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基于压缩采样的联合谱感知技术研究

摘要第4-6页
abstract第6-8页
第一章 绪论第13-24页
    1.1 研究工作的背景与意义第13-14页
    1.2 研究动态第14-21页
        1.2.1 压缩采样技术第14-16页
        1.2.2 谱感知第16-17页
        1.2.3 压缩采样技术在谱感知中的应用第17-21页
    1.3 本文的主要内容和章节安排第21-24页
第二章 子带单信号压缩采样联合谱感知第24-54页
    2.1 阵列模型与压缩采样第24-28页
        2.1.1 阵列模型第24-25页
        2.1.2 压缩采样第25-28页
    2.2 子带单信号压缩采样的阵列模型第28-32页
        2.2.1 接收机结构第28-29页
        2.2.2 信号接收模型第29-32页
    2.3 联合估计算法第32-36页
        2.3.1 基于三线性分解的算法第32-33页
        2.3.2 基于奇异值分解的三线性分解算法第33-35页
        2.3.3 基于子空间分解的算法第35-36页
    2.4 性能分析第36-44页
        2.4.1 估计性能第36-43页
        2.4.2 计算复杂度第43-44页
    2.5 仿真实验第44-53页
        2.5.1 信噪比的影响第45-48页
        2.5.2 通道数的影响第48-49页
        2.5.3 信源数的影响第49-51页
        2.5.4 快拍数的影响第51-53页
    2.6 本章小结第53-54页
第三章 子带多信号压缩采样联合谱感知第54-71页
    3.1 子带多信号压缩采样的阵列模型和联合估计算法第54-58页
        3.1.1 信号接收模型第54-56页
        3.1.2 联合估计算法第56-58页
    3.2 辨识性和估计性能第58-63页
        3.2.1 辨识性第58-60页
        3.2.2 估计性能第60-63页
    3.3 仿真实验第63-70页
        3.3.1 信噪比的影响第64-66页
        3.3.2 信源数的影响第66-68页
        3.3.3 部分子带信源数过多的影响第68-70页
    3.4 本章小结第70-71页
第四章 稀疏阵列压缩采样联合谱感知第71-86页
    4.1 基于Nyquist采样的稀疏阵列协方差矩阵扩展技术第71-74页
    4.2 基于压缩采样的稀疏阵列协方差矩阵扩展技术第74-80页
    4.3 仿真实验第80-85页
        4.3.1 信噪比的影响第82页
        4.3.2 通道数的影响第82-83页
        4.3.3 信源数的影响第83-84页
        4.3.4 部分子带信源数过多的影响第84-85页
    4.4 本章小结第85-86页
第五章 结构简化的压缩采样联合谱感知第86-96页
    5.1 结构简化的压缩采样阵列接收第86-88页
    5.2 联合估计算法和估计性能第88-90页
        5.2.1 联合估计算法第88-89页
        5.2.2 估计性能第89-90页
    5.3 仿真实验第90-95页
        5.3.1 信噪比的影响第90-92页
        5.3.2 信源数的影响第92-94页
        5.3.3 快拍数的影响第94-95页
    5.4 本章小结第95-96页
第六章 基于迭代极大似然的压缩采样联合谱感知第96-129页
    6.1 确定极大似然函数凸分析第97-110页
        6.1.1 确定极大似然估计第97-99页
        6.1.2 似然函数凸分析第99-107页
        6.1.3 仿真实验第107-110页
    6.2 确定极大似然DOA估计算法第110-120页
        6.2.1 基于压缩感知的DOA初值估计第110-115页
        6.2.2 基于压缩感知的迭代极大似然DOA估计算法第115-117页
        6.2.3 仿真实验第117-120页
    6.3 基于极大似然的压缩采样联合估计算法第120-127页
        6.3.1 似然函数凸分析第121-123页
        6.3.2 迭代极大似然估计算法第123-124页
        6.3.3 仿真实验第124-127页
    6.4 本章小结第127-129页
第七章 全文总结与展望第129-132页
    7.1 全文总结第129-131页
    7.2 后续工作展望第131-132页
致谢第132-133页
参考文献第133-144页
附录A第144-146页
    A.1 矩阵运算定义第144页
    A.2 ?范数定义第144-145页
    A.3 矩阵混合范数定义第145-146页
攻读博士学位期间取得的成果第146页

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