雷达通信融合系统中基于稀疏重构的测距测角研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 雷达通信融合系统的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 基于稀疏重构的参数估计研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 论文的研究内容和组织结构 | 第17-20页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第20-32页 |
| 2.1 雷达通信融合系统 | 第20-21页 |
| 2.1.1 融合系统的应用场景 | 第20-21页 |
| 2.1.2 融合系统的信号选择 | 第21页 |
| 2.2 OFDM信号模型 | 第21-25页 |
| 2.3 稀疏重构理论 | 第25-31页 |
| 2.3.1 稀疏重构的数学模型 | 第25-26页 |
| 2.3.2 字典矩阵的选择依据 | 第26-27页 |
| 2.3.3 常用的稀疏重构方法 | 第27-30页 |
| 2.3.4 稀疏重构用于距离角度参数估计的合理性 | 第30-31页 |
| 2.4 小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于稀疏重构的角度估计 | 第32-48页 |
| 3.1 信号模型 | 第32-33页 |
| 3.2 基于l_1范数约束的角度估计 | 第33-39页 |
| 3.2.1 l_1-SVD算法 | 第33-35页 |
| 3.2.2 l_1-SRACV算法 | 第35-36页 |
| 3.2.3 SW l_(21)-SVD算法 | 第36-37页 |
| 3.2.4 仿真分析 | 第37-39页 |
| 3.3 种新的加权l_1范数角度估计方法 | 第39-47页 |
| 3.3.1 最大特征向量的稀疏表示模型 | 第39-40页 |
| 3.3.2 特征向量加权 | 第40-42页 |
| 3.3.3 稀疏求解 | 第42-43页 |
| 3.3.4 仿真分析 | 第43-47页 |
| 3.4 小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于稀疏重构的角度-距离联合估计 | 第48-65页 |
| 4.1 信号模型 | 第48-49页 |
| 4.2 阵列接收信号的稀疏表示模型 | 第49-52页 |
| 4.2.1 单个OFDM符号的稀疏表示模型 | 第49-51页 |
| 4.2.2 多个OFDM符号的稀疏表示模型 | 第51-52页 |
| 4.3 基于频域信号稀疏表示的角度-距离联合估计 | 第52-64页 |
| 4.3.1 频域信号的稀疏表示 | 第52-54页 |
| 4.3.2 子空间角度距离估计算法 | 第54-56页 |
| 4.3.3 稀疏重构的角度距离估计算法 | 第56-60页 |
| 4.3.4 仿真分析 | 第60-64页 |
| 4.4 小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 附录A (攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录) | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
