基于压缩感知的DOA估计
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 传统DOA估计研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 压缩感知理论的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 基于压缩感知的DOA估计研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第2章 基于压缩感知的DOA估计模型 | 第13-25页 |
| 2.1 压缩感知基本理论 | 第13-18页 |
| 2.1.1 压缩感知理论的基本数学建模 | 第13-14页 |
| 2.1.2 信号的稀疏表示 | 第14-15页 |
| 2.1.3 信号的压缩采样 | 第15-17页 |
| 2.1.4 信号的重构 | 第17-18页 |
| 2.2 阵列信号处理基本理论 | 第18-21页 |
| 2.3 基于压缩感知的DOA估计模型 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 压缩感知理论下的稀疏欠采样DOA估计模型 | 第25-38页 |
| 3.1 稀疏欠采样信号模型 | 第25-27页 |
| 3.2 信号稀疏表示和空间网格划分 | 第27-28页 |
| 3.3 测量矩阵的设计 | 第28-37页 |
| 3.3.1 测量矩阵的选择 | 第28-29页 |
| 3.3.2 阵列采样方式的选择 | 第29-33页 |
| 3.3.3 阵列采样数目的选择 | 第33-34页 |
| 3.3.4 欠采样方法性能的比较 | 第34-35页 |
| 3.3.5 对测量矩阵的改进 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于贝叶斯压缩感知的DOA估计 | 第38-52页 |
| 4.1 贝叶斯压缩感知理论 | 第38-41页 |
| 4.2 基于贝叶斯压缩感知的稀疏欠采样DOA估计 | 第41-46页 |
| 4.2.1 BCS-DOA估计基本模型 | 第41-42页 |
| 4.2.2 算法性能分析 | 第42-46页 |
| 4.3 基于BCS算法的DOA估计改进 | 第46-51页 |
| 4.3.1 改进算法的基本原理 | 第46-47页 |
| 4.3.2 算法性能分析 | 第47-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 网格划分失配及其修正问题研究 | 第52-59页 |
| 5.1 网格失配修正模型 | 第53-54页 |
| 5.2 交替下降算法 | 第54-56页 |
| 5.2.1 交替下降算法的基本理论 | 第54-55页 |
| 5.2.2 仿真实验和分析 | 第55-56页 |
| 5.3 基于贝叶斯的网格错匹配问题 | 第56-57页 |
| 5.3.1 估计模型 | 第56页 |
| 5.3.2 仿真分析 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
