| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 缩略词表 | 第16-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-31页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第17-19页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第19-28页 |
| 1.2.1 规范多元张量分解的研究历史与现状 | 第20-22页 |
| 1.2.2 Tucker张量分解的研究历史与现状 | 第22-25页 |
| 1.2.3 块因子张量分解的研究历史与现状 | 第25-27页 |
| 1.2.4 张量分解的数值仿真工具 | 第27-28页 |
| 1.3 本文的主要创新点 | 第28-29页 |
| 1.4 本文的章节组织 | 第29-31页 |
| 第二章 张量分解的理论基础 | 第31-62页 |
| 2.1 引言 | 第31页 |
| 2.2 矩阵分析的重要概念回顾 | 第31-36页 |
| 2.2.1 矩阵的子空间概念 | 第31-32页 |
| 2.2.2 矩阵秩的概念 | 第32-33页 |
| 2.2.3 一些重要的矩阵运算 | 第33-34页 |
| 2.2.4 矩阵的因子分解 | 第34-36页 |
| 2.3 张量的基本概念与定义 | 第36-43页 |
| 2.3.1 张量的定义与表示 | 第36-39页 |
| 2.3.2 张量的基本运算 | 第39-41页 |
| 2.3.3 张量的秩 | 第41-43页 |
| 2.3.3.1 张量的低秩近似 | 第42-43页 |
| 2.4 规范多元张量分解模型 | 第43-48页 |
| 2.4.1 规范多元张量分解的定义与性质 | 第43-45页 |
| 2.4.2 规范多元张量分解的唯一性 | 第45-47页 |
| 2.4.3 规范多元张量分解的计算 | 第47-48页 |
| 2.5 Tucker张量分解模型 | 第48-52页 |
| 2.5.1 Tucker张量分解的定义与性质 | 第49-51页 |
| 2.5.2 Tucker张量分解的计算 | 第51-52页 |
| 2.6 块因子张量分解模型 | 第52-61页 |
| 2.6.1 rank-(L, L,1)块因子张量分解 | 第53-56页 |
| 2.6.1.1 rank-(L,L ,1)块因子张量分解的唯一性 | 第54-55页 |
| 2.6.1.2 rank-(L, L,1)块因子张量分解的计算 | 第55-56页 |
| 2.6.2 rank-(L_1, L_2, L_3)块因子张量分解 | 第56-58页 |
| 2.6.2.1 rank-(L_1, L_2,L_3)块因子张量分解的唯一性 | 第57页 |
| 2.6.2.2 rank-(L_1,L_ 2,L_3)块因子张量分解的计算 | 第57-58页 |
| 2.6.3 rank-(L_1,L_2,·)块因子张量分解 | 第58-61页 |
| 2.6.3.1 rank-(L_1,L_2,·)块因子张量分解的唯一性 | 第59-60页 |
| 2.6.3.2 rank-(L_1,L_2,·)块因子张量分解的计算 | 第60-61页 |
| 2.7 本章小结 | 第61-62页 |
| 第三章 基于规范多元张量分解的波达角参数估计 | 第62-81页 |
| 3.1 引言 | 第62页 |
| 3.2 问题描述与信号建模 | 第62-67页 |
| 3.2.1 接收信号模型 | 第62-63页 |
| 3.2.2 规范多元张量分解建模 | 第63-65页 |
| 3.2.3 张量接收信号模型的秩条件分析 | 第65-67页 |
| 3.3 算法描述与分析 | 第67-72页 |
| 3.3.1 去模糊角度估计 | 第69页 |
| 3.3.2 二维波达角匹配 | 第69-72页 |
| 3.4 实验与讨论 | 第72-80页 |
| 3.4.1 仿真实例 | 第72-75页 |
| 3.4.1.1 不同信噪比条件下的仿真实例 | 第74页 |
| 3.4.1.2 不同波达角分离度条件下的仿真实例 | 第74页 |
| 3.4.1.3 不同快拍数条件下的仿真实例 | 第74-75页 |
| 3.4.2 与现有方法的性能比较 | 第75-80页 |
| 3.4.2.1 均方根误差 | 第75-78页 |
| 3.4.2.2 检测概率 | 第78-80页 |
| 3.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 第四章 基于Tucker张量分解的波达角参数估计 | 第81-99页 |
| 4.1 引言 | 第81页 |
