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基于自适应稀疏分解的GPR水平分层介质参数反演

摘要第3-4页
abstract第4-5页
第1章 绪论第8-16页
    1.1 选题背景和研究意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-13页
        1.2.1 稀疏分解的研究现状第9-11页
        1.2.2 时延估计的研究现状第11-12页
        1.2.3 参数反演的研究现状第12-13页
    1.3 本文主要研究内容和技术路线第13-14页
    1.4 本文章节安排第14-16页
第2章 信号的稀疏分解算法研究第16-28页
    2.1 过完备字典的构造第16-20页
        2.1.1 Gabor字典第17-18页
        2.1.2 K-SVD字典训练第18-19页
        2.1.3 GPR匹配字典第19-20页
    2.2 信号的稀疏重构算法第20-23页
        2.2.1 OMP算法第21-22页
        2.2.2 ROMP算法第22页
        2.2.3 CoSaMP算法第22-23页
        2.2.4 SAMP算法第23页
    2.3 实验结果与分析第23-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 GPR信号幅度、时延估计算法研究第28-46页
    3.1 反卷积估计方法第28-29页
    3.2 基于能量比的layer stripping估计方法第29-32页
        3.2.1 GPR电磁波在层状体系中的传播模型第29-31页
        3.2.2 基于能量比的layer stripping估计方法第31-32页
    3.3 自适应稀疏分解估计方法第32-35页
        3.3.1 基于OMP的估计方法第32页
        3.3.2 基于ROMP的估计方法第32-33页
        3.3.3 基于CoSaMP的估计方法第33-34页
        3.3.4 基于SAMP的估计方法第34-35页
    3.4 实验结果与分析第35-45页
        3.4.1 回波无混叠第35-38页
        3.4.2 回波混叠第38-41页
        3.4.3 性能分析第41-45页
    3.5 本章小结第45-46页
第4章 基于稀疏分解的水平分层介质参数反演第46-56页
    4.1 GPR在水平分层介质中的传播特性第46-48页
    4.2 参数反演方法的研究第48-51页
        4.2.1 基于能量比的layer stripping方法第49-50页
        4.2.2 自适应稀疏分解方法第50页
        4.2.3 反卷积方法第50-51页
    4.3 实验分析和结果第51-55页
        4.3.1 回波无混叠第51页
        4.3.2 回波混叠第51-52页
        4.3.3 性能分析第52-55页
    4.4 本章小结第55-56页
第5章 全文总结及工作展望第56-58页
    5.1 全文总结第56-57页
    5.2 工作展望第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-63页
攻读学位期间的研究成果第63页

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