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基于正交压缩采样的宽带雷达回波目标参数估计

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-14页
    1.1 研究背景与意义第9-11页
    1.2 宽带雷达信号处理国内外研究现状第11-12页
    1.3 压缩感知在雷达信号处理上的应用第12-13页
    1.4 本文研究内容及安排第13-14页
2 压缩感知与模拟信息转换第14-26页
    2.1 压缩感知理论第14-19页
        2.1.1 信号的稀疏表示第14-15页
        2.1.2 测量矩阵与信号可重构条件第15-16页
        2.1.3 信号重构算法第16-19页
    2.2 模拟信息转换第19-22页
        2.2.1 随机滤波第19-20页
        2.2.2 随机解调第20-21页
        2.2.3 调制宽带转换器第21-22页
    2.3 窄带回波信号的正交压缩采样第22-25页
    2.4 本章小结第25-26页
3 基于正交压缩采样的宽带回波信号重构与参数估计第26-42页
    3.1 宽带回波信号模型第26-28页
    3.2 宽带模糊函数第28-29页
    3.3 宽带回波信号的正交压缩采样第29-31页
    3.4 基于稀疏重构的时延—尺度因子联合估计第31-34页
    3.5 仿真实验一: 信号重构性能第34-38页
        3.5.1 无噪情况的仿真实验第34-35页
        3.5.2 有噪环境下的重构实验第35-38页
    3.6 仿真实验二: 参数估计性能第38-41页
        3.6.1 On-grid条件下参数估计实验第39页
        3.6.2 Off-grid条件下参数估计实验第39-41页
    3.7 本章小结第41-42页
4 基于稀疏贝叶斯学习的宽带回波目标参数估计第42-54页
    4.1 贝叶斯压缩感知原理第42-44页
    4.2 基于稀疏贝叶斯学习的时延—尺度因子联合估计第44-47页
    4.3 仿真实验第47-52页
        4.3.1 重构性能第47-48页
        4.3.2 参数估计性能第48-52页
    4.4 稀疏贝叶斯学习与OMP算法的比较第52-53页
    4.5 本章小结第53-54页
5 总结与展望第54-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-61页

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