| 4.2 问题描述与信号建模 | 第81-84页 |
| 4.3 算法描述与分析 | 第84-93页 |
| 4.3.1 基于不同子空间估计方法的伪谱对比分析 | 第88-91页 |
| 4.3.2 误差性能分析 | 第91-92页 |
| 4.3.3 Tucker张量分解与规范多元张量分解的联系与区别 | 第92-93页 |
| 4.4 实验与讨论 | 第93-98页 |
| 4.4.1 仿真实例 | 第93-95页 |
| 4.4.1.1 不同信噪比条件下的仿真实例 | 第93-94页 |
| 4.4.1.2 不同波达角分离度条件下的仿真实例 | 第94-95页 |
| 4.4.1.3 不同快拍数条件下的仿真实例 | 第95页 |
| 4.4.2 与现有方法的性能比较 | 第95-98页 |
| 4.5 本章小结 | 第98-99页 |
| 第五章 基于Tucker张量分解的多模稀疏重构方法 | 第99-118页 |
| 5.1 引言 | 第99页 |
| 5.2 问题描述与信号建模 | 第99-103页 |
| 5.2.1 接收信号模型 | 第99-101页 |
| 5.2.2 Kronecker结构字典 | 第101-102页 |
| 5.2.3 基于张量模型的多模分块稀疏度概念 | 第102-103页 |
| 5.3 算法描述与分析 | 第103-107页 |
| 5.3.1 基于Kronecker结构字典的多线性稀疏重构 | 第103-105页 |
| 5.3.2 算法复杂度分析 | 第105-107页 |
| 5.4 实验与讨论 | 第107-117页 |
| 5.4.1 仿真实例 | 第107-114页 |
| 5.4.1.1 理想点目标SAR成像仿真实例 | 第107-110页 |
| 5.4.1.2 实际场景SAR成像仿真实例 | 第110-114页 |
| 5.4.2 与现有方法的性能比较 | 第114-117页 |
| 5.4.2.1 均方根误差 | 第114-115页 |
| 5.4.2.2 计算资源占用 | 第115-117页 |
| 5.5 本章小结 | 第117-118页 |
| 第六章 基于块因子张量分解的部分极化波参数估计 | 第118-138页 |
| 6.1 引言 | 第118页 |
| 6.2 问题描述与信号建模 | 第118-124页 |
| 6.2.1 EMVS阵列信号模型 | 第118-122页 |
| 6.2.2 EMVS阵列的rank-(L_1,L_2,·)块因子张量分解建模 | 第122-123页 |
| 6.2.3 唯一性分析 | 第123-124页 |
| 6.3 算法描述与分析 | 第124-128页 |
| 6.3.1 波达角参数估计 | 第125-128页 |
| 6.4 实验与讨论 | 第128-137页 |
| 6.4.1 仿真实例 | 第128-132页 |
| 6.4.1.1 不同信噪比条件下的仿真实例 | 第128-129页 |
| 6.4.1.2 不同波达角分离度条件下的仿真实例 | 第129页 |
| 6.4.1.3 不同快拍数条件下的仿真实例 | 第129-132页 |
| 6.4.2 与现有方法的性能比较 | 第132-137页 |
| 6.4.2.1 均方根误差 | 第132-134页 |
| 6.4.2.2 检测概率 | 第134-137页 |
| 6.5 本章小结 | 第137-138页 |
| 第七章 基于块因子张量分解的全极化波参数估计 | 第138-151页 |
| 7.1 引言 | 第138页 |
| 7.2 问题描述与信号建模 | 第138-140页 |
| 7.2.1 EMVS阵列的rank-(L, L,1)块因子张量分解建模 | 第138-140页 |
| 7.3 算法描述与分析 | 第140-144页 |
| 7.3.1 波达角-极化参数联合估计 | 第141-144页 |
| 7.4 实验与讨论 | 第144-149页 |
| 7.4.1 仿真实例 | 第144-145页 |
| 7.4.1.1 不同信噪比条件下的仿真实例 | 第144-145页 |
| 7.4.1.2 不同快拍数条件下的仿真实例 | 第145页 |
| 7.4.2 与现有方法的性能比较 | 第145-149页 |
| 7.4.2.1 均方根误差 | 第145-148页 |
| 7.4.2.2 检测概率 | 第148-149页 |
| 7.5 本章小结 | 第149-151页 |
| 第八章 全文总结与展望 | 第151-153页 |
| 8.1 全文总结 | 第151-152页 |
| 8.2 未来工作展望 | 第152-153页 |
| 致谢 | 第153-154页 |
| 参考文献 | 第154-167页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第167-168页 |
