| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 阵列DOA估计算法研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 压缩感知理论的发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 基于压缩感知理论的阵列DOA估计研究现状 | 第12页 |
| 1.2.4 DSP的发展与现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要工作及章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 MUSIC算法及压缩感知理论基础 | 第15-37页 |
| 2.1 阵列信号处理技术 | 第15-20页 |
| 2.1.1 概述 | 第15页 |
| 2.1.2 阵列信号处理模型 | 第15-18页 |
| 2.1.3 DOA估计的常用理论－子空间理论 | 第18-20页 |
| 2.2 MUSIC算法 | 第20-29页 |
| 2.2.1 概述 | 第20页 |
| 2.2.2 MUSIC算法基本原理及数学模型 | 第20-22页 |
| 2.2.3 MUSIC算法在阵列为均匀线阵中的应用 | 第22-23页 |
| 2.2.4 针对经典MUSIC算法仿真验证 | 第23-28页 |
| 2.2.5 对MUSIC算法仿真的分析 | 第28-29页 |
| 2.3 压缩感知理论 | 第29-35页 |
| 2.3.1 概述 | 第29-30页 |
| 2.3.2 压缩感知理论及数学模型 | 第30-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 DOA压缩感知算法的研究 | 第37-55页 |
| 3.1 基于压缩感知理论的DOA估计模型及仿真 | 第37-40页 |
| 3.1.1 基于压缩感知理论的DOA估计模型 | 第37-39页 |
| 3.1.2 典型的压缩感知理论结合OMP重构算法的仿真 | 第39-40页 |
| 3.2 改进后的K-R矢量化算法模型及仿真验证 | 第40-47页 |
| 3.2.1 改进的K-R矢量化算法模型 | 第40-41页 |
| 3.2.2 K-R矢量化算法的仿真 | 第41-47页 |
| 3.3 基于压缩感知理论的DOA估计与MUSIC算法DOA估计的性能比较 | 第47-52页 |
| 3.4 基于压缩感知理论的DOA估计算法性能分析 | 第52-53页 |
| 3.5 本章小节 | 第53-55页 |
| 第四章 算法的硬件平台设计及验证 | 第55-69页 |
| 4.1 算法的硬件平台设计 | 第55-59页 |
| 4.1.1 DSP模块设计 | 第56-57页 |
| 4.1.2 电源模块设计 | 第57页 |
| 4.1.3 时钟／复位模块详细设计 | 第57-58页 |
| 4.1.4 系统调试接口 | 第58-59页 |
| 4.2 核心DSP芯片及开发环境 | 第59-61页 |
| 4.2.1 TMS320C6000简介 | 第59页 |
| 4.2.2 TMS320C6000的构成 | 第59-60页 |
| 4.2.3 TMS320C6746的特点 | 第60-61页 |
| 4.2.4 TMS320C6746的开发环境CCS | 第61页 |
| 4.3 算法的移植与验证 | 第61-66页 |
| 4.3.1 算法的软件实现 | 第61-62页 |
| 4.3.2 关键代码分析 | 第62-64页 |
| 4.3.3 硬件验证及测试结果对比 | 第64-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 总结 | 第69页 |
| 5.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
