| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 图表目录 | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 综合孔径射电观测成像 | 第16页 |
| 1.2.2 压缩感知射电图像恢复 | 第16-19页 |
| 1.3 研究内容和组织结构 | 第19-22页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第19页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第19-22页 |
| 第二章 压缩感知理论 | 第22-42页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 压缩感知历史 | 第22-24页 |
| 2.3 压缩感知问题描述 | 第24-29页 |
| 2.3.1 欠定问题 | 第24页 |
| 2.3.2 正则化 | 第24-25页 |
| 2.3.3 凸优化 | 第25-26页 |
| 2.3.4 L1范数最小化 | 第26-28页 |
| 2.3.5 线性规划 | 第28-29页 |
| 2.4 稀疏解决方案 | 第29-34页 |
| 2.4.1 稀疏 | 第29-32页 |
| 2.4.2 L0范数最小化 | 第32-33页 |
| 2.4.3 解决方案描述 | 第33-34页 |
| 2.5 主要框架 | 第34-39页 |
| 2.5.1 稀疏表示特性 | 第34-35页 |
| 2.5.2 测量矩阵设计 | 第35-37页 |
| 2.5.3 信号重构方法 | 第37-39页 |
| 2.6 信号处理前景 | 第39-40页 |
| 2.7 小结 | 第40-42页 |
| 第三章 一种改进的压缩感知射电天文图像重构方法 | 第42-70页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 贪婪方法 | 第42-52页 |
| 3.2.1 核心理念 | 第42-44页 |
| 3.2.2 归一化 | 第44-45页 |
| 3.2.3 残余衰退率 | 第45-47页 |
| 3.2.4 贪婪方法数值证明 | 第47-48页 |
| 3.2.5 具体算法 | 第48-52页 |
| 3.3 凸优化方法 | 第52-63页 |
| 3.3.1 范数 | 第53-56页 |
| 3.3.2 范数软件包 | 第56-59页 |
| 3.3.3 凸优化方法数值证明 | 第59页 |
| 3.3.4 具体算法 | 第59-63页 |
| 3.4 改进的CoSaMP算法 | 第63-64页 |
| 3.5 实验与分析 | 第64-69页 |
| 3.5.1 实验数据与衡量指标 | 第64-65页 |
| 3.5.2 重构算法性能比较 | 第65-67页 |
| 3.5.3 改进的CoSaMP算法性能分析实验 | 第67-69页 |
| 3.6 小结 | 第69-70页 |
| 第四章 基于压缩感知的射电天文图像重构 | 第70-88页 |
| 4.1 引言 | 第70页 |
| 4.2 射电天文观测技术 | 第70-75页 |
| 4.2.1 van Cittert-Zernike理论 | 第70-71页 |
| 4.2.2 干涉逆问题 | 第71-73页 |
| 4.2.3 传统成像方法 | 第73-75页 |
| 4.3 射电天文图像传统恢复技术 | 第75-81页 |
| 4.3.1 CLEAN算法 | 第75-77页 |
| 4.3.2 MEM算法 | 第77-81页 |
| 4.4 综合孔径射电观测压缩感知成像 | 第81-85页 |
| 4.4.1 综合孔径成像 | 第82页 |
| 4.4.2 传统成像技术 | 第82-83页 |
| 4.4.3 压缩感知成像技术 | 第83-85页 |
| 4.5 实验与分析 | 第85-87页 |
| 4.6 小结 | 第87-88页 |
| 第五章 总结与展望 | 第88-90页 |
| 5.1 总结 | 第88页 |
| 5.2 展望 | 第88-90页 |
| 致谢 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-98页 |
| 附录 (攻读学位期间发表著作和科研情况) | 第98页 |