| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 缩略词表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 压缩感知的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 压缩感知及DOA估计理论 | 第16-42页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 压缩感知理论 | 第16-22页 |
| 2.2.1 压缩感知的信号模型 | 第17-18页 |
| 2.2.2 信号恢复的条件 | 第18-20页 |
| 2.2.2.1 相关性 | 第18-19页 |
| 2.2.2.2 一致等距性质(RIP) | 第19-20页 |
| 2.2.2.3 测量的边界(measurement bounds) | 第20页 |
| 2.2.3 测量矩阵的构建 | 第20-21页 |
| 2.2.4 信号的恢复模型以及主要的恢复算法 | 第21-22页 |
| 2.3 压缩感知的主要恢复算法 | 第22-26页 |
| 2.4 贝叶斯压缩感知技术理论 | 第26-34页 |
| 2.4.1 贝叶斯压缩感知模型 | 第28-30页 |
| 2.4.2 基于MMV的压缩感知理论 | 第30-34页 |
| 2.5 DOA理论的介绍 | 第34-40页 |
| 2.5.1 背景以及意义 | 第34-35页 |
| 2.5.2 DOA估计理论的发展 | 第35-36页 |
| 2.5.3 DOA估计的基本原理 | 第36-37页 |
| 2.5.4 DOA估计的常用算法 | 第37-40页 |
| 2.6 DOA估计与压缩感知的联系 | 第40-41页 |
| 2.7 本章总结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于贝叶斯压缩感知技术的稀疏相位扰动的DOA估计 | 第42-61页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 模型描述 | 第42-44页 |
| 3.3 算法设计 | 第44-55页 |
| 3.3.1 算法的思想 | 第44-45页 |
| 3.3.2 算法推导 | 第45-53页 |
| 3.3.2.1 Varitional-EM算法 | 第45-47页 |
| 3.3.2.2 方向角幅度的更新 | 第47-51页 |
| 3.3.2.3 方向角更新和误差相位补偿 | 第51-53页 |
| 3.3.3 算法总结与讨论 | 第53-55页 |
| 3.4 仿真结果 | 第55-60页 |
| 3.5 本章总结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于贝叶斯压缩感知技术改进型快速DOA估计算法研究 | 第61-78页 |
| 4.1 引言 | 第61-62页 |
| 4.2 问题描述 | 第62页 |
| 4.3 系统描述 | 第62-64页 |
| 4.3.1 噪声观测模型 | 第63-64页 |
| 4.4 算法设计 | 第64-72页 |
| 4.4.1 基本的推导 | 第65-66页 |
| 4.4.2 快速优化算法推导 | 第66-71页 |
| 4.4.3 DOA方向角的更新 | 第71页 |
| 4.4.4 算法总结和分析讨论 | 第71-72页 |
| 4.5 仿真结果 | 第72-76页 |
| 4.6 本章小结 | 第76-78页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第78-80页 |
| 5.1 本文总结 | 第78页 |
| 5.2 展望 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第86-87页 |
| 附表 | 第87-89页 |
