3 MIMO雷达接收信号的联合稀疏表示 | 第57-59页 |
| 5.3.1 集中式MIMO雷达 | 第57-58页 |
| 5.3.2 分布式MIMO雷达 | 第58-59页 |
| 5.4 基于DCS的目标参数估计算法 | 第59-61页 |
| 5.5 仿真结果及分析 | 第61-67页 |
| 5.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 作者简介 | 第76-77页 |
