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基于压缩采样理论的稀疏成像和超谱估计

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·研究背景第9-11页
   ·研究目的与意义第11-12页
   ·研究内容与创新第12页
   ·论文架构与内容安排第12-15页
第二章 基于压缩采样理论的雷达超分辨技术第15-29页
   ·雷达信号的可压缩性分析第15-16页
   ·基于压缩采样的超分辨探测第16-19页
   ·基于压缩采样的稀疏 SAR 成像第19-23页
     ·SAR 成像原理第19-21页
     ·稀疏 SAR 成像第21-23页
   ·DOA 估计第23-28页
     ·DOA 估计数学模型第23-25页
     ·MUSIC 算法第25-27页
     ·基于压缩采样理论的 DOA 估计算法第27-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 基于加权 L1 与显著图的 SAR 稀疏成像第29-41页
   ·先验图像分析第29-31页
   ·视觉注意模型第31-32页
   ·基于加权 L1 和显著图的 SAR 稀疏成像方法第32-34页
   ·仿真实验与结果分析第34-38页
     ·评价指标第34-35页
     ·实验条件与参数设定第35页
     ·实验结果与分析第35-38页
   ·本章小结第38-41页
第四章 基于凸集投影和 TV 正则的 SAR 稀疏成像第41-51页
   ·凸集投影的主要思想第41-43页
   ·TV 正则模型第43-44页
   ·基于凸集投影和 TV 正则的雷达成像方法第44-45页
   ·仿真实验与结果分析第45-49页
     ·评价指标第45-46页
     ·实验条件与参数设定第46页
     ·实验结果与分析第46-49页
   ·本章小结第49-51页
第五章 基于正则 MFOCUSS 算法的超谱估计第51-63页
   ·基本模型第51-53页
     ·SMV 模型第51-52页
     ·MMV 模型第52-53页
   ·MFOCUSS 及正则 MFOCUSS第53-56页
     ·MFOCUSS 算法第53-54页
     ·正则 MFOCUSS 算法第54-56页
   ·仿真实验与结果分析第56-62页
     ·实验条件与参数设定第56页
     ·实验结果与分析第56-62页
   ·本章小结第62-63页
第六章 总结与展望第63-65页
   ·总结第63-64页
   ·展望第64-65页
致谢第65-67页
参考文献第67-73页
硕士期间成果第73-74页

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