| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文内容和章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 相关技术 | 第15-23页 |
| 2.1 重构算法 | 第15-19页 |
| 2.1.1 凸松弛算法 | 第15-17页 |
| 2.1.2 贪婪算法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 其它重构算法 | 第18-19页 |
| 2.2 观测矩阵 | 第19-21页 |
| 2.2.1 非相干性准则 | 第19-20页 |
| 2.2.2 等距约束性准则 | 第20页 |
| 2.2.3 常用观测矩阵 | 第20-21页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 观测矩阵优化设计 | 第23-42页 |
| 3.1 观测矩阵分解方法概述 | 第23-28页 |
| 3.1.1 观测矩阵的QR分解 | 第23-24页 |
| 3.1.2 观测矩阵的SVD分解 | 第24-25页 |
| 3.1.3 观测矩阵的行向量正交化 | 第25页 |
| 3.1.4 仿真实验和结果分析 | 第25-28页 |
| 3.2 基于Gram矩阵的观测矩阵优化 | 第28-31页 |
| 3.2.1 互相关系数 | 第29页 |
| 3.2.2 Gram矩阵优化算法 | 第29-30页 |
| 3.2.3 改进的基于Gram矩阵的观测矩阵优化算法 | 第30-31页 |
| 3.3 基于梯度投影的Gram矩阵优化 | 第31-34页 |
| 3.3.1 Welch界与理想模型 | 第32-33页 |
| 3.3.2 基于梯度投影的优化算法 | 第33页 |
| 3.3.3 改进的基于梯度投影的Gram观测矩阵优化算法 | 第33-34页 |
| 3.4 仿真实验和结果分析 | 第34-40页 |
| 3.4.1 基于Gram矩阵和基于梯度投影的Gram矩阵优化算法实验和结果分析 | 第34-35页 |
| 3.4.2 本文改进的优化算法实验和结果分析 | 第35-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于DCT分频带的平滑投影Landweber重构算法 | 第42-56页 |
| 4.1 SPL重构算法及分块压缩感知 | 第42-45页 |
| 4.1.1 分块压缩感知采样 | 第42页 |
| 4.1.2 BCS-SPL重构算法 | 第42-44页 |
| 4.1.3 MS-BCS-SPL重构算法 | 第44-45页 |
| 4.2 基于DCT分频带的BCS-SPL重构算法 | 第45-48页 |
| 4.2.1 DCT分频带采样技术 | 第45-47页 |
| 4.2.2 基于DCT分频带的BCS-SPL重构算法 | 第47-48页 |
| 4.3 仿真实验和结果分析 | 第48-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附件 | 第65页 |
