| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第16-18页 |
| 1.2.1 基于稀疏表示的DOA估计研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 off-grid问题的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第18-19页 |
| 第二章 基于稀疏表示的DOA估计模型 | 第19-37页 |
| 2.1 稀疏表示与压缩感知 | 第19-21页 |
| 2.1.1 稀疏表示简介 | 第19-20页 |
| 2.1.2 压缩感知简介 | 第20-21页 |
| 2.2 DOA估计信号模型 | 第21-26页 |
| 2.2.1 一维DOA估计 | 第21-25页 |
| 2.2.2 二维DOA估计模型 | 第25-26页 |
| 2.3 阵列流形可分离的DOA估计算法 | 第26-32页 |
| 2.3.1 建立模型 | 第26-29页 |
| 2.3.2 模型求解 | 第29-32页 |
| 2.4 仿真实验 | 第32-34页 |
| 2.4.1 分辨率对比 | 第32-33页 |
| 2.4.2 求解速度对比实验 | 第33-34页 |
| 2.4.3 求解精度对比实验 | 第34页 |
| 2.5 总结 | 第34-37页 |
| 第三章 基于多任务贝叶斯压缩感知的阵列流形可分离DOA估计算法 | 第37-51页 |
| 3.1 贝叶斯压缩感知 | 第37-41页 |
| 3.2 多任务贝叶斯压缩感知原理 | 第41-44页 |
| 3.3 基于多任务贝叶斯压缩感知的DOA估计算法 | 第44-47页 |
| 3.4 仿真实验 | 第47-50页 |
| 3.4.1 对比目标分辨率 | 第47-48页 |
| 3.4.2 对比求解速度 | 第48-49页 |
| 3.4.3 对比求解精度 | 第49-50页 |
| 3.5 总结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于一阶泰勒展开的off-grid DOA算法 | 第51-63页 |
| 4.1 基于一阶泰勒展开的一维off-grid算法 | 第51-54页 |
| 4.2 基于一阶泰勒展开的二维off-grid算法 | 第54-58页 |
| 4.3 仿真实验 | 第58-61页 |
| 4.3.1 单次实验对比 | 第59页 |
| 4.3.2 求解速度对比实验 | 第59-60页 |
| 4.3.3 off-grid情况求解精度实验 | 第60-61页 |
| 4.3.4 on-grid情况求解精度实验 | 第61页 |
| 4.4 总结 | 第61-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-67页 |
| 5.1 全文总结 | 第63-64页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第64-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 作者简介 | 第73-75页 |
