| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.1.2 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 阵列信号DOA估计研究发展现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 阵列信号DOA跟踪研究发展现状 | 第14-17页 |
| 1.3 论文主要研究内容及章节安排 | 第17-20页 |
| 第2章 压缩感知及阵列信号处理基础理论 | 第20-32页 |
| 2.1 压缩感知的基本原理 | 第20-27页 |
| 2.1.1 压缩感知的数学模型 | 第21-22页 |
| 2.1.2 信号的稀疏表示 | 第22-23页 |
| 2.1.3 测量矩阵的设计 | 第23-24页 |
| 2.1.4 重构算法 | 第24-27页 |
| 2.2 阵列信号处理基本原理 | 第27-30页 |
| 2.2.1 假设条件 | 第27-28页 |
| 2.2.2 阵列接收信号模型 | 第28-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于平滑l_0范数的DOA估计算法研究 | 第32-48页 |
| 3.1 接收信号模型 | 第32-33页 |
| 3.2 基于改进平滑l_0范数的DOA估计算法 | 第33-38页 |
| 3.2.1 算法原理 | 第34-35页 |
| 3.2.2 仿真实验分析 | 第35-38页 |
| 3.3 基于加权平滑l_0范数的DOA估计算法 | 第38-42页 |
| 3.3.1 算法原理 | 第38-40页 |
| 3.3.2 仿真实验分析 | 第40-42页 |
| 3.4 基于多快拍加权平滑l_0范数的DOA估计算法 | 第42-46页 |
| 3.4.1 接收信号模型 | 第42-43页 |
| 3.4.2 算法原理 | 第43-44页 |
| 3.4.3 仿真实验分析 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 基于动态压缩感知理论的DOA跟踪算法研究 | 第48-62页 |
| 4.1 接收信号模型 | 第48-49页 |
| 4.2 动态DOA稀疏概率模型 | 第49-51页 |
| 4.3 动态压缩感知DOA跟踪算法 | 第51-56页 |
| 4.3.1 算法原理 | 第51-53页 |
| 4.3.2 仿真实验分析 | 第53-56页 |
| 4.4 多快拍动态压缩感知DOA跟踪算法 | 第56-61页 |
| 4.4.1 接收信号模型 | 第56-57页 |
| 4.4.2 算法原理 | 第57-59页 |
| 4.4.3 仿真实验分析 | 第59-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 全文总结与展望 | 第62-66页 |
| 5.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 5.2 研究展望 | 第63-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 作者简介及研究成果 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |