低复杂度压缩感知技术在水声阵列信号处理中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究历史及发展现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 压缩感知理论研究历史及发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 阵列信号处理研究历史及发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要内容和章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 压缩感知算法及其在DOA估计中的应用 | 第16-46页 |
| 2.1 压缩感知理论基本原理 | 第16-18页 |
| 2.1.1 压缩感知的数学模型 | 第16-17页 |
| 2.1.2 压缩感知的三个重要内容 | 第17-18页 |
| 2.2 压缩感知稀疏重构算法 | 第18-26页 |
| 2.2.1 正交匹配追踪算法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 二维坐标下降算法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 OMP-DCD算法 | 第20-22页 |
| 2.2.4 MMP-DCD算法 | 第22-23页 |
| 2.2.5 性能仿真分析 | 第23-26页 |
| 2.3 DOA估计模型 | 第26-28页 |
| 2.3.1 声压阵模型 | 第26-27页 |
| 2.3.2 声矢量阵模型 | 第27-28页 |
| 2.4 CAPON算法 | 第28-29页 |
| 2.5 基于压缩感知的DOA估计 | 第29-32页 |
| 2.5.1 压缩感知的稀疏表示字典 | 第29-30页 |
| 2.5.2 压缩感知DOA估计模型 | 第30-32页 |
| 2.5.3 声矢量阵下压缩感知DOA估计模型 | 第32页 |
| 2.6 理论仿真分析 | 第32-41页 |
| 2.6.1 基于声压阵接收仿真分析 | 第32-36页 |
| 2.6.2 基于矢量阵接收仿真分析 | 第36-41页 |
| 2.7 OMP-DCD-DL算法 | 第41-43页 |
| 2.7.1 仿真分析 | 第42-43页 |
| 2.8 本章小结 | 第43-46页 |
| 第3章 基于分布式MIMO的压缩感知成像算法 | 第46-56页 |
| 3.1 回波数据模型 | 第46页 |
| 3.2 BACKPROJECTION算法 | 第46-47页 |
| 3.3 压缩感知技术MIMO成像模型 | 第47-48页 |
| 3.4 仿真实验分析 | 第48-52页 |
| 3.5 SA-OMP-DCD算法 | 第52-54页 |
| 3.6 仿真实验分析 | 第54-55页 |
| 3.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 试验数据处理分析 | 第56-66页 |
| 4.1 宽带矢量信号DOA估计试验数据处理 | 第56-59页 |
| 4.2 近场目标声呐成像实验数据处理 | 第59-65页 |
| 4.2.1 近场聚焦波束形成原理 | 第59-60页 |
| 4.2.2 实验数据处理 | 第60-65页 |
| 4.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